基于聚类的智能客服知识库生成方法

摘要

传统人工客服体系面临客服效率低、人工成本高等问题;近年来,随着人工智能技术高速发展,各个领域的企业以及运营商为了更好的为客户服务提供了智能客服,利用机器人来解决用户大量简单问题。而知识库作为智能客服的核心,往往决定了智能机器人的回答质量;没有知识库,机器人回答不了任何问题,知识库越丰富的机器人,就能更加智能地于用户交流。提出一种半自动生成知识库的方法,BERT模型进行文本向量化后,使用k-means无监督聚类方法得到知识点簇,人工简单整理知识点簇即可得到知识库。较传统纯手工提取知识库方法,该方法通过聚类得到知识簇,辅助人工总结知识,可以显著降低人工工作量,更高效给智能客服提供更丰富的知识库。实验表明,提出的知识库生成方法具有更高的准确率。