CN105224683A - 一种自然语言分析智能交互方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自然语言分析智能交互方法,包括如下步骤:收集工单记录,对收集的工单记录中的信息进行数据分析,对常见的高点击率知识点常见问题进行整理;针对整理好的知识标题进行相关知识点的收集和编写,对相应的知识点进行对应的语料编写,创建知识库;将用户输入的语料进行具有语义检索的倒排索引,根据语料的关键词在所述知识库中进行初步筛选的索引;结合用户的上下文场景,在所述知识库中召回含有当前问题所含关键词的知识点,并进行同义词、纠错词级别的处理;将上述召回的知识点按照语义进行融合和组合,建立语义关系;将用户的输入内容进行语义分析,与建立的语义关系相匹配,并在与用户不断的交互过程中删除掉不相匹配的知识点。
Description
技术领域
本发明涉及智能机器人***,具体来说,涉及一种自然语言分析智能交互方法及装置。
背景技术
很多公司都有对外的电话技术支持服务,用于扩展公司的市场,为客户提供更好更便捷的服务,但是现有的电话技术支持服务也存在一些弊端,比如,现由于工程师的技能限制,会对接线用户的服务范围受到影响,从而不一定能够解决用户咨询的问题,而且服务人员技术及沟通能力的差别,导致用户服务感受参差不齐,并且对于与用户的交互方式来说也限制在了单一的语音交互方式,不仅如此,针对电话技术支持服务来说,还存在技术人员招聘成本高,初级工程师人员流失率高,呼叫中心7*24小时支持成本巨大,以及话费消耗费用高的问题。
所以,研制出一种可以通过自然语言分析进行智能交互,从而解决用户咨询问题的方法,便成为业内人士亟需解决的问题。
发明内容
针对相关技术中的上述技术问题,本发明提出一种自然语言分析智能交互方法及装置,能够通过自然语言分析进行智能交互。
为实现上述技术目的,本发明的技术方案是这样实现的:
一种自然语言分析智能交互方法,包括如下步骤:
步骤一:首先收集工单记录,并对收集的工单记录中的信息进行数据分析,对常见的高点击率知识点常见问题进行整理;
步骤二:针对整理好的知识标题进行相关知识点的收集和编写,并对相应的知识点进行对应的语料编写,创建知识库;
步骤三:将用户输入的语料进行具有语义检索的倒排索引,根据语料的关键词在所述知识库中进行初步筛选的索引;
步骤四:结合用户的上下文场景,在所述知识库中召回含有所述语料中关键词的知识点,并对该知识点进行同义词、纠错词级别的处理,其中,所述语料的语义部分通过规定的虚拟语义术语标准进行召回;
步骤五:将上述被召回的知识点按照语义进行融合和组合,建立语义关系,即将上述召回的知识点组合成一个动态语义树,作为后续和用户交互的基础;
步骤六:将上述所述用户输入的语料进行单一的语义分析,与上述建立的语义关系进行匹配,并在与用户不断的交互过程中删除掉不相匹配的知识点,其中,所述不相匹配相当于与用户检索内容关键词不重合的知识点;
步骤七:若匹配成功,则将对应知识点反馈给用户,若未匹配成功,则继续通过不同的方式与用户进行交互,以最终达到知识点的匹配。
进一步的,所述交互方式包括文本交互、图片交互、多媒体交互以及附件交互。
进一步的,所述知识库包括标准知识库与定制知识库,其中,所述标准知识库为云端自有的知识库。
一种自然语言分析智能交互装置,包括与企业内部***相连接的路由服务器,所述路由服务器连接有语义分析***、互联网服务管理***、企业身份认证服务器以及若干客户端,其中,所述语义分析***包括:
数据存储模块,用于存储知识库中经收集和编写的知识点,以及相应的知识点编写后的语料;
输入模块,用于收集用户输入的语料,并将该语料传输至相连接的数据处理模块中;
数据处理模块,用于将从输入模块接收到的语料数据进行具有语义检索的倒排索引,根据语料的关键词在所述知识库中进行初步筛选的索引;结合用户的上下文场景,在所述知识库中召回含有所述语料中关键词的知识点,并对该知识点进行同义词、纠错词级别的处理,其中,所述语料的语义部分通过规定的虚拟语义术语标准进行召回;将上述被召回的知识点按照语义进行融合和组合,建立语义关系,即将上述召回的知识点组合成一个动态语义树;
交互模块,用于与用户通过文本交互、图片交互、多媒体交互以及附件交互的方式进行不断的交互,从而达到知识点的匹配;
输出模块,用于将已经匹配的知识点传输给用户。
进一步的,所述客户端包括Android客户端以及IOS客户端。
本发明的有益效果:为了克服现有IT电话技术支持的弊端,本发明不仅能够为呼叫中心节省支持人员、降低公司成本、利用空余网络带宽,而且可以通过与用户的交互实现自主学习知识,不断完善及更新、统一进行标准化服务,提升用户满意度,并且它的支持方式非常的多样性,可以通过多媒体、文本、图片、附件等形式进行支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例所述的自然语言分析智能交互装置结构示意图。
图中:
1、企业内部***;2、路由服务器;3、语义分析***;4、互联网服务管理***;5、企业身份认证服务器;6、客户端;7、数据存储模块;8、输入模块;9、数据处理模块;10、交互模块;11、输出模块。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,根据本发明实施例所述的一种自然语言分析智能交互方法,包括如下步骤:
步骤一:首先收集工单记录,并对收集的工单记录中的信息进行数据分析,对常见的高点击率知识点常见问题进行整理;
步骤二:针对整理好的知识标题进行相关知识点的收集和编写,并对相应的知识点进行对应的语料编写,创建知识库;
步骤三:将用户输入的语料进行具有语义检索的倒排索引,根据语料的关键词在所述知识库中进行初步筛选的索引;
步骤四:结合用户的上下文场景,在所述知识库中召回含有所述语料中关键词的知识点,并对该知识点进行同义词、纠错词级别的处理,其中,所述语料的语义部分通过规定的虚拟语义术语标准进行召回;
步骤五:将上述被召回的知识点按照语义进行融合和组合,建立语义关系,即将上述召回的知识点组合成一个动态语义树,作为后续和用户交互的基础;
步骤六:将上述所述用户输入的语料进行单一的语义分析,与上述建立的语义关系进行匹配,并在与用户不断的交互过程中删除掉不相匹配的知识点,其中,所述不相匹配相当于与用户检索内容关键词不重合的知识点;
步骤七:若匹配成功,则将对应知识点反馈给用户,若未匹配成功,则继续通过不同的方式与用户进行交互,以最终达到知识点的匹配。
进一步的,所述交互方式包括文本交互、图片交互、多媒体交互以及附件交互。
进一步的,所述知识库包括标准知识库与定制知识库,其中,所述标准知识库为云端自有的知识库。
一种自然语言分析智能交互装置,包括与企业内部***1相连接的路由服务器2,所述路由服务器2连接有语义分析***3、互联网服务管理***4、企业身份认证服务器5以及若干客户端6,其中,所述语义分析***包括:
数据存储模块7,用于存储知识库中经收集和编写的知识点,以及相应的知识点编写后的语料;
输入模块8,用于收集用户输入的语料,并将该语料传输至相连接的数据处理模块中;
数据处理模块9,用于将从输入模块接收到的语料数据进行具有语义检索的倒排索引,根据语料的关键词在所述知识库中进行初步筛选的索引;结合用户的上下文场景,在所述知识库中召回含有所述语料中关键词的知识点,并对该知识点进行同义词、纠错词级别的处理,其中,所述语料的语义部分通过规定的虚拟语义术语标准进行召回;将上述被召回的知识点按照语义进行融合和组合,建立语义关系,即将上述召回的知识点组合成一个动态语义树;
交互模块10,用于与用户通过文本交互、图片交互、多媒体交互以及附件交互的方式进行不断的交互,从而达到知识点的匹配;
输出模块11,用于将已经匹配的知识点传输给用户。
进一步的,所述客户端包括Android客户端以及IOS客户端。
为了方便理解本发明的上述技术方案,以下通过具体使用方式上对本发明的上述技术方案进行详细说明。
根据本发明所述的自然语言分析智能交互装置,在一个实施例中,通过倒排索引、语义检索、语义树和语义交互对用户的输入信息进行处理,其中,
倒排索引
带语义索引的倒排索引,用于从全部知识库中进行初步筛选的索引。
语义检索
带语义和上下文的检索,用上述索引,结合用户上下文场景,召回用户当前问题可能的所有知识点,并进行同义词、纠错等词级别的处理。
语义树
将召回的知识点,按照语义进行融合和组合,建立语义关系,即将召回的知识点组合成一个动态语义树,作为后续和用户交互的一个基础;该语义树在和用户的交互过程中不停的变化。
语义交互
对用户的输入进行语义分析,和建立的语义关系匹配,给出结果或者是需要用户进一步输入的提示,根据匹配结果(成功、不成功或多个匹配)再和用户进行不同方式的交互。
其中,知识库将分为标准知识包与定制知识包,标准知识包为内部自有的例如Win7、Office365等的知识包,将部署在云端,并可在不同客户处部署的“智能IT服务平台”的驱动下不断更新。
在通过上述方法处理用户输入的检索信息时,会进行一系列的基础工作,包括:
项目初期:收集工单记录进行数据分析,对常见TOP知识点FAQ进行整理;
项目中期:整理好知识标题后进行知识收集及编写,并且对相应知识点编写语料,创建公司对应领域词典(本公司及领域内常用词),创建知识树状结构,对知识库知识进行审查和确认,对自然语言处理器进行调优,部署IT机器人服务器并进行内部测试;
项目测试期:提交甲方进行划区域或部门进行测试,测试过程收集有用语料对数据库进行补充,对部分知识内容进行调整优化,对UI进行优化;
产品推广期:对测试期产品进行审查及推广,NLPpolicy定期优化;
待上述部署完成后会进行产品上线。
综上所述,借助于本发明的上述技术方案,为了克服现有IT电话技术支持的弊端,本发明不仅能够为呼叫中心节省支持人员、降低公司成本、利用空余网络带宽,而且可以通过与用户的交互实现自主学习知识,不断完善及更新、统一进行标准化服务,提升用户满意度,并且它的支持方式非常的多样性,可以通过多媒体、文本、图片、附件等形式进行支持。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种自然语言分析智能交互方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:首先收集工单记录,并对收集的工单记录中的信息进行数据分析,对常见的高点击率知识点常见问题进行整理;
步骤二:针对整理好的知识标题进行相关知识点的收集和编写,并对相应的知识点进行对应的语料编写,创建知识库;
步骤三:将用户输入的语料进行具有语义检索的倒排索引,根据语料的关键词在所述知识库中进行初步筛选的索引;
步骤四:结合用户的上下文场景,在所述知识库中召回含有所述语料中关键词的知识点,并对该知识点进行同义词、纠错词级别的处理,其中,所述语料的语义部分通过规定的虚拟语义术语标准进行召回;
步骤五:将上述被召回的知识点按照语义进行融合和组合,建立语义关系,即将上述召回的知识点组合成一个动态语义树,作为后续和用户交互的基础;
步骤六:将上述所述用户输入的语料进行单一的语义分析,与上述建立的语义关系进行匹配,并在与用户不断的交互过程中删除掉不相匹配的知识点,其中,所述不相匹配相当于与用户检索内容关键词不重合的知识点;
步骤七:若匹配成功,则将对应知识点反馈给用户,若未匹配成功,则继续通过不同的方式与用户进行交互,以最终达到知识点的匹配。
2.根据权利要求1所述的自然语言分析智能交互方法,其特征在于,所述交互方式包括文本交互、图片交互、多媒体交互以及附件交互。
3.根据权利要求1所述的自然语言分析智能交互方法,其特征在于,所述知识库包括标准知识库与定制知识库,其中,所述标准知识库为云端自有的知识库。
4.一种自然语言分析智能交互装置,其特征在于,包括与企业内部***(1)相连接的路由服务器(2),所述路由服务器(2)连接有语义分析***(3)、互联网服务管理***(4)、企业身份认证服务器(5)以及若干客户端(6),其中,所述语义分析***包括:
数据存储模块(7),用于存储知识库中经收集和编写的知识点,以及相应的知识点编写后的语料;
输入模块(8),用于收集用户输入的语料,并将该语料传输至相连接的数据处理模块中;
数据处理模块(9),用于将从输入模块接收到的语料数据进行具有语义检索的倒排索引,根据语料的关键词在所述知识库中进行初步筛选的索引;结合用户的上下文场景,在所述知识库中召回含有所述语料中关键词的知识点,并对该知识点进行同义词、纠错词级别的处理,其中,所述语料的语义部分通过规定的虚拟语义术语标准进行召回;将上述被召回的知识点按照语义进行融合和组合,建立语义关系,即将上述召回的知识点组合成一个动态语义树;
交互模块(10),用于与用户通过文本交互、图片交互、多媒体交互以及附件交互的方式进行不断的交互,从而达到知识点的匹配;
输出模块(11),用于将已经匹配的知识点传输给用户。
5.根据权利要求4所述的自然语言分析智能交互装置,其特征在于,所述客户端包括Android客户端以及IOS客户端。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20160106 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |