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智能客服系統(tǒng)的FAQ（問答對）需求分析及解決方

?知識圖譜的應用領(lǐng)域廣泛，比如針對知識問答服務的應用就可以將知識圖譜應用于智能客服、客服助手、任務型知識問答等應用中。這些應用都可以表示為問答系統(tǒng)的形式，即以人機交互的形式回答用戶提出來的各類問題。針對知識問答，將知識類型劃分為專業(yè)領(lǐng)域知識以及產(chǎn)品或業(yè)務介紹知識。比如醫(yī)療診斷知識圖譜就屬于專業(yè)領(lǐng)域知識，它需要首先構(gòu)建疾病癥狀、藥物、病理、病因、診斷方法等相關(guān)的領(lǐng)域知識之間的關(guān)系；另外回答這類知識除了需要基本的專業(yè)知識以外，還應具備知識推理能力。而產(chǎn)品或業(yè)務介紹知識的問答就不要推理了，這些知識是人為設(shè)定的，它是固定不變的，或者即使會更新那也是人為定期定點的進行更新的，常見的知識表現(xiàn)形式有 FAQ【FAQ有三種含義：1. 常見的問題項目與對應問題的解答；2、良好平均品質(zhì)；3、FAQ檢索系統(tǒng)。】（問答對）等。今天，我們一起來了解下，智能在線客服系統(tǒng)如何利用FAQ來自動回答用戶的有關(guān)產(chǎn)品或業(yè)務知識相關(guān)的問題。一、FAQ需求分析FAQ（Frequently Asked Questions）指常見問題的解答，具體形式是問題和與問題相關(guān)的答案組成的問答對（QA【QA（QUALITY ASSURANCE，中文意思是“質(zhì)量保證”，其在ISO8402：1994中的定義是“為了提供足夠的信任表明實體能夠滿足質(zhì)量要求，而在質(zhì)量管理體系中實施并根據(jù)需要進行證實的全部有計劃和有系統(tǒng)的活動”。】 pair），通常這類 QA pair 數(shù)量較多。如果你發(fā)布了一款產(chǎn)品，那么你事先肯定會準備一些有關(guān)該產(chǎn)品的介紹資料，以便給需要了解該產(chǎn)品的用戶查閱；而如果你的資料非常多非常全面，多到需要一本厚厚的產(chǎn)品說明書才能寫完，然而對于不同用戶來說他的關(guān)注點可能不盡相同，他也不想全面了解你的產(chǎn)品，他只是想了解他最關(guān)心的問題；如果讓他去閱讀一整本產(chǎn)品說明書那肯定是不方便的。于是你針對你的產(chǎn)品特點，或者之前來咨詢了一些 FAQ，這樣用戶就可以根據(jù) FAQ 來按圖索驥得到答案了，更進一步你安排了一個客服來接待你的客戶，讓客服按照用戶的問題來找到 FAQ 中這個問題下面的答案來回答用戶。然而隨著你的客戶越來越多，你發(fā)現(xiàn)你的客服數(shù)量不夠來及時回答每一個客戶的問題；但是你還發(fā)現(xiàn)你的客戶總是會問一些重復的問題，而這些重復的問題又可以在你的 FAQ 里面找到，那么能不能使用工具來自動回答FAQ里面的問題呢？這樣就可以不再讓客服在重復的問題之間疲于奔命了。所以我們需要一個智能客服，他可以不吃不喝7*24小時工作。你的客戶可以把他想了解的問題發(fā)送給智能客服，然后智能客服就去FAQ知識庫里面找一個和客戶的問題最相似的問題（Q），然后將該Q所對應的回答（A）返回給客戶，完成知識問答工作。使用機器學習算法【機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。】來解決這一需求的話，其實就是文本匹配任務了。做文本匹配有兩個方向，一個是 QA 匹配，即直接使用用戶的問題和問答知識庫里面的答案去匹配；一個是 QQ【QQ是騰訊QQ的簡稱，是騰訊公司開發(fā)的一款基于Internet的即時通信（IM）軟件。】匹配，即使用用戶的問題和問答庫里的問題去匹配。一般業(yè)界會推薦使用 QQ 匹配，主要原因有3：a、語義空間【語義空間即語言意義的世界。】問題用戶的提問基本上比較隨意、口語化，而 FAQ 里面的回答是由公司的產(chǎn)品經(jīng)理、業(yè)務運營、客服經(jīng)理等等制訂和編輯的，必然是使用書面用語，這些表達上的區(qū)別可能會影響文本匹配模型的學習；另外回答可能是多模態(tài)的，比如可能是產(chǎn)品的安裝操作視頻、是表格、是圖片等，這樣文本匹配模型無用武之地。b、語料的穩(wěn)定性在 FAQ 里面的回答可能會隨著時間有所變化，比如對于同一個問題“你們有什么優(yōu)惠活動嗎？”，在不同時間段公司可能會制定不同的優(yōu)惠活動，因此需要及時更新 FAQ 庫里面該問題下的回答。如果我們使用 QQ 匹配建模，那么顯然我們的模型不需要做修改更新；而如果使用 QA 匹配建模，就肯定要更新模型了。可以看到 FAQ 語料庫里面已有 Q 是可以保持不變的，最多添加 QA pair 時會增加 Q ；而已有的 A 則發(fā)生變化的頻率會更高。c、業(yè)務回答和算法模型充分解耦由第2點可以知道使用 QA 建模的話回答的改變必然會涉及模型的更新，而使用 QQ 建模就可以將算法模型的學習與業(yè)務方編輯答案充分解耦，讓不同問題與回答之間的映射比較隨意可控。二、解決方案那么我們該如何構(gòu)建一個可以利用 FAQ 知識庫來回答客戶問題的智能客服呢？智能客服的一般框架如下圖所示：當有 Query 請求時，首先對 Query 進行補全、解析和需求理解；其次，問題召回模塊通過精準召回、核心召回和語義召回從 FAQ 庫召回與 Query 相關(guān)的問題；接著，問題排序模塊通過 CTR 模型或者文本相似度模型對召回的問題進行排序，選出 Top k 返回給用戶；最后，反饋系統(tǒng)記錄用戶的點擊行為等，對模型進行更新。在智能客服的框架中，最重要的模塊是 FAQ 庫的構(gòu)建、語義召回、相似度模型和模型更新，它們性能的好壞對用戶的使用體驗有很大影響。以上就是智能客服系統(tǒng)的FAQ需求分析及解決方案了。

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