面向客服聊天机器人的领域本体构建的研究与应用

摘要

随着互联网商务的快速发展，提供在线购物服务的商家越来越多，这也带来了大量的在线客服需求。使用客服聊天机器人代替人工客服成了越来越多商家的选择，同时如何提高客服聊天机器人的工作质量成为了商家热切关注的问题。相比与普通的聊天机器人，客服聊天机器人面对的知识绝大部分限定在某个具体的商务领域，这为使用本体来存储其知识带来了方便。本文以海外购房客服领域为例，首先分析商户网站和人工客服历史记录，研究了客服领域本体的半自动构建方法，随后使用本体提取用户意图，构建了基于客户意图约束及深度学习的多轮回答检索模型，最后使用构建的模型实现了客服聊天机器人系统。本文在以下方面展开了研究： （1）研究了客服领域本体的半自动构建方法，构建了海外购房客服领域本体。在本体的构建过程中，本文首先手工从商户网站提取信息，构建本体的概念类和概念关系；其次，依据概念类使用爬虫从商户网站爬取实例的标准表达，通过词相关本体相似度对同义词扩充算法进行了改进，提高了实例同义表达判断的准确率，并使用该方法在人工客服历史记录中对实例的同义表达进行了扩充；最后，整合构建了领域本体库。 （2）构建了基于客户意图约束及深度学习的多轮回答检索模型。本文首先使用层级循环神经网络构建了一个深度检索聊天模型，之后针对模型容易返回偏离客户意图回复的问题，使用意图向量对模型进行了约束。在意图向量的构建中使用语义分析等方法提取了本体表示的客户意图，并通过更新意图网络的办法构建了每时刻的客户意图向量。最后通过实验表明了模型的有效性。 （3）在之前研究的基础上设计构建了客服聊天机器人系统。系统在获取客户问题之后，首先基于本体库对其进行意图提取，之后结合本体库查询推理和深度检索模型分别获得回复，最后对回复进行比较后选取其中一个返回给用户。文章最后展示了客服聊天机器人的对话效果。通过实验对客服聊天机器人的性能进行了评测，实验结果表明，本文构建的客服聊天机器人达到了预期要求。

目录

第一个书签之前