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 |
|
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |