CN110287305A - 一种基于自然语言处理的智能问答管理系统 - Google Patents

一种基于自然语言处理的智能问答管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，涉及智能客服技术领域。针对传统问答系统缺乏语言理解、答案准确性无法保证等问题，采用技术方案：包括技能管理模块、多技能组合模块以及机器人管理模块，技能管理模块负责管理多个技能的数据，多技能组合模块将技能管理模块的多个技能分成不同的组合技能，机器人管理模块负责融合从属于同一个组合技能的所有技能数据。用户提出问题后，多技能组合模块对用户提出的问题进行分组并传递至机器人管理模块，机器人管理模块调用与用户提出问题相关的所有组合技能进行智能回答，解决传统问答系统缺乏语言理解、答案准确性无法保证等问题。

Description

一种基于自然语言处理的智能问答管理系统
技术领域
本发明涉及智能客服技术领域，具体的说是一种基于自然语言处理的智能问答管理系统。
背景技术
随着互联网的迅速普及，越来越多的人选择通过网络来解决日常生活中遇到的问题，例如购物、订票等。同时，企业或商家面临实时响应用户的问题的挑战。随着线上系统用户的增加，单纯通过增加客服人员的数量来应对该挑战，不仅会增加企业人力成本，还会造成企业资源的浪费，不能从根本上解决问题。传统问答系统大多采用基于模板和规则或者基于检索匹配对问题进行分析与提取答案，答案准确性无法保证。因此，智能问答管理系统应运而生。
大数据、知识图谱、自然语言处理等技术的发展，为智能问答管理系统的实现提供了坚实的数据储备与技术基础。智能问答管理系统基于自然语言处理技术对大量数据进行语义分析，基于知识图谱进行信息检索，实现对用户意图的精准分析与准确响应，对于提高用户满意度与企业品牌效益，具有巨大的应用价值与商业前景。
基于此，涉及研发一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，该智能问答管理系统能够支持多轮对话，且能够回答多个领域的问题。
发明内容
本发明针对传统问答系统缺乏语言理解、答案准确性无法保证等问题，提供一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，以精准分析用户意图，准确响应用户问题，且支持多轮对话，进行多个领域问题的回答。
本发明的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，解决上述技术问题采用的技术方案如下：
一种基于自然语言处理的智能问答管理系统,该智能问答管理系统包括技能管理模块、多技能组合模块以及机器人管理模块三部分；
技能管理模块负责管理多个技能的数据；
按照技能的种类或相关性，多技能组合模块将技能管理模块的多个技能分成不同的组合技能，每个组合技能包含至少两个同类或相关技能；
机器人管理模块负责融合从属于同一个组合技能的所有技能数据；
用户提出问题后，多技能组合模块对用户提出的问题进行分组并传递至机器人管理模块，机器人管理模块调用与用户提出问题相关的所有组合技能进行智能回答。
可选的，所涉及技能管理模块包括多个技能管理子模块；
多个技能管理子模块分别负责不同的技能，每个技能管理子模块负责的技能不同；
一个技能管理子模块只负责一个技能，依次通过数据管理、生成训练数据、技能训练三个阶段才能实现一个技能。
可选的，管理员还可以在技能管理模块自定义的添加技能管理子模块，同时导入与技能相关的数据；
智能问答管理系统还包括多技能分类模型；
多技能分类模型学习多技能组合模块的分组标准，在技能管理模块自定义的添加技能管理子模块后，多技能分类模型可以根据学到的分组标准，将自定义的添加技能管理子模块分类到已存在的组合技能，或者新建组合技能来存储自定义的添加技能管理子模块。
具体的，所涉及的多个技能管理子模块可以是天气查询技能管理子模块、公积金查询技能管理子模块、五险一金查询技能管理子模块、车险查询技能管理子模块、组织机构查询技能管理子模块、政务服务办事咨询技能管理子模，交通出行技能管理子模块、生活缴费技能管理子模块、法律服务技能管理子模块。
进一步可选的，所涉及数据管理阶段需要配置词槽、特征词、意图、行为和对话流程，为生成训练数据和技能训练做准备；
训练数据可以通过问题模板或者人工标注生成；
技能训练包括意图训练与对话训练。
可选的，所涉及数据管理阶段引入意图词槽模型和对话模型；
意图词槽模型采用NLP框架pytext的意图词槽模型，用于识别用户意图和抽取词槽；
对话模型采用rasa core对话流程框架，支持多轮对话的核心模块，用于管理对话流程、对话状态。
具体的，所涉及多技能分类模型采用NLP框架pytext分类模型，将用户提出的问题分类到机器人管理模块的一个具体技能中，然后由该具体技能对用户提出的问题做出回答。
可选的，所涉及机器人管理模块包括多个机器人管理子模块；
每个机器人管理子模块包含多个技能管理子模块的技能数据，多个技能管理子模块的技能数据属于同类数据或者具有相关性；
一个技能管理子模块的技能数据可以包含于不同的机器人管理子模块中。
进一步可选的，用户提出一项技能的相关问题后，机器人管理模块会找到与提出问题相关的多个机器人管理子模块，多个机器人管理子模块均包含用户提出的技能。
本发明的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，与现有技术相比具有的有益效果是：
1)本发明的智能问答管理系统包括技能管理模块、多技能组合模块以及机器人管理模块三部分，用户提出问题后，多技能组合模块对用户提出的问题进行分组并传递至机器人管理模块，机器人管理模块调用与用户提出问题相关的所有组合技能进行智能回答；另一方面，基于多技能组合模块对技能管理模块中技能的不同分类组合，针对用户的同一个问题，可以在机器人管理模块的不同组合技能中找到答案，所以，在用户的不断提问中，人机还可能完成不同领域的多轮对话；
2)本发明的智能问答管理系统在技能管理模块、多技能组合模块以及机器人管理模块的作用下，通过人机多轮对话，可以回答多个领域问题的能力，还可以精准分析用户意图，准确响应用户问题，解决传统问答系统缺乏语言理解、答案准确性无法保证等问题；有利于提高企业服务水平，增强用户体验，减少企业人力成本。
附图说明
附图1是本发明的结构连接框图。
附图中各标号信息表示：
10、技能管理模块，20、多技能组合模块，
30、机器人管理模块，40、多技能分类模型；
50、意图词槽模型，60、对话模型；
a、技能管理子模块，b、机器人管理子模块，c、添加技能管理子模块。
具体实施方式
为使本发明的技术方案、解决的技术问题和技术效果更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本发明的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下获得的所有实施例,都在本发明的保护范围之内。
实施例一：
结合附图1，本实施例提出一种基于自然语言处理的智能问答管理系统,该智能问答管理系统包括技能管理模块10、多技能组合模块20以及机器人管理模块30三部分；
技能管理模块10负责管理多个技能的数据；
按照技能的种类或相关性，多技能组合模块20将技能管理模块10的多个技能分成不同的组合技能，每个组合技能包含至少两个同类或相关技能；
机器人管理模块30负责融合从属于同一个组合技能的所有技能数据；
用户提出问题后，多技能组合模块20对用户提出的问题进行分组并传递至机器人管理模块30，机器人管理模块30调用与用户提出问题相关的所有组合技能进行智能回答。
结合附图1，在本实施例中，为了更好的管理不同技能，所涉及技能管理模块10包括多个技能管理子模块a；
多个技能管理子模块a分别负责不同的技能，每个技能管理子模块a负责的技能不同；
一个技能管理子模块a只负责一个技能，依次通过数据管理、生成训练数据、技能训练三个阶段才能实现一个技能。
结合附图1，在本实施例中，管理员还可以在技能管理模块10自定义的添加技能管理子模块c，同时导入与技能相关的数据；
智能问答管理系统还包括多技能分类模型40；
多技能分类模型40学习多技能组合模块20的分组标准，在技能管理模块10自定义的添加技能管理子模块c后，多技能分类模型40可以根据学到的分组标准，将自定义的添加技能管理子模块c分类到已存在的组合技能，或者新建组合技能来存储自定义的添加技能管理子模块c。多技能分类模型40的增设，可以实现自定义的添加技能管理子模块c的自动分组，节约人工成本。
在本实施例中，多个技能管理子模块a可以是天气查询技能管理子模块a、公积金查询技能管理子模块a、五险一金查询技能管理子模块a、车险查询技能管理子模块a、组织机构查询技能管理子模块a、政务服务办事咨询技能管理子模，交通出行技能管理子模块a、生活缴费技能管理子模块a、法律服务技能管理子模块a。
在本实施例中，所涉及数据管理阶段需要配置词槽、特征词、意图、行为和对话流程，为生成训练数据和技能训练做准备；
训练数据可以通过问题模板或者人工标注生成；
技能训练包括意图训练与对话训练。
在本实施例中，所涉及数据管理阶段引入意图词槽模型50和对话模型60；
意图词槽模型50采用NLP框架pytext的意图词槽模型50，用于识别用户意图和抽取词槽；
对话模型60采用rasa core对话流程框架，支持多轮对话的核心模块，用于管理对话流程、对话状态。
在本实施例中，所涉及多技能分类模型40采用NLP框架pytext分类模型，将用户提出的问题分类到机器人管理模块30的一个具体技能中，然后由该具体技能对用户提出的问题做出回答。
结合附图1，在本实施例中，所涉及机器人管理模块30包括多个机器人管理子模块b；
每个机器人管理子模块b包含多个技能管理子模块a的技能数据，多个技能管理子模块a的技能数据属于同类数据或者具有相关性；
一个技能管理子模块a的技能数据可以包含于不同的机器人管理子模块b中。
在本实施例中，用户提出一项技能的相关问题后，机器人管理模块30会找到与提出问题相关的多个机器人管理子模块b，多个机器人管理子模块b均包含用户提出的技能。
综上可知，采用本发明的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，在技能管理模块10、多技能组合模块20以及机器人管理模块30的作用下，通过人机多轮对话，可以回答多个领域问题的能力，还可以精准分析用户意图，准确响应用户问题，解决传统问答系统缺乏语言理解、答案准确性无法保证等问题；有利于提高企业服务水平，增强用户体验，减少企业人力成本。
以上应用具体个例对本发明的原理及实施方式进行了详细阐述，这些实施例只是用于帮助理解本发明的核心技术内容，并不用于限制本发明的保护范围，本发明的技术方案不限制于上述具体实施方式内。基于本发明的上述具体实施例，本技术领域的技术人员在不脱离本发明原理的前提下，对本发明所作出的任何改进和修饰，皆应落入本发明的专利保护范围。

Claims (9)

1.一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于,该智能问答管理系统包括技能管理模块、多技能组合模块以及机器人管理模块三部分；
技能管理模块负责管理多个技能的数据；
按照技能的种类或相关性，多技能组合模块将技能管理模块的多个技能分成不同的组合技能，每个组合技能包含至少两个同类或相关技能；
机器人管理模块负责融合从属于同一个组合技能的所有技能数据；
用户提出问题后，多技能组合模块对用户提出的问题进行分组并传递至机器人管理模块，机器人管理模块调用与用户提出问题相关的所有组合技能进行智能回答。
2.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，所述技能管理模块包括多个技能管理子模块；
多个技能管理子模块分别负责不同的技能，每个技能管理子模块负责的技能不同；
一个技能管理子模块只负责一个技能，依次通过数据管理、生成训练数据、技能训练三个阶段才能实现一个技能。
3.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，管理员还可以在技能管理模块自定义的添加技能管理子模块，同时导入与技能相关的数据；
所述智能问答管理系统还包括多技能分类模型；
所述多技能分类模型学习多技能组合模块的分组标准，在技能管理模块自定义的添加技能管理子模块后，多技能分类模型可以根据学到的分组标准，将自定义的添加技能管理子模块分类到已存在的组合技能，或者新建组合技能来存储自定义的添加技能管理子模块。
4.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，所述的多个技能管理子模块可以是天气查询技能管理子模块、公积金查询技能管理子模块、五险一金查询技能管理子模块、车险查询技能管理子模块、组织机构查询技能管理子模块、政务服务办事咨询技能管理子模，交通出行技能管理子模块、生活缴费技能管理子模块、法律服务技能管理子模块。
5.根据权利要求2所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，所述数据管理阶段需要配置词槽、特征词、意图、行为和对话流程，为生成训练数据和技能训练做准备；
所述训练数据可以通过问题模板或者人工标注生成；
所述技能训练包括意图训练与对话训练。
6.根据权利要求5所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，所述数据管理阶段引入意图词槽模型和对话模型；
所述意图词槽模型采用NLP框架pytext的意图词槽模型，用于识别用户意图和抽取词槽；
所述对话模型采用rasa core对话流程框架，支持多轮对话的核心模块，用于管理对话流程、对话状态。
7.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，所述多技能分类模型采用NLP框架pytext分类模型，将用户提出的问题分类到机器人管理模块的一个具体技能中，然后由该具体技能对用户提出的问题做出回答。
8.根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，所述机器人管理模块包括多个机器人管理子模块；
每个机器人管理子模块包含多个技能管理子模块的技能数据，多个技能管理子模块的技能数据属于同类数据或者具有相关性；
一个技能管理子模块的技能数据可以包含于不同的机器人管理子模块中。
9.根据权利要求8所述的一种基于自然语言处理的智能问答管理系统，其特征在于，用户提出一项技能的相关问题后，机器人管理模块会找到与提出问题相关的多个机器人管理子模块，多个机器人管理子模块均包含用户提出的技能。
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