CN106909930A - 一种基于政务机器问答***的人机自动切换的模型与方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于政务机器问答***的人机自动切换的模型与方法,发明适用于政务机器问答***无法准确回答用户问题的复杂场景。所述方法包括以下步骤:1)根据用户提问的问题提取语意,并与知识库中的问题集进行比对,计算其相似度;2)如果该问题与知识库中所有问题的相似度都较低,则机器问答***拒绝回答,后台自动转到人工客服处理;3)将该问题与人工客服的回答自动加入知识库,基于主动学习思想,重新训练模型,进一步提高政务机器问答***的性能。本发明在节省政务问答人力成本的基础上,很好的保障了机器问答的准确性。同时,通过主动学习,能够不断提高问答***的效率与准确率。
Description
技术领域
本发明属于大数据分析范畴,更准确的讲,涉及到模糊学习和主动学习的相关技术。
背景技术
目前的机器问答***、以及专家***中,问答的准确率不高,对一些特殊的问题的回答并不理想,即存在问答死角问题。同时,***过于依赖机器***,缺乏灵活的机制。
发明内容
本发明的目的是通过人机结合的方式提高政务机器问答的准确率。当机器不能准确回答问题的时候,***自动转入人工服务,由人工客服亲自回答。同时,客服回答的内容,自动加入知识库,并重新训练模型,通过主动学习的方法,进一步提高机器问答***的性能。
本发明包含两个技术要点:
1)如何判断机器无法准确回答从而需要转人工服务?
假设政务机器问答***包含N个标准答案{a1,a2,…,aN}、M个标准问题{q1,q2,…,qM},其中每个标准问题qm与标准答案集中唯一an对应。对每一个用户提问问题u,问答***计算其与每个标准问题的相似度dist(u,qm),然后找出相似度最大的标准问题,该标准问题对应的标准答案即为机器回答结果。当问答***不能准确回答,有两种情况:a)用户提问问题的答案不在标准答案中;b)用户提问问题存在歧义,与两个标准问题的相似度都很高。基于这两种情况,本发明设定两个阈值th1、th2。假设q0、q′分别为与问题u最相似和次相似的标准问题,则以下两种情况***自从转入人工客服:
a)dist(u,q0)<th1
b)dist(u,q0)-dist(u,q′)<th2
2)如何利用客服回答的标准答案提高***性能?
主动学习的基本思想为:在机器学习中,当有类标样本较少的时候,学习器的性能可能较低;另一方面,大量的无类标样本在空间中的分布大不相同,且对于学习器的意义也不同。主动学习是通过比较无类标样本在学习器中的概率,找出最无把握、也最有信息量的无类标样本,然后将该样本进行标注并加入有类标样本集中;根据更新的样本集,重新训练学习器,直到学习器稳定。本发明利用前面的技术要点判断机器无法准确回答的问题(两个阈值th1、th2),该问题对于问答***而言同样也是最有信息量的无类标样本。因此,保存人工客服回答内容,定期整理,并将整理后的结果放入标准问题集与标准答案集中,最后重新训练学习模型。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
参见附图1,本发明包括以下主要步骤:
1)用户提问问题,并与知识库中的标准问题集进行比对,计算其相似度;
2)如果该问题与最相似的标准问题仍差别较大,则机器问答***拒绝回答,后台自动转到人工客服处理;
3)如果该问题与最相似和次相似标准问题的差别不大,则机器问答***拒绝回答,后台自动转到人工客服处理;
4)保存人工客服处理结果,定期整理,将整理的标准问题集与标准答案集加入知识库;
5)基于更新的标准问题集与标准答案集,重新训练模型,进一步提高政务机器问答***的性能。
最后所应说明的是,以上实施例仅用以说明而并非限制本发明所描述的技术方案;因此,尽管本说明书参照上述的实施例对本发明已进行了详细的说明,但是,本领域的普通技术人员应当理解,仍然可以对本发明进行修改或者等同地替换;而一切不脱离本发明的精神和范围的技术方案及其改进,其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (1)
1.一种提供统一资源服务的方法,其特征在于:该方法至少包括如下的步骤:
步骤1:用户提问问题,并与知识库中的标准问题集进行比对,计算其相似度;
步骤2:如果该问题与最相似的标准问题仍差别较大,则机器问答***拒绝回答,后台自动转到人工客服处理;
步骤3:如果该问题与最相似和次相似标准问题的差别不大,则机器问答***拒绝回答,后台自动转到人工客服处理;
步骤4:保存人工客服处理结果,定期整理,将整理的标准问题集与标准答案集加入知识库;
步骤5:基于更新的标准问题集与标准答案集,重新训练模型,进一步提高政务机器问答***的性能。
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