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58同城对话机器人应用实践:本地生活服务场景中的商家智能助手


【导读】

对话机器人是过去几年国内外互联网巨头最青睐的方向之一,很多公司都对此做出了明确布局。深度学习在机器视觉获得巨大成功后,在 NLP 和对话机器人方向也被研究界寄予厚望。

伴随着工业界和研究界的关注,对话机器人稳步向前发展,越来越多的企业在把对话机器人应用到产品中。那么,目前业界如何构建这些对话机器人?主要使用什么技术?深度学习和 NLP 在这过程中起到了什么作用?如何让对话机器人成为人工智能,而不是“人工智障”?

本次分享以《58同城对话机器人应用实践——本地生活服务场景中的商家智能助手》为主题,重点介绍在本地服务(黄页)业务场景下,如何利用对话机器人为商家提高效率和收益。

在正式内容开始之前,首先做一下简单的自我介绍。我叫韩伟,2011年硕士研究生毕业于中国科学院大学,毕业后先后在阿里巴巴和猎户星空从事NLP相关的研发工作,19年加入58同城AI Lab,目前负责智能问答部相关工作,主要的产品有58同城智能客服系统(帮帮)和58智能客服商家版(微聊管家)。

今天的分享将从以下几个方面展开:58的业务背景、58对话机器人的总体技术架构、核心能力、总结和展望。我们想通过这次分享使大家了解到58对话机器人系统中的技术全貌,希望对大家有所启发。

一、业务背景

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首先介绍58同城的业务背景,58同城是一个生活服务平台,平台连接着大量B端商户和C端用户,B端商户在平台发布帖子信息,平台将这些帖子信息分发给C端用户供其浏览。在58同城App或网站上,用户可以通过搜索和推荐的方式获取帖子信息,例如用户可以通过搜索框搜索信息、进入列表页筛选和浏览信息。58同城提供租房、二手房、找工作、二手车、黄页、二手车等信息,平台上有大量商家和用户,平台的目标是提高双端连接的效率。

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让我们先从生活中的一个实际场景开始,让大家直观感受58是如何服务我们平常生活的。

我们经常需要保洁打扫服务,首先打开58同城App,选择家政服务大类页,然后选择自己满意的服务商家,这时候我们可以看到“微聊”入口,通过它可以连接起C端用户和B端商家。

二、58对话机器人

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基于58平台大量的商家和用户,我们构建了58同城对话机器人。从功能上讲:58同城对话机器人提供了智能问答、多轮对话、商机挖掘、智能辅助、在线客服等几大核心功能,目前已经落地在帮帮智能客服系统和智能客服商家版中,智能客服商家版已经在58集团各个业务线落地,比如:针对本地服务的商家助手,针对房产的经纪人助手,针对招聘的企业助手以及针对车的车商助手。

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接下来,我们介绍一下58智能客服商家版的整体架构,为了提升B端商家和C端用户的有效连接,我们打造了智能客服商家版。

在全AI模式下,所有的咨询都会优先转接给自动问答机器人,当遇到机器人无法回答的问题时,则根据用户配置转接人工。支持设置开启时间段,应对商家在不同时间段的接待需求。

智能辅助模式-人机协作共同服务:

人工接待中,用户的提问如果命中知识库的问题,机器人向人工坐席推荐答案,由人工参考回复用户。

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这里是智能客服商家版的后台界面,2020年Q2季度我们总共公开通了近百万商家,累计服务了近千万的C端用户。

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智能客服商家版在生活服务品类落地场景是这样的,在生活服务品类中,我们同时有人工坐席和AI对话机器人,根据不同的类目和工作时间段,C端用户会和AI对话机器人或者人工坐席进行沟通,人工坐席和AI对话机器人的目的都是解决用户的问题,同时获取用户的电话商机。在取得用户的电话商机后,平台会把商机通过商机中心推送给B端商家。最终C端用户和B端商家通过挖掘出的电话商机进行沟通,最终成单。

三、核心能力

QABot

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基于上述,我们提供了满足业务咨询的QABot能力,提供商机引导的TaskBot和商机催留能力,以及提高人效的商机挖掘和智能辅助能力。

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首先,QAbot解决的是用户的问题咨询场景,实际业务过程中,我们核心要解决的问题是:(1)机器人能回答哪些用户提问;(2)如何回答更多的问题并准确回答

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我们先看第一个问题,也就是怎么才能知道用户可能的提问有哪些。我们借助机器与人工挖掘结合的方式,先用KMeans等聚类方法获取一些种子问题,再由编辑标注,得到业务线知识库,该知识库包含标准问题和扩展问法。

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有了业务线知识库之后,我们可以在这个基础上训练问答模型。该模型输入用户query,输出对应的标准问题编号。

识别出了用户问题,如何回答也很重要。我们使用结构化的答案库,通过查询帖子结构化数据+文本填充相结合的方式,动态生成答案。

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大家可以看到,问答模型的效果对用户体验非常重要。为提升问答模型效果,达到F1值大于0.8的目标,我们结合线上数据进行了多次模型迭代。

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在项目初期,我们使用FastText作为基准,快速得到问答模型。选择FastText这个浅层神经网络,一方面是考虑网络的训练和预测速度快,可以快速验证数据是否存在异常;另一方面是NGram能够快速捕捉关键词特征,在一些关键词比较明显的类别上能取得不错的效果。

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DSSM作为一个文本匹配模型,其优势在于对样本少的类别也有较好的匹配效果。句子的表示方法对DSSM模型的效果有显著影响。这里我们先试用了LSTM模型对句子进行表示。相对于NGram而言,LSTM更能够提取出句中的长程特征,提升了样本中长句子的识别效果。其次我们也对LSTM+NGram特征的结合进行了尝试,使得模型在有效处理长句的同时,也能不遗漏关键词特征。

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58微聊场景下积累了大量的无监督数据,在预训练模型出现后,我们得以进一步挖掘这些数据的潜力。实践中,BERT模型作为此类半监督模型的代表,在分类任务中取得了良好的效果。BERT 的主要特点是预训练掩码语言模型+微调两个步骤的结合,同时为了配合Transformer encoder的使用,使用了位置编码机制。

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SPTMs这个轻量级的预训练模型实现比较早,BERT在18年10月底发布,这个模型是 19年4月实现的。这里当时看主要创新点是去掉BERT的NSP任务,另外替换成Bi-LSTM也是做一种尝试(实际也可以用一层的 Transformer),在机器资源有限情况下让预训练变得容易。如果直接用BERT去预训练,耗时很久,而SPTM的推理耗时较低,可以在CPU上直接跑,十几到几十毫秒。

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SPTM将每个单句作为一个样本,句子中不超过15%的字参与预测;参与预测的字中80%进行mask,10%随机替换成词典中一个其他的字,10%不替换。在预训练阶段,SPTM使用softmax值与单字one-hot相乘作为损失度量;在微调阶段则计算各类别的交叉熵损失。

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SPTM经调整后能达到F1>0.8的目标,同时其推理耗时也在控制范围内。目前LSTM+DSSM/SPTM模型已在github开源,大家可以参考我们之前分享的文章《开源|qa_match:一款基于深度学习的层级问答匹配工具》(链接:https://mp.weixin.qq.com/s/2NahwBgAnptiK5pv6vTLNQ)进行详细了解。

TaskBot

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TaskBot是一类帮助用户完成特定任务的聊天机器人。借鉴通用的Frame数据结构,我们采用意图+词槽的组合对用户query进行知识表示。在58场景下,我们将用户提供的特定词槽值称作商机,TaskBot的目标即是引导用户提供商机。

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58作为提供本地生活服务的头部平台之一,同时服务于C端用户与B端商家。为提高平台效能,促进增收,我们基于TaskBot开发了商机引导功能,由机器人代替人工,引导用户透露商机,目标是转化商机、促成交易。

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在58服务寻求场景下的会话中,用户需求的复杂性给商机引导带来了诸多挑战(如图中实际的用户对话)。实践中我们发现,20%的用户在问了一轮后就退出会话,而余下的80%用户中,有45%在被问到电话时,表示拒绝或不愿透露。

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通过学习人工客服的会话,我们发现人工客服回复存在固定的模式,一般人工客服会先回答用户的提问,再根据需要问的信息对用户进行反问。在这个基础上,我们选用了结合一问一答的QABot和商机引导多轮Taskbot的方案,实现类似人工客服回答模式的商机引导过程,目前已在房产等多个业务线落地。

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举个例子,在实际会话中,用户的第一个问题命中某标准问题,此时我们先查询答案库,获取到一问一答(QABot)的答案,同时,我们根据TaskBot的触发条件判断,如果触发TaskBot,则继续回复TaskBot的反问。

在触发TaskBot后,用户在TaskBot的依次引导下,逐步透露商机,此时QABot不会命中标准问题,TaskBot引导用户直到对话结束。

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通用的TaskBot包含NLU、DM与NLG模块。我们将DM和NLG模块集成在统一的对话管理服务中,加上NLU模块单独对应一个服务,共两个SCF服务。

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基准版的对话管理服务,以一个可以从静态配置信息中初始化的状态机作为核心。状态机的每个节点对应于一组槽位的组合,每条边对应于意图与一组槽位的组合。当前的状态存放在58存储服务WRedis内。用户输入被解析为意图和词槽的组合后,对话管理服务根据状态机状态选择出一个回复策略,这个策略由动作与参数组成。查询得到参数值后,根据动作类型选择合适的回复模板,便得到了最终的回复。

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随着TaskBot接入业务的增加,业务侧对其灵活性和通用性都提出了更高的要求。这里我们借鉴业界经验,对原有的状态机进行进一步抽象,定义出触发、填槽、函数与回复这4种节点类型,每种类型应用特定的配置,使状态机配置大幅简化,复用成本大大降低。

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与Frame将知识区分为Procedure和Data相似,TaskBot区分了标准问题和词槽。标准问题直接复用自QABot的结果,用于判断是否需要触发TaskBot进入商机引导流程,词槽则对应于具体的商机信息。

智能商机催留

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我们分析线上用户数据发现,未提供商机的用户中,48%的用户在AI机器人询问电话之后就退出了对话,用户不再与机器人进行沟通,这样这部分用户的商机就流失掉了。

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同样我们分析了人工客服的对话记录,发现用户同样存在退出会话的问题,但是人工客服会主动与C端用户进行沟通,一般在用户不回复后约30秒的时候,人工坐席就开始进行主动会话催留,经统计发现,针对3次催留的用户,其中有80%的用户留了电话商机。

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所以,我们构建起基于对话管理器中对话状态+智能主动发问的能力,赋予AI对话机器人主动对话的能力,与用户展开主动聊天,智能催促用户留下电话商机。

这个地方,我们使用多轮对话用户的商机状态,结合微聊消息队列的定时器,通过模拟人工坐席的催留节奏和话术,达到智能商机催留的目的。

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在本地服务品类,智能商机催留功能上线后,我们的商机转化率绝对提升14%,效果显著。

商机挖掘

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在智能客服商家版中,存在对话机器人和人工坐席,目前支持的人机协作模式有以下三种:

①机器人接待用户,机器人回答不了转人工客服

②机器人和人工客服各自接待一部分用户

③机器人全部接待,无人工客服参与

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这张图展示的是人工坐席的后台工作界面,一个人工坐席会同时与多个店铺的多个用户进行在线沟通,所以,提升人工坐席的工作效率是非常重要的。

我们提供了商机自动挖掘的能力,在人工和用户沟通过程中,AI会自动挖掘C端用户的商机并且自动填写到商机管理中,同时针对C端用户的问题,我们会提供智能辅助的能力,给人工坐席提示可能的候选答案,供人工坐席采纳以提高回复效率。

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我们利用了IDCNN提取上下文语义特征能力,以提升远距离建模的能力,CRF建模状态转义的能力。CRF层引入序列的转移概率,避免标签偏移,最终计算出loss反馈回网络。AI提供了多种商机的挖掘能力,包括核心商机:电话,地点,时间,业务商机属性。

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无论是机器人引导的商机还是人工坐席产生的商机,最终都会流入商机管理系统,商机挖掘后,我们会实时推送给商机中心,商家与用户进行及时的沟通最终促成交易,从而达成了整个服务的闭环。

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目前,从商机转化率上,我们对话机器人达到了人工坐席大约95%的水平,部分类目对话机器人甚至高于人工客服的电话商机转化率。同时,商机挖掘的准确率和召回率也都超过了90%,提高了坐席的人效。

四、总结展望

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未来我们会加速算法创新和业务落地,从强化学习、预训练等技术进行深入研究,提高对话机器人的效果。

58AI Lab实验室介绍

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最后介绍一下我们的58AI Lab,AI Lab隶属于58同城TEG技术工程平台群,旨在推动AI技术在58生活服务行业的落地,打造AI中台能力,以提高前台业务的人效和用户体验。AI Lab目前负责的产品包括:智能客服、语音机器人、智能写稿、语音分析平台、AI算法平台、语音识别引擎、智能营销系统等,未来将持续加速创新,拓展AI应用。

AILab大力推进开源社区,目前我们基于开源了58智能问答匹配算法开源项目和58通用深度学习推理服务开源项目,欢迎大家star/fork。

欢迎关注58AILab公众号

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我们还在大力招人,后端工程师和算法工程师,欢迎发送简历到我的邮箱[email protected]

感谢大家的聆听。