浙江远传信息技术有限公司_XXX公司自然语义交互平台1226.docx

XXX公司自然语义交互平台

1、背景说明

【整体背景】

相信大家对谷歌旗下DeepMind公司研发的AlphaGo还记忆犹新，AlphaGo在几次与人工对弈中取得了让人惊讶的成绩，这是人工智能技术在围棋领域的一次历史性突破，围棋这项起源于3000年前的游戏在这之前一直未取得特别进展，主要原因是围棋的复杂度远远超过之前的一些游戏，它的走法比国际象棋多了10的100次方，比宇宙中原子的数量还要多，数量是10的170次方种。

人工智能的发展为机器人的能力提供了必要技术支撑，随着人力成本的不断提高，我国想要维持“世界工厂”的地位，积极探索研究并应用机器人技术是长远之计，虽然霍金以及一些著名科学家都预言将来人工智能可能对人类产生致命威胁，但是人工智能以及机器人的发展，无疑将会在不久的将来成为颠覆性的技术，影响和改变人类的生活。

【业务背景】

在呼叫中心领域，“提高服务水平、降低运营成本”成为运营管理者的终极目标，但随着人力成本的不断提升，采用机器人替代部分人工的需求成为他们迫切需要解决的问题之一，以银行业为例，坐席人员每天需要回答来自各个渠道的的客户请求，预采用聊天机器人来全面或部分替代人工，让人工注重个性化服务，提升整体客户感知；

渠道包含如下：

（1）电话；

（2）在线客服；

（3）微信；

（4）APP；

请求的类型包含：

咨询类问题，比如：咨询某个业务需要带什么资料，机器人直接输出答案；

（2）办理类问题，比如：帮我查下余额，机器人交互询问必要参数，比如：月份，待当前业务下所有参数都完整，输出一个查询指令；

不理解，即机器人还没学到业务范畴，直接输出：不知道，还在学习中；

业务前提假设：

（1）咨询类问题：事先已经告知机器人若干问题-答案对，即FAQ清单；

以银行业为案例，可以假设已经存在2000条问答对；

办理类业务：事先已经告知机器人所能做的办理业务有哪些？

以银行业为案例，存在很多办理类业务，每个业务包含若干个参数，样例如下：

1）信用卡还款，办理此业务需要获取的要素有：

???a.身份证号；b.还款日；c.还款金额；

2）附近营业厅

???a.当前地址；

（3）假设平台不考虑个渠道特点，只处理文本语义理解问题，不涉及到语音部分；

2、项目说明

【问题说明】

虽然机器人替代人工交互前景不错，但在具体操作过程中也会遭遇以下问题：

机器人分不清客户问题到底是咨询类、办理类还是不理解的问题；

机器人识别到是咨询类问题，但由于客户问句与后台给定的FAQ只是意思相近，文字描述基本不一致，导致返回错误答案；

机器人识别到是办理类问题，没办法准确提取其中的参数，比如：地名；

机器人无法很好的上下文关联，比如：客户说：我想查询这个月余额，紧接着又说：那上个月的呢？紧接着说：哦，不对，帮我查8月份的，这个时候机器人往往答非所问；

【用户期望】

自然语义交互平台以文本语义理解为主，不涉及到语音部分，需要满足如下需求：

在交互过程中可以在咨询类、办理类、不知道三者之间自由切换聊天主题；

客户以相似问题的方式提问，可以准确理解意思，并作出正确反馈；

比如：咨询类问题后台已经导入：“开卡需要带的材料”；

客户提问：“我想要去开张卡，不知道要拿啥”；

机器人反馈：“开卡需要带的材料”对应的答案信息；

机器人可以有上下关联功能，有一定的推理能力；

支撑文本语义理解的必要后台数据管理功能；

提供可批量测试功能，便于验证准确性；

理解能力支撑咨询类业务数量、办理类业务数量的任意扩展，让机器人学习到的业务知识类别更多；

3、任务要求

项目技术要求

开发平台：不限

开发语言：Java、python

系统采用流行的B/S体系结构

应用服务器：Tomcat6.0

数据库服务器：Mysql

考虑系统的针对性，安全性，易用性

系统具有良好的扩充性

技术支持服务要求

整套产品代码及相应设计文档，特别是算法模型的详细文档

准确度及时效性能测试报告

评分项可备注说明增加商业拓展方案的考量，以促使学生更多考虑如何去做应用（评分标准）

文本理解准确度，批量验证功能

单个问题理解的反应时长，资源损耗等性能指标

模型的可扩展性，可以任意添加业务问题类别，扩展机器知识能力