CN109189898A - 一种智能应答方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能应答方法和系统，该智能应答方法应用于智能应答系统中，该智能应答系统包括智能客服装置、后台管理装置以及人工客服，其中智能客服装置包括收发模块、搜索模块、判断模块以及知识库。通过在智能客服和人工客服之间自然流畅的切换，在保证应答的即时性、准确性的同事，能够大大减少人工客服的工作量，形成了良好的服务体验。

Description

一种智能应答方法和系统

技术领域

本发明涉及人机交互技术领域，尤其涉及一种智能应答方法和系统。

背景技术

政务服务中心是人民政府设立的集中办理本级政府权限范围内的行政许可、行政给付、行政确认、行政征收以及其他服务项目的综合性管理服务机构，负责对各部门进驻审批和服务事项集中办理的组织协调、监督管理和指导服务，对进驻窗口工作人员进行管理培训和日常考核。因此为了加强政务服务、提高行政效能，为人民群众提供更优质便捷高效的服务，政务服务中心的监督管理不可或缺。

伴随着Internet的快速发展，大量的资讯通过用户服务系统进行发布。用户服务系统可汇聚人才政策信息、招聘与求职信息、投融资贷款信息、基金申报与知识产权信息、电子商务与交易信息以及服务业相关企业需要的其他各类信息等。在用户服务系统中可以利用网络、呼叫中心等在线用户服务手段，建立一个跨区域、跨部门、跨行业、跨企业的互动互联、应用集成和协同工作的服务系统，为企业提供个性化的专业信息服务。因此用户服务系统是打造融合信息服务、市场拓展、电子商务、人力资源管理等综合信息服务平台的一把利剑。目前大部分的政务服务中心对业务办理的流程是在网上进行公布的，但是公布的内容查询相对比较繁琐，内容相对不易查找，对于一些网络操作不够熟悉的人民群众来说，想要定位到自己想要办理的业务有一定的难度。目前，国家不断的在强调营商环境的优化，同时也强调群众能够一次性办理业务。那么一次性准确全面的告知就显得尤为重要，对于网络操作不熟悉的人群来说，能够方便快捷的得知办理的业务的重要信息就显得尤为重要。

用户服务系统是围绕服务展开的，它的核心理念是为用户提供满意周到的服务，通过优质服务塑造和强化政府良好的公共形象，创造有利的舆论环境，最终实现社会的长期稳定发展。用户服务系统是集计算机技术、通信技术、网络技术、计算机电信集成(CTI)技术、自动呼叫分配(ACD)技术、交互式语音应答(IVR)技术以及数据库技术等于一体的网络化综合业务服务系统。系统通过人工服务和自动服务的方式，利用电话、传真、eMail，短信等多种手段，为人民群众提供业务咨询、信息查询、投诉举报等7*24小时服务。

目前，随着业务需求的不断增加，业务复杂度不断加大，用户群体不断扩大，广大用户对用户咨询等方面的服务也随之加大。传统的人工客服在面对巨大的用户群体面前已力不足心，主要体现在以下几点：

1)缺少知识库。现有的用户服务系统提供给用户的服务是单向的，即预先制定问答知识，匹配到用户问题后，给出相应的答案，即无法利用上下文信息，语义不连贯，自动回答用户问题的准确率不高，用户体验不佳，尤其是初期，在没有强大而丰富的知识库积累的情况下，对于用户只能起到简单辅助的作用。

2)缺少数据统计功能。在用户服务系统中，数据统计不但要包括咨询量统计，还要包括对咨询内容数据的聚合和挖掘，挖掘咨询内容中的需求和热点问题，便于针对热点问题，采取针对性措施和提供个性化服务。

3)虽然人工智能和神经网络技术发展日趋成熟，但还无法准确有效的处理一些用户提出的需要推理和决策的复杂问题，仍然需要接入人工客服来对服务进行支持。在一些特殊情况下，由于局部短时间内集中接入量剧增，大大超过人工客服的同时接入数，使大量的用户接入处在排队等待状态，造成拥堵而无法接入，大大降低了用户体验。

因此，如何实现智能客服和人工客服的自然流畅的切换，让用户感受不到太大的差异，形成良好的服务体验，能够让用户在24h内全天候无等待的享受服务已成为一个急需解决的难题。

发明内容

本发明提供了一种智能应答方法和装置，通过在智能客服和人工客服之间自然流畅的切换，在保证应答的即时性、准确性的同事，能够大大减少人工客服的工作量，形成了良好的服务体验。

本发明所采用的技术方案如下：

一种智能应答方法，该智能应答方法应用于智能应答系统中，该智能应答系统包括智能客服装置、后台管理装置以及人工客服，其中智能客服装置包括收发模块、搜索模块、判断模块以及知识库，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1、用户通过用户终端向智能客服装置发送问题请求，智能客服装置中的收发模块接收所述问题请求，并获取所述问题请求中携带的信息；

步骤S2、所述收发模块将获取到的所述问题请求中携带的信息发送给搜索模块，所述搜索模块对所述问题请求中携带的待解决的问题信息进行处理后对知识库进行检索，并将得到的检索结果发送给判断模块；

步骤S3、所述判断模块根据接收到的检索结果计算相似度值，并将计算得到的该相似度值与预设的相似度阈值相比较，如果计算得到的所述相似度值大于相似度阈值，则判断检索结果为正确，如果计算得到的所述相似度值小于等于相似度阈值，则判断检索结果为不正确；

若比较得出的判断结果为正确，则将检索结果通过信息推送单元返回给搜索模块，在经过结果排序、答案渲染以及消息包装之后返回给用户终端，并返回步骤S1；

步骤S4、若比较得出的判断结果为不正确，则向人工客服发送消息以触发人工客服，人工客服根据接收到的消息进行答复，并将人工客服进行的答复返回给智能客服装置，智能客服装置将该人工客服进行的答复记为有效答案，将检索结果返回给用户终端，并将用户消息和与所述用户消息对应的有效答案记录到所述知识库中。

进一步的，该问题请求中携带有用户信息、时间信息以及待解决的问题信息，其中用户信息包括用户的联系方式、身份信息以及其他信息。

进一步的，在上述步骤S4之后还包括以下步骤：

步骤S5、智能客服装置根据用户终端再次发送的问题请求进行检索，并将获得的检索结果推送到人工客服，人工客服根据所述再次发送的问题请求对所述获得的检索结果进行审阅，将修改调整后的检索结果返回给用户终端，并将用户消息和与所述用户消息对应的有效答案记录到所述知识库中。

进一步的，若人工客服无法对用户信息进行答复，则步骤S4进一步包括：

步骤S401、将用户信息和相关历史会话信息生成协助请求，所述用户信息中包括用户的联系方式；

步骤S402、将所述协助请求推送到相关业务部门并进行协助处理；

步骤S403、将协助处理的结果通过互联网或移动互联网的方式发送到用户终端。

进一步的，在步骤S403之后还包括：步骤S404、智能客服装置将协助处理结果的用户消息和与所述用户消息对应的答案记录到所述知识库中。

一种智能应答系统，该智能应答系统包括智能客服装置、人工客服和后台管理装置。智能客服装置包括收发模块、搜索模块、判断模块以及知识库，其特征在于：

智能客服装置通过网络与用户终端进行数据交互，用户通过用户终端提出问题，并将问题以请求的方式发送给智能客服装置，智能客服装置中的收发模块接收所述提出的问题；

收发模块，用于消息接收、消息处理、消息包装以及消息发送，收发模块在收到消息后，会根据接口配置信息中填写的URL，将收到的消息通过HTTP POST方式发送给搜索模块；

搜索模块，用于实现分词、索引和搜索；

判断模块，用于根据相似度来判断检索结果是否正确，该判断单元包括比较单元、计算单元、存储单元和信息推送单元；

若比较单元得出的判断结果为正确，则将检索结果通过信息推送单元返回给搜索模块，在经过结果排序、答案渲染以及消息包装之后返回给用户终端；

若不正确，则比较单元向人工客服发送消息以触发人工客服，人工客服根据用户消息进行答复并将有人工客服进行的答复记为有效答案。人工客服将答复通过信息推送单元返回给用户终端。

进一步的，所述搜索模块实现索引的方式具体包括：

①过创建IK分词器的实例和指定Lucene的版本，创建IndexWriter-Config对象；

②指定索引路径，创建IndexWriter对象；

③使用JDBC读取数据库中的知识记录并逐条建立Document对象；

④利用IndexWriter.addDocument()方法，将所有Document对象添加到索引库中。

进一步的，所述智能应答系统还包括协助请求模块，该协助请求模块包括信息生成单元、信息收发单元以及答案记录单元；

所述信息生成单元，用于将用户信息和相关历史会话信息生成协助请求，所述用户信息中包括用户的联系方式；

所述信息收发单元，用于将所述协助请求推送到相关业务部门并进行协助处理，并将协助请求的结果按照所述用户信息通过互联网或移动互联网的方式发送到用户终端；

所述答案记录单元，用于对用户消息和对应的答案进行保存，并定期同步到所述知识库中。

进一步的，所述后台管理装置由管理员使用，支撑智能客服装置的运转，所述后台管理装置用于实现以下功能：

1)对关键词库、知识库、索引库进行搜索、更新、添加等管理；

2)对客服记录进行统计，提供报表，方便管理员对知识库进行完善；

3)对管理员赋予不同的权限，实现权限管理。

本发明的技术方案所能获得的有益效果包括：

1)本发明中用户终端提出问题之后，尽量通过智能客服进行答复，智能客服通过多元特征置信度阈值智能判断出是否需要将问题转交给人工客服，且人工客服处理之后，智能客服会将问题和与之对应的答案自动记录到知识库中，从而实现了智能客服知识库的自学习和知识的及时更新。

2)本发明中在人工作答的过程中，由于有些问题在知识库中已经存在，因此，智能客服将检索结果直接推送到人工客服，人工客服只需在此基础上进行修正或审核后快速将答案提交给用户终端，极大缩减了交流时间，提高了工作效率。

3)本发明中当人工客服遇到无法回答的问题时，将该问题及历史会话记录发送到专业业务部门，业务部门处理后将结果反馈给用户终端，通过本发明的这种连贯及无缝结合的答复方式，使得在会话过程中回答自然流畅，客户不会感受到太大的差异，形成良好的服务体验，极大提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。

图1为该智能应答系统的组成原理图；

图2为该智能应答方法的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为该智能应答系统的组成原理图。该智能应答系统包括智能客服装置、人工客服和后台管理装置。智能客服装置包括收发模块、搜索模块、判断模块以及知识库。智能客服装置通过网络与用户终端进行数据交互，用户通过用户终端提出问题，并将问题以请求的方式发送给智能客服装置，智能客服装置中的收发模块接收所述提出的问题。并将所述提出的问题进行消息处理后发送给搜索模块。该用户终端可以为用户手机、平板电脑、笔记本、台式计算机或者其他类型的移动终端。

收发模块实现的功能包括消息接收、消息处理、消息包装以及消息发送，收发模块在收到消息后，会根据接口配置信息中填写的URL，将收到的消息通过HTTP POST方式发送给搜索模块。

搜索模块主要用于实现分词、索引和搜索，在实际实现中，该搜索模块可以为一台服务器，也可以是由多台服务器组成的服务器集群，本发明实施例对此不作限定。如图1所示该搜索模块中包括分词、创建索引、JDBC查询、索引库、搜索索引、输入用户问题、预处理、答案渲染以及结果排序。本领域技术人员可以理解，图1中示出的认证搜索模块的结构并不构成对搜索模块的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置，本申请实施例对此不做限定。

(1)分词的实现

搜索模块中的采用开源的IK分词器是一个面向Java的公用分词组件，实现了简单的分词歧义排除算法，采用多字处理器分析模式和“正向迭代最细粒度切分算法”，具有160万字/秒的高速处理能力，包含27万左右的中文常用词语，支持用户词典扩展定义。

首先，在IK分词器的扩展配置文件IKAnalyzer.cfg.xml中添加专业领域词语。其次，对于领域需要过滤的词语，修改stopword.dic文件，扩充停用词典。然后，使用IKAnalyzer类对文本进行分词。IKAnalyzer构造函数需要传入一个Boolean类型的值，用于表示采用智能分词还是最细粒度分词。由于客服需要高度匹配用户的问题，因此系统采用智能分词。

(2)索引的实现

Lucene是一个全文检索引擎库，能够操作文本类型的数据，适用于任何形式的数据源，只需将数据源转化成文本，之后构造Document对象即可进行索引。本系统建立索引的过程为：

①过创建IK分词器的实例和指定Lucene的版本，创建IndexWriter-Config对象；

②指定索引路径，创建IndexWriter对象；

③使用JDBC读取数据库中的知识记录并逐条建立Document对象；

④利用IndexWriter.addDocument()方法，将所有Document对象添加到索引库中。

(3)搜索的实现

Lucene通过计算文档得分来确定查询结果文档与查询语句的相似度。Lucene的评分机制结合了布尔模型(Boolean Model)和空间向量模型(Vector Space Model，VSM)。Lucene在查询时，首先基于布尔模型来缩小待打分文档的结果，然后利用空间向量模型对结果进行打分。本系统中搜索的主要步骤为：

①过构建包含索引存放位置信息的Directory对象，定位索引；

②使用Directory对象创建IndexReader，然后再用IndexReader构建IndexSearcher；

③创建IK分词器对象，利用查询分析器QueryParser解析查询串，生成Query对象；

④使用IndexSearcher.search()方法获得搜索结果，可以解析到对应知识记录的ID；

⑤使用JDBC从MySQL数据库中获得ID对应的记录。

智能客服装置中包括有知识库，该知识库的实现原理是预先采集大量的客服问答知识，智能应答系统采用智能客服和人工客服相结合的方式，当收到用户的请求时，通过特定的算法找出与问题最贴切的答案并回复消息给用户。知识库是智能应答系统的基础，知识库中的记录越多、涉及知识面越广，能回答的问题越多。对于业务办理流程方面的问题而言，用户提的问题基本都可以通过查询知识库来解决，知识库就是现成的问答库。为了使人机交互更加人性化，可以考虑加入一些日常寒暄语等。构建知识库并不是一次性的工作，需要不断地迭代优化，这样才能保证智能客服的回答越来越准确。该智能应答系统中的知识库采用关系型数据库来实现，通过数据表及表间关系进行信息的存储。

下一步要解决的问题是如何根据用户的问题从知识库中找出最匹配的答案，传统的LIKE模糊查询不适合自然语言查询，无法筛选出最匹配答案，因此使用全文检索引擎。全文检索引擎扫描问答库中的每一条记录并分词建立索引，索引记录了词在每一条问答记录中出现的次数和位置。当收到用户的问题时，也会对问题进行分词，然后从索引中找出包含这些词的所有问答记录，再分别计算这些问答记录与用户问题的相似度，找出相似度最高的一条问答记录的答案返回给用户，相似度的计算将在后续部分进行讨论。

判断模块，用于利用答案候选方法判断检索结果是否正确，具体用于利用答案候选方法的相似度来判断检索结果是否正确。该判断单元包括比较单元、计算单元、存储单元和信息推送单元。

所述比较单元，用于将检索结果的相似度大小x与相似度阈值y的大小进行比较，若x>y，则判定检索结果正确；若x≤y，则判定检索结果不正确。

所述计算单元，用于计算相似度的大小，所述相似度的计算公式为：S＝λ_1*A+λ_2*B；

其中，A代表语义相似特征得分，B代表行为分析特征得分，λ₁和λ₂分别代表语义相似特征的权重和行为分析特征的权重；针对100万次真实用户与机器人的问答过程，提取语义相似特征A，行为分析特征B，人工判定此时是否需要由人工进行服务，由此得到规模为100万的训练集；通过遗传算法计算出λ₁和λ₂以及相似度阈值的最佳取值。

若比较单元得出的判断结果为正确，则将检索结果通过信息推送单元返回给搜索模块，在经过结果排序、答案渲染以及消息包装之后返回给用户终端；

若不正确，则比较单元向人工客服发送消息以触发人工客服，人工客服根据用户消息进行答复并将有人工客服进行的答复记为有效答案。人工客服将答复通过信息推送单元返回给用户终端。人工客服在回复客户问题之后，客户会继续提出其他的问题，这些问题可能在知识库中有答案，智能客服装置可以开启答案智能提取，自动将找到的知识库答案推荐到人工客服，人工客服可以修改或审核后快速提交答案给客户。

若再次接收到用户终端发送的用户消息，则智能客服装置根据用户终端再次发送的用户消息进行检索，并得到检索结果之后将检索结果推送到人工客服，由人工客服根据检索结果进行审阅、修正并答复，智能客服装置将用户消息和与所述用户消息对应的有效答案记录到存储单元中并定期同步到知识库中。

在一种实施方式中，对触发人工客服后，人工客服仍然无法对用户信息进行答复的情况进行了补充。则该智能应答系统还包括协助请求模块(未示出)，该协助请求模块包括信息生成单元、信息收发单元以及答案记录单元。

所述信息生成单元，用于将用户信息和相关历史会话信息生成协助请求，所述用户信息中包括用户的联系方式。所述信息收发单元，用于将所述协助请求推送到相关业务部门并进行协助处理，并将协助请求的结果按照所述用户信息通过互联网或移动互联网的方式发送到用户终端。所述答案记录单元，用于对用户消息和对应的答案进行保存，并定期同步到所述知识库中。

后台管理装置是由管理员使用，支撑智能客服装置运转的基础平台。为了确保系统的正常运行，后台部分需要完成三部分主要内容:①对关键词库、知识库、索引库进行搜索、更新、添加等管理，支撑客服机器人的运行；②对公众平台提供的客服记录进行统计，提供报表，方便管理员对知识库进行完善；③对不同工作性质、工作内容的管理员赋予不同的权限，实现权限管理。后台管理装置是通过组织管理、权限管理等功能，完善对知识的维护及管理的系统平台，是智能应答系统的知识基础平台，也是提高系统搜索准确度的重要平台。后台管理主要工作包括：

(1)词库管理

随着时代的发展以及各项业务的开展，新的词语也会随之产生。词库管理实现了对普通词、同义词、相似词等词库的增、删、改、查功能。

(2)寒暄语库管理

管理员可以对寒暄语库使用增、删、改、查功能。

(3)知识管理

智能客服装置回答问题的准确度与知识的数量与质量有着直接的关系。后台管理人员可通过此管理装置完成属性问答表、FAQ常见问答表、相关问题表和问题映射表中的知识的增、删、改、查功能。

(4)更新索引

当知识库中的数据发生变动后，数据库中的知识将与适用于Lucene的索引库不一致。通过更新索引功能，实现了手工更新索引库的功能。

(5)数据统计

数据统计功能可以查看用户与智能客服装置互动历史数据的报表，方便管理员分析知识库的缺失。通过该功能，管理员可以根据统计结果及时地添加或者更新知识，从而实现了智能客服装置的人工学习。

(6)客服权限管理

管理员可以对人工客服及其权限进行增、删、改、查。

图2为该智能应答方法的流程示意图。该智能应答方法应用于智能应答系统中，该智能应答系统包括智能客服装置、后台管理装置以及人工客服，其中智能客服装置包括收发模块、搜索模块、判断模块以及知识库。智能客服装置通过网络与用户终端进行数据交互，用户通过用户终端提出问题。该用户终端可以为用户手机、平板电脑、笔记本、台式计算机或者其他类型的移动终端。该智能应答方法包括以下步骤：

步骤S1、用户通过用户终端向智能客服装置发送问题请求，智能客服装置中的收发模块接收所述问题请求，并获取所述问题请求中携带的信息；

该问题请求中携带有用户信息、时间信息以及待解决的问题信息，其中用户信息包括用户的联系方式、身份信息以及其他信息。该其他信息可以包括面部照片、工作单位、家庭住址等信息；上述时间信息中包括有日期信息和时刻信息，例如XXXX年XX月XX日XX时XX分，通过上述时间信息可以确定上述问题请求的发起时间。用户通过用户终端向智能客服装置发送问题请求，该发送问题请求消息可以是由该用户终端在接收到问题请求指令时发送，该问题请求指令可以由用户触发，该用户可以通过指定操作触发，该指定操作可以为按键操作等等，本发明实施例不对触发方式进行限定。

步骤S2、所述收发模块将获取到的所述问题请求中携带的信息发送给搜索模块，所述搜索模块对所述问题请求中携带的待解决的问题信息进行处理后对知识库进行检索，并将得到的检索结果发送给判断模块；

所述搜索模块对所述问题请求中携带的待解决的问题信息进行处理主要分为分词、索引和搜索三个部分来实现。

(1)分词的实现

搜索模块中的采用开源的IK分词器是一个面向Java的公用分词组件，实现了简单的分词歧义排除算法，采用多字处理器分析模式和“正向迭代最细粒度切分算法”，具有160万字/秒的高速处理能力，包含27万左右的中文常用词语，支持用户词典扩展定义。

首先，在IK分词器的扩展配置文件IKAnalyzer.cfg.xml中添加专业领域词语。其次，对于领域需要过滤的词语，修改stopword.dic文件，扩充停用词典。然后，使用IKAnalyzer类对文本进行分词。IKAnalyzer构造函数需要传入一个Boolean类型的值，用于表示采用智能分词还是最细粒度分词。由于客服需要高度匹配用户的问题，因此系统采用智能分词。

(2)索引的实现

Lucene是一个全文检索引擎库，能够操作文本类型的数据，适用于任何形式的数据源，只需将数据源转化成文本，之后构造Document对象即可进行索引。本系统建立索引的过程为：

①过创建IK分词器的实例和指定Lucene的版本，创建IndexWriter-Config对象；

②指定索引路径，创建IndexWriter对象；

③使用JDBC读取数据库中的知识记录并逐条建立Document对象；

④利用IndexWriter.addDocument()方法，将所有Document对象添加到索引库中。

(3)搜索的实现

Lucene通过计算文档得分来确定查询结果文档与查询语句的相似度。Lucene的评分机制结合了布尔模型(Boolean Model)和空间向量模型(Vector Space Model，VSM)。Lucene在查询时，首先基于布尔模型来缩小待打分文档的结果，然后利用空间向量模型对结果进行打分。本系统中搜索的主要步骤为：

①过构建包含索引存放位置信息的Directory对象，定位索引；

②使用Directory对象创建IndexReader，然后再用IndexReader构建IndexSearcher；

③创建IK分词器对象，利用查询分析器QueryParser解析查询串，生成Query对象；

④使用IndexSearcher.search()方法获得搜索结果，可以解析到对应知识记录的ID；

⑤使用JDBC从MySQL数据库中获得ID对应的记录。

步骤S3、所述判断模块根据接收到的检索结果计算相似度值，并将计算得到的该相似度值与预设的相似度阈值相比较，如果计算得到的所述相似度值大于相似度阈值，则判断检索结果为正确，如果计算得到的所述相似度值小于等于相似度阈值，则判断检索结果为不正确；

若比较得出的判断结果为正确，则将检索结果通过信息推送单元返回给搜索模块，在经过结果排序、答案渲染以及消息包装之后返回给用户终端，并返回步骤S1；

所述判断模块根据接收到的检索结果计算相似度值具体实现方式为：所述计算单元，用于计算相似度的大小，所述相似度的计算公式为：S＝λ₁*A+λ₂*B；

其中，A代表语义相似特征得分，B代表行为分析特征得分，λ₁和λ₂分别代表语义相似特征的权重和行为分析特征的权重；针对100万次真实用户与机器人的问答过程，提取语义相似特征A，行为分析特征B，人工判定此时是否需要由人工进行服务，由此得到规模为100万的训练集；通过遗传算法计算出λ₁和λ₂以及相似度阈值的最佳取值。

所述将计算得到的该相似度值与预设的相似度阈值相比较具体实现方式为：所述比较单元，用于将检索结果的相似度大小x与相似度阈值y的大小进行比较，若x>y，则判定检索结果正确；若x≤y，则判定检索结果不正确。

步骤S4、若比较得出的判断结果为不正确，则向人工客服发送消息以触发人工客服，人工客服根据接收到的消息进行答复，并将人工客服进行的答复返回给智能客服装置，智能客服装置将该人工客服进行的答复记为有效答案，将检索结果返回给用户终端，并将用户消息和与所述用户消息对应的有效答案记录到所述知识库中。

在上述步骤中，人工客服将答复通过信息推送单元返回给用户终端。人工客服在回复客户问题之后，客户会继续提出其他的问题，这些问题可能在知识库中有答案，智能客服装置可以开启答案智能提取，自动将找到的知识库答案推荐到人工客服，人工客服可以修改或审核后快速提交答案给客户。

人工客服根据用户消息进行答复并将所述答复记为有效答案，若再次接收到用户终端发送的用户消息，则智能客服装置需要根据用户终端再次发送的用户消息进行检索，因此，在上述步骤S4之后还包括以下步骤：

步骤S5、智能客服装置根据用户终端再次发送的问题请求进行检索，并将获得的检索结果推送到人工客服，人工客服根据所述再次发送的问题请求对所述获得的检索结果进行审阅，将修改调整后的检索结果返回给用户终端，并将用户消息和与所述用户消息对应的有效答案记录到所述知识库中。

在一种实施方式中，触发人工客服后，若人工客服无法对用户信息进行答复，则执行以下步骤：

步骤S401、将用户信息和相关历史会话信息生成协助请求，所述用户信息中包括用户的联系方式；

步骤S402、将所述协助请求推送到相关业务部门并进行协助处理；

步骤S403、将协助处理的结果通过互联网或移动互联网的方式发送到用户终端；

步骤S404、智能客服装置将协助处理结果的用户消息和与所述用户消息对应的答案记录到所述知识库中。

通过本发明的智能应答系统可以实现智能客服与人工客服针对用户终端发送的用户消息进行无缝结合，形成智能客服与人工客服相结合的应答模式，本发明的智能客服装置中的知识库能够将用户问题和与该问题相对应的答案按照语义表达式的规则，自动生成智能客服知识问答表达式，记入智能客服知识库中，实现知识的自动转化、自动标注的功能。

用户终端可以通过各种通过互联网或移动互联网的方式向智能应答系统进行提问，并可以通过实时消息与协助请求的方式进行问题的输入提交，当输入的问题被智能应答系统接收后，智能客服通过对知识库中问题和答案的智能筛选，采用相似度来判断检索结果是否正确，如果检索结果的相似度大小超过相似度阀值则返回知识库中的答案；如果低于相似度阀值则触发人工客服，接入人工客服。

人工客服在回复客户问题之后，客户会继续提出其他的问题，这些问题可能在知识库中有答案，智能客服可以开启答案智能提取，自动将找到的知识库答案推荐到人工客服，人工客服可以修改或审核后快速提交答案给客户。若人工客服对用户提出的一些疑难问题无法回复，人工客服将生成协助请求提交到相关业务部门进行协助处理，并将协助处理的结果以邮件、短信和语音等方式回复给客户，知识库会将疑难问题自动转化为智能客服知识问答表达式，记入到智能客服知识库。

经过知识的自动扩充，智能客服能够做到越来越聪明，但是不同的用户可能有不同的习惯，虽然有些问题智能客服已经可以正确回答，但是总有用户喜欢直接转人工客服，导致人工客服工作繁重不堪。通过本方法可以在人工客服服务环节，使用智能客服作为快捷助手，帮助人工座席产生答案，提高工作效率。对于一个用户问题，本方法首先通过智能客服生成针对该问题的答案，然后自动推送到人工客服，人工客服对答案稍加审阅，如无问题直接发送，如有问题适当修改，然后发送。

本发明还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机指令，该指令被处理器执行前述任意一个实施例中的无人机的通信方法，或执行前述任意一个实施例中的无人机服务器的通信方法。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用非瞬时性存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种智能应答方法，该智能应答方法应用于智能应答系统中，该智能应答系统包括智能客服装置、后台管理装置以及人工客服，其中智能客服装置包括收发模块、搜索模块、判断模块以及知识库，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤S1、用户通过用户终端向智能客服装置发送问题请求，智能客服装置中的收发模块接收所述问题请求，并获取所述问题请求中携带的信息；

步骤S2、所述收发模块将获取到的所述问题请求中携带的信息发送给搜索模块，所述搜索模块对所述问题请求中携带的待解决的问题信息进行处理后对知识库进行检索，并将得到的检索结果发送给判断模块；

步骤S3、所述判断模块根据接收到的检索结果计算相似度值，并将计算得到的该相似度值与预设的相似度阈值相比较，如果计算得到的所述相似度值大于相似度阈值，则判断检索结果为正确，如果计算得到的所述相似度值小于等于相似度阈值，则判断检索结果为不正确；

若比较得出的判断结果为正确，则将检索结果通过信息推送单元返回给搜索模块，在经过结果排序、答案渲染以及消息包装之后返回给用户终端，并返回步骤S1；

步骤S4、若比较得出的判断结果为不正确，则向人工客服发送消息以触发人工客服，人工客服根据接收到的消息进行答复，并将人工客服进行的答复返回给智能客服装置，智能客服装置将该人工客服进行的答复记为有效答案，将检索结果返回给用户终端，并将用户消息和与所述用户消息对应的有效答案记录到所述知识库中。

2.根据权利要求1所述的智能应答方法，其特征在于，该问题请求中携带有用户信息、时间信息以及待解决的问题信息，其中用户信息包括用户的联系方式、身份信息以及其他信息。

3.根据权利要求1所述的智能应答方法，其特征在于，在上述步骤S4之后还包括以下步骤：

步骤S5、智能客服装置根据用户终端再次发送的问题请求进行检索，并将获得的检索结果推送到人工客服，人工客服根据所述再次发送的问题请求对所述获得的检索结果进行审阅，将修改调整后的检索结果返回给用户终端，并将用户消息和与所述用户消息对应的有效答案记录到所述知识库中。

4.根据权利要求3所述的智能应答方法，其特征在于，若人工客服无法对用户信息进行答复，则步骤S4进一步包括：

步骤S401、将用户信息和相关历史会话信息生成协助请求，所述用户信息中包括用户的联系方式；

步骤S402、将所述协助请求推送到相关业务部门并进行协助处理；

步骤S403、将协助处理的结果通过互联网或移动互联网的方式发送到用户终端。

5.根据权利要求4所述的智能应答方法，其特征在于，在步骤S403之后还包括：

步骤S404、智能客服装置将协助处理结果的用户消息和与所述用户消息对应的答案记录到所述知识库中。

6.一种智能应答系统，该智能应答系统包括智能客服装置、人工客服和后台管理装置。智能客服装置包括收发模块、搜索模块、判断模块以及知识库，其特征在于：

智能客服装置通过网络与用户终端进行数据交互，用户通过用户终端提出问题，并将问题以请求的方式发送给智能客服装置，智能客服装置中的收发模块接收所述提出的问题；

收发模块，用于消息接收、消息处理、消息包装以及消息发送，收发模块在收到消息后，会根据接口配置信息中填写的URL，将收到的消息通过HTTP POST方式发送给搜索模块；

搜索模块，用于实现分词、索引和搜索；

判断模块，用于根据相似度来判断检索结果是否正确，该判断单元包括比较单元、计算单元、存储单元和信息推送单元；

若比较单元得出的判断结果为正确，则将检索结果通过信息推送单元返回给搜索模块，在经过结果排序、答案渲染以及消息包装之后返回给用户终端；

若不正确，则比较单元向人工客服发送消息以触发人工客服，人工客服根据用户消息进行答复并将有人工客服进行的答复记为有效答案。人工客服将答复通过信息推送单元返回给用户终端。

7.根据权利要求6所述的智能应答系统，其特征在于，所述搜索模块实现索引的方式具体包括：

①过创建IK分词器的实例和指定Lucene的版本，创建IndexWriter-Config对象；

②指定索引路径，创建IndexWriter对象；

③使用JDBC读取数据库中的知识记录并逐条建立Document对象；

④利用IndexWriter.addDocument()方法，将所有Document对象添加到索引库中。

8.根据权利要求6所述的智能应答系统，其特征在于，所述智能应答系统还包括协助请求模块，该协助请求模块包括信息生成单元、信息收发单元以及答案记录单元；

所述信息生成单元，用于将用户信息和相关历史会话信息生成协助请求，所述用户信息中包括用户的联系方式；

所述信息收发单元，用于将所述协助请求推送到相关业务部门并进行协助处理，并将协助请求的结果按照所述用户信息通过互联网或移动互联网的方式发送到用户终端；

所述答案记录单元，用于对用户消息和对应的答案进行保存，并定期同步到所述知识库中。

9.根据权利要求6所述的智能应答系统，其特征在于，所述后台管理装置由管理员使用，支撑智能客服装置的运转，所述后台管理装置用于实现以下功能：

1)对关键词库、知识库、索引库进行搜索、更新、添加等管理；

2)对客服记录进行统计，提供报表，方便管理员对知识库进行完善；

3)对管理员赋予不同的权限，实现权限管理。