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捷通华声:常识图谱在智能客服中的操纵

 宣布于:2022-03-26 17:10   阅读:

 

在与客服机械人的斗智斗勇中,咱们常常会碰到如许的环境:

 

 

视频中,用户在问第二个题目时,并不提到都会,可是客服机械人能够或许精确回覆珠海分行。客服机械人「机灵过人」的面前,便是来自捷通华声AI硬核手艺——常识图谱

 

常识图谱能够或许将非布局化、布局化、半布局化数据颠末常识抽取、常识融会、常识加工等方式构建成有联系干系干系的图模子。常识图谱由实体、干系和属性三局部构成,能够或许很是清楚的表现差别实体之间的干系。在智能客服中,常识图谱操纵常识库来帮助懂得用户问话内容。

 

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以上图为例,张京的「职业」是翻译,她的「国籍」是中国…在常识图谱中,将客观存在的「职业」和「国籍」等属性干系,作为毗连线,将张京与小我标签之间停止毗连。固然,除另外,张京另有良多小我标签,比方毕业院校交际学院,汉族等等。

 

在实际天下中还存在良多隐性或庞杂的干系。在客服范畴,这类干系一样存在,这就须要对各类干系不时的发掘,从而构建复杂的常识图谱,以便更好的办事用户。

 

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常识图谱构建

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简略来讲,常识图谱的构建类和思惟导图很是类似,只需找到联系干系干系,便能够或许将各个实体毗连起来,首要包罗常识抽取、常识融会及常识加工。

 

常识抽取

常识抽取便是从获得到的各类原始数据中提掏出实体、干系和属性。常识抽取步骤所触及的数占有非布局化数据、布局化和半布局化数据。以非布局化数据的干系抽取为例,能够或许分为开放范畴干系抽取和限定范畴三元组抽取。

 

  • 限定范畴干系抽取

    限定范畴三元组抽取是在一个或多个限定的范畴内对实体间的语义干系停止抽取,即实体范畴已做限定,如:

    数据以下是钧达股分在北京时候9月19日14:26分盘口异动快照:9月19日,钧达股分盘中疾速下跌,5分钟内涨幅跨越2%,停止14点26分,报18.05元,成交3310.86万元,换手率4.92%。

    抽取成果:钧达股分,涨跌幅,跨越2% 

     

  • 开放范畴三元组抽取

    开放范畴三元组抽取是按照模子对天然说话句子懂得的成果停止开放式抽取实体干系,即对实体范畴不做限定,如:

    数据:7月19日,河南省天然资本厅地质勘查处陈军副处长协同天然资本部专家孟立山构成省厅地质灾难防治调研组到临方城县调研指点任务。

    抽取成果:河南省天然资本厅,副处长,陈军       

     

常识融会

常识抽取完成后,须要将差别范例实体信息停止常识融会,行将差别常识库的统一实体和统一属性别离融会在一路。

    

  • 属性融会

    把来自差别常识库或称号差别但表现特点不异的属性停止信息融会,将统一实体中等价的属性停止归类统一,如:「注册地,注册地点,注册地点」融会为「注册地点」

     

  • 实体融会

    对表现统一个工具的多个实体之间构建对齐干系,同时对实体包罗的信息停止融会和堆积。如:「捷通华声,捷通华声灵云,捷通华声科技股分无限公司」属性值不异融会。

     

常识加工

对常识图谱进一步补充扩大,构成加倍矫捷的常识大脑。

 

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常识图谱功效

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捷通华声的常识图谱撑持查问实体或实体对应属性、查问多个实体间的联系干系干系,实实际体间的属性值停止计较,和按照多个实体的属性值停止挑选等功效。

 

属性查找

查问实体或实体对应属性时,对某一实体和实体对应的某种属性停止发问,前往其谜底。比方当图谱数据为:姚明-身高-226cm


Q:姚明的身高是几多?

A:姚明的身高是226cm

             

干系查问

查问多个实体间的联系干系干系时,对多个实体之间的联系干系干系发问,前往其干系。比方图谱数据包罗“叶惠美-儿子-周杰伦”和“周杰伦-老婆-昆凌”


Q:叶惠美和昆凌甚么干系?

A:叶惠美的儿子是周杰伦,周杰伦的老婆是昆凌

             

插值计较

实实际体间的属性值停止计较,比方图谱数据为“小明-春秋-5”和“小王-春秋-6”


Q:小王比小明大几岁?

A:1岁

             

按值挑选

按照多个实体的属性值停止挑选,比方图谱数据为“小明春秋 5”,“小王春秋 6”,和“小洪春秋 7”


Q:6岁以下的人有哪些?

A:小明,小王