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智能客服機器人應(yīng)答準(zhǔn)確性大幅提升哥倫比亞大學(xué)信息處理實驗室與曉多科技合作發(fā)表論文

 2020-02-28 17:36  來源:互聯(lián)網(wǎng)  我來投稿 撤稿糾錯

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日前,成都曉多科技有限公司與哥倫比亞大學(xué)信息處理實驗室合作發(fā)表論文《DynamicUpdatingoftheKnowledgeBaseforaLarge-ScaleQuestionAnsweringSystem》被ACMDigitalLibrary收錄。論文提出了一種針對知識庫問答系統(tǒng)的自動學(xué)習(xí)方案(英文簡稱:ALKB-QA),它采用了深度學(xué)習(xí)的方法來解決基于知識庫的問答系統(tǒng)在電子商務(wù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模高質(zhì)量的應(yīng)答所面臨的主要問題和挑戰(zhàn),是曉多科技的重要創(chuàng)新成果,也是曉多智能客服機器人的重大進(jìn)步。

ACM(AssociationforComputingMachinery,美國計算機學(xué)會)創(chuàng)立于1947年,是全球歷史最悠久和最大的計算機教育和科研機構(gòu)。TheACMDigitalLibrary數(shù)據(jù)庫收錄了美國計算機協(xié)會(AssociationforComputingMachinery)的各種電子期刊、會議錄、快報等文獻(xiàn)的全文信息,還可以看到出版物信息。《DynamicUpdatingoftheKnowledgeBaseforaLarge-ScaleQuestionAnsweringSystem》這篇論文內(nèi)容詳實,創(chuàng)造性和落地實用性強。試驗數(shù)據(jù)和真實應(yīng)用的反饋數(shù)據(jù)都是其在知識庫問答領(lǐng)域的領(lǐng)先性和突破性的最好佐證,該論文為智能機器人的發(fā)展提供了優(yōu)秀的、先進(jìn)的方案。以上應(yīng)該是論文被收錄的主要原因。

如今,基于知識庫的問答系統(tǒng)有望在電子商務(wù)領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模高質(zhì)量的應(yīng)答。但這樣的知識庫問答系統(tǒng)目前面臨兩個挑戰(zhàn)。一是為數(shù)以萬計的商家提供機器人應(yīng)答服務(wù)時效果很難得以保證;二是知識庫自身更新的成本比較高。該論文提出了一種針對知識庫問答系統(tǒng)的自動學(xué)習(xí)方案,采用深度學(xué)習(xí)的方法來解決上述的兩個主要挑戰(zhàn)。

基于自動學(xué)習(xí)方案的知識庫問答系統(tǒng)(ALKB-QAsystem),主要分為離線學(xué)習(xí)模塊和在線服務(wù)模塊。離線學(xué)習(xí)模塊中,文中提出了一種新的知識庫模型——問答知識庫(QA-KB),問答知識庫(QA-KB)中存儲了問答對及商品相關(guān)信息與問答對之間存在的錯綜復(fù)雜的關(guān)系,方便用于高效準(zhǔn)確的檢索問答對及相關(guān)知識。

另外自動學(xué)習(xí)方法主要包括處理海量聊天數(shù)據(jù)獲取問答對、用匹配模型對問答對進(jìn)行價值判別、匹配模型利用反饋進(jìn)行再次訓(xùn)練與知識庫更新這幾個步驟。結(jié)合針對知識庫問答系統(tǒng)提出的自動學(xué)習(xí)方案,我們能高效的從海量的歷史聊天數(shù)據(jù)中挖掘出的大量的高質(zhì)量問答對,并將其自動更新到知識庫中。

在線服務(wù)模塊中,主要利用了傳統(tǒng)的信息檢索技術(shù)和深度學(xué)習(xí)匹配模型,針對買家的問題,先在問答知識庫(QA-KB)中檢索到相關(guān)問答對,將答案作為候選,再用離線學(xué)習(xí)模塊中的匹配模型對候選答案進(jìn)行相關(guān)性排序,最終會將知識庫中最相關(guān)的答案回復(fù)給買家。

論文參與者、曉多科技CEO江嶺表示,該論文的數(shù)據(jù)支撐離不開曉多科技的大數(shù)據(jù)和實戰(zhàn)經(jīng)驗的支持,針對基于自動學(xué)習(xí)方法的知識庫問答系統(tǒng)(ALKB-QAsystem),我們通過對比實驗和線上實際應(yīng)用反饋進(jìn)行了一系列的客觀評估。據(jù)論文參與者劉小洋(目前在美國哥倫比亞大學(xué)博士后研究站工作、曉多科技有限公司算法顧問)和廖宇康(曉多科技算法工程師)介紹:在試驗環(huán)節(jié),我們從一批聊天數(shù)據(jù)中構(gòu)造了1801019個問答對,并利用自動學(xué)習(xí)方法從中篩選出了69079個高質(zhì)量問答對,通過人工抽樣評估,結(jié)果表明,相對于一般方法,自動學(xué)習(xí)方法的準(zhǔn)確率(Precision)提升了17%,召回率(Recall)提升了12.5%,綜合性能指標(biāo)F1提升了13.6%。同時,我們將基于自動學(xué)習(xí)方法的知識庫問答系統(tǒng)(ALKB-QAsystem)應(yīng)用于商家客服的真實聊天場景,將系統(tǒng)產(chǎn)生的答案用于提示供客服工作人員進(jìn)行點擊采納。通過60天的數(shù)據(jù)統(tǒng)計,基于自動學(xué)習(xí)方法的知識庫問答系統(tǒng)(ALKB-QAsystem)提供的答案的采納率呈明顯的持續(xù)上升趨勢,而由人工維護(hù)的知識庫問答系統(tǒng)所提供的的答案的采納率則無明顯變化。

目前,基于自動學(xué)習(xí)方法的知識庫問答系統(tǒng)(ALKB-QAsystem)已成功運用于曉多智能客服機器人系統(tǒng)中,機器人在輔助客服應(yīng)答的同時主動地學(xué)習(xí)客服的回答,通過輕松的點擊“審核通過”之后可以更方便的更新知識庫中的答案,與逐條配置相比,自動學(xué)習(xí)功能幫助用戶極大的節(jié)省配置成本,讓商家可以快速的配置出適應(yīng)自己業(yè)務(wù)的、專業(yè)的曉多智能客服機器人。

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