面向客戶服務的聊天機器人系統設計

郭其鑫 于衛紅 李朝輝

摘 ?要： 本文設計了一種分層結構的聊天機器人系統，在互聯網上搜集與顧客服務相關的對話數據，設計電商顧客服務領域的知識庫，構建基于LSTM的Seq2Seq模型用于生成回答，使用樸素貝葉斯分類模型來對不同類型的問題選擇合適的回答策略，并在必要時轉向人工客服。

關鍵詞：?聊天機器人;電子商務;客戶服務;智能問答模型

中圖分類號： TP311.52????文獻標識碼：?A????DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.09.019

本文著錄格式：郭其鑫，于衛紅，李朝輝. 面向客戶服務的聊天機器人系統設計[J]. 軟件，2019，40（9）：84-86

Design of Chat Robot System for Customer Service

GUO Qi-xin， YU Wei-hong， LI Zhao-hui

（School of Maritime Economics and Management of Dalian Maritime University， Dalian Liaoning 116026， China）

【Abstract】： This paper designs a hierarchical chat robot system， which collects conversational data related to customer service on the Internet， designs a knowledge base in customer service field of e-commerce， builds Seq2Seq model based on LSTM to generate answers， uses Naive Bayesian classification model to select appropriate answer strategies for different types of questions， and turns to human service when necessary.

【Key words】： Chat robot; E-commerce; Customer service; Intelligent question-and-answer model

0??引言

如今，網絡購物由于其方便快捷、商品豐富等優點，成為了人們生活中必不可少的一部分。為了更好地服務客戶，滿足消費者的交互性，各大電商平臺都使用了聊天機器人來提高工作效率與服務質量。聊天機器人是指使用自然語言來模擬人類交談的計算機程序或機器人實體，它在眾多領域都有著廣泛的應用^[1]。近年來人們對聊天機器人的需求不斷增長，使得該領域成為了一個熱門的研究方向。事實也證明在電子商務領域中，合理使用聊天機器人能夠提高客戶體驗^[2]。然而當前大多數商用系統在無法回答用戶問題時會返回無意義的“安全回答”，這降低了顧客服務的質量。

本文提出以人機協作的方式來解決這一問題。設計的聊天機器人系統旨在輔助客服人員工作，從而使電商客戶服務更加具有及時性、有效性和智能性。

1??相關技術

1.1??知識庫

知識庫指專家系統設計所應用的規則集合，包含規則所聯系的事實及數據。作為知識元組的表示和管理平臺，知識庫在查詢檢索上有著優異的性能，它可以在水平和垂直兩個方向上擴寬知識范圍，從而提供給用戶更加豐富的信息。目前知識庫的最新形式是智能知識庫，它具備原子化、圖譜化、自主學習等特點^[3]，是企業客服聊天機器人使用的知識庫的主要模式，讓員工可以方便地獲取和管理知識，從而使工作效率得到突變式的提高^[4]。

1.2 ?Seq2Seq模型

Seq2Seq模型是一種能根據給定序列數據得到另一序列數據的模型，被廣泛用于自然語言處理任務中，如機器翻譯、自動摘要和問答系統等^[5-7]。該模型由一個編碼器和一個解碼器構成，前者將長度可變的數據序列轉換為固定長度的向量表達，后者將這個固定長度的向量變為可變長度的數據序列。編碼器與解碼器結構類似，都包含一系列的RNN單元，RNN的英文全稱為Recurrent Neural Networks，即包含循環的網絡，允許信息的持久化。而LSTM（Long Short Term）則是一種特殊的RNN類型，可以學習長期依賴信息^[8]。Seq2Seq模型的結構如圖1所示，其中w是向量化后的用戶輸入，傳入編碼器的LSTM單元后轉換為固定長度的狀態向量e，其中e可以直接取最后一個時間步上的輸出，也可以通過注意力機制來得到^[9]。解碼器讀取e并在每一個LSTM時間步上產生輸出，在激活層計算并選擇概率最高的結果作為下一個時間步的輸入，最終得到回答向量。

如，編碼器將用戶輸入（how?are?you，也可以是中文）向量化后（到）傳入LSTM單元，經過一系列變化得到固定長度的狀態向量e，解碼器讀取這個向量，在LSTM的每一個時間步上依次產生輸出。上面不同的圖形表示從不同的結果中選擇概率最高的那一個傳向下一個時間步（概率由softmax計算）。

2??系統設計

2.1系統總體設計

本文設計的面向顧客服務的聊天機器人系統，

通過搜集網上的客服問答數據來訓練生成回答的模型，并建立相應的知識庫，通過文本分類將用戶的問題分為知識檢索、閑聊和售后服務3個類別，以確定所采取的回答策略并及時轉向人工服務。系統整體流程如圖2所示。

在電子商務環境下，如果不具備必需的知識，再好的答案生成模型也難以給出令顧客滿意的回復。因此對于知識檢索類問題，系統在失配后立即轉向人工服務;而售后服務類問題是顧客服務的關鍵，也適合交給人工客服處理。通過這種方式使機器與人工協同工作，發揮各自最大的作用。

聊天機器人系統的體系結構為分層風格，總共包括4層，自底向上依次為：數據層、語義層、應用層和表示層。其中數據層封裝語料和知識的存儲細節，語義層封裝不具備業務價值的基礎性nlp任務，應用層包括封裝具備業務價值的復雜nlp任務，表示層封裝人機交互。系統整體架構如圖3所示。

2.2系統功能模塊設計

（1）生成式回答模型

從互聯網上搜集客服問答數據共3，593，155條，經過一系列處理得到能夠被模型直接讀取的序列化二進制向量。處理過程如圖4所示。

Seq2Seq模型中的編碼器和解碼器采用三層LSTM的結構，每層包含512個隱藏層神經元。詞向量的問題部分傳入編碼器，答案部分傳入解碼器，這一過程在多線程中進行，如圖5所示。

（2）檢索式回答模型

聊天機器人系統的檢索式回答模型主要依靠知識庫來構建。電子商務顧客服務的知識庫可以將分散于各產品領域、各商家、各人員中的知識集中起來統一管理，通過知識地圖和搜索引擎來方便用戶查詢^[10]。構建好知識庫后將用戶提出的問題轉化為相應的查詢語句，例如查詢某類產品、某個店鋪的知識。這一過程如圖6所示。

3??總結

本文設計了一種分層結構的聊天機器人系統，結合使用了檢索式與生成式兩種技術路線，通過文本分類為用戶提出的不同問題選擇不同的回答策略;提出以人機協作的方式來服務顧客，將不具備必需知識的問題、關鍵而復雜的售后問題及時轉交人工處理。實驗結果表明，所設計的聊天機器人能夠有效地解決多數簡單的問題，而客服人員也能將主要精力放在提高服務質量上。

此外，在對知識庫進行更新、替換后，本文所設計的系統也可以用于其他應用領域，如輿情引導、心理疏導、課程答疑等。

參考文獻

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