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基於NLP的智能問答推薦系統


乾貨概覽

通常,客服系統主要有兩種應答模式: 機器人自動應答和人工應答 。當用戶提出問題後,客服系統首先啟動機器人自動應答模式,如果用戶認為機器人推薦的結果不准確,會進一步請求進入人工問答模式,由專門的客服人員跟進答疑。

據相關機構統計,國內客服的市場規模超過千億,然而,目前機器人應答模式使用率並不高,人工客服仍然是企業使用率最高的應答模式,其原因主要包括兩點:一方面,機器人客服系統 實現準確推薦比較困難 :由於自然語言本身是模糊的、問題表述方式多樣、問題與答案的詞彙可能存在差異等原因,導致實現準確推薦比較困難。例如:域名轉出、域名怎麼轉出、域名轉出流程 等問題其實都在諮詢域名轉出操作;又例如,百度雲虛擬主機 的英文縮寫為 生物安全信息交換所,兩種表述都可能被用戶在提問時使用。另一方面,為機器人客服系統 準備知識庫比較困難 。首先,為問題準備答案有比較高的技術門檻,只有具備一定經驗的客服人員才能勝任。其次,客服人員一般是根據最近用戶的提問來擴充整理知識庫的。在這個過程中,很難知道某一問題是否在知識庫中已經存在,容易導致問題的重複整理。重複整理問題不但浪費人力,還可能導致相同目標的問題在知識庫中的答案不一致,降低客服質量。

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