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user: 4. 系统模块功能说明 本文提出了一种基于知识图谱的智能语音客服系统设计方案，通过语音识别的方式，获取用户提出的问题内容，让后通过自然语言处理方法理解问题语义，并提取关键信息，再通过检索该领域的知识图谱，得到答案集合，经过消除歧义和优选得到最终答案。该系统可以分为如图2所示的几个模块。 图2. 智能客服系统模块划分 4.1. 语音识别模块 1) 语音识别模块 该模块主要负责接收用户语音信息，将其转化为纯文本。语音识别是人工智能技术中重要的一个环节，人类的许多交互行为都是通过语音的方式进行的，所以，当计算机需要完成人机交互工作时，如何为语音识别建立模型就变得非常关键 [ 9 ]，这将为信息数据的后续处理打下良好的工作基础。近年来，基于深度学习的语音识别建模变得非常流行 [ 10 ]。 科大讯飞平台专注语音识别，是一个非常开放的智能交互服务平台，它能在几乎任何场景下帮助你完成“读写听说”的任务。在本文中我们使用科大讯飞主要完成语音识别的功能，下面介绍讯飞平台有关语音识别的相关API调用说明。 语音转写即语音识别，将语音转写为文字，它是一种基于全序列卷积神经网络的一种方法：将一段较长的音频数据转换为文本数据，为后续的数据处理提供基础。语音识别(语音转写) API包括以下接口：预处理(/prepare:)、文件分片上传(/upload:)、合并文件(/merge:)、查询处理进度(/getProgress:)、获取结果(/getResult:)。图3为语音识别API调用的流程图： 图3. 语音识别API调用的流程图 4.2. 语义理解模块 该模块主要负责完成对用户提问的语义理解，借助多种自然语言处理技术，力图最完整，最精准的理解用户的问题。在本文提出的智能语音客服系统中，我们选取了优秀的中文分词方法，并提出state-BIL陈述域标记方法，domain-BILO领域标记方法，消除用户提问信息的模糊性，进一步明确用户提问信息中的关键信息，确定提问信息的领域范围。对问题文本做预处理，使之成为结构化数据。 1) ICTCLAS分词 该模块利用中文分词，关键词提取等技术，理解问题语义，对问题文本做预处理，使之成为结构化数据。中文分词的过程，就是将一段连续的中文纯文本，按照汉语词语和语句的构成规则，划分为符合中文构词逻辑的词语序列文本，本质上是纯文本的一种序列标记任务 [ 11 ]。中文不同于英文文本，在分词上具有得天独厚的优势，因为英语本身就含有词语间的分隔符号“空格”，所以，选择合适的中文分词方法至关重要。 现今有很多中文分词方法以及系统可供选择，其中有一些大家常用的方法，譬如：ICTCLAS分词，结巴分词，盘古分词等 [ 12 ]。本文采用的是来自中科院的ICTCLAS分词系统，它的优势在于：功能丰富，在应对中文分词，中文词性标注，中文命名实体识别，中文停用词识别以及中文关键词提取等任务上有着优秀的表现，准确率高达98%。并支持多种编码、多种操作系统、多种开发语言与平台。图4为ICTCLAS系统的组织结构图： 在进行中文分词的过程，我们得到的每一个独立词语必然有它自己的词性属性，词性标注也是分词任务当中重要的一部分，ICTCLAS系统也提供中文词性标注的功能。 图4. ICTCLAS系统的组织结构图 2) state-BIL陈述域标记 对于智能客服这个特有的领域，市民用户向客服询问的文本内容是有规律可循的，可以根据用户的问题陈述将其划分为问题陈述、建议、措施、投诉等确定的范围。为了进一步优化该智能客服系统的文本标注能力，本文提出一种文本陈述域的文本标注方法：state-BIL陈述域标记。只有在正确的划分用户文本信息的陈述域的前提下，才能对用户做出对应的回应。 在给文本中的词语在加上基本词性标签的同时，还可以加上陈述域标签，标签(state)即为文段中该词语所属的陈述域，标签(state-B)记为该陈述域的起始标记，标签(state-I)记为该陈述域的内部标记，标签(state-L)记为该陈述域的末尾标记。图5为state-BIL标记的举例说明： 图5. state-BIL标记的举例说明 3) domain-BILO领域标记 为了进一步优化该智能客服系统的文本标注能力，本文提出一种领域特征的文本标注方法：domain-BILO标记。在用户的一次提问信息中，有可能是单独针对某一个领域，也有可能是多个，只要是民生热点问题，都会有各自所在的领域，确定一段文字的领域信息就对智能客服系统非常有意义，可以更加精准的定位用户问题的方向。 在给文本中的词语在加上基本词性标签和陈述域的同时，还可以加上领域标签，标签(domain)即为文段中该词语所属的领域，标签(domain-B)记为该领域的起始标记，标签(domain-I)记为该领域的内部标记，标签(domain-L)记为该领域的末尾标记，标签(domain-O)记为该领域的外部标记。通过上述标签，即可为一个连续的文段加上领域信息，方便数据的后续处理，提高问题检索的效率以及精确程度。图6为domain-BILO标记的举例说明： 图6. domain-BILO标记的举例说明 4.3. 领域知识图谱模块 该模块主要负责保存领域专业知识，建立该领域的完整知识库。知识图谱KG (Knowledge Graph)本质为用实体节点和关系所组成的图，它能够为真实世界里的各种应用场景构建模型，知识图谱概念的概念早在2012年就已经确定，概念最早由谷歌提出 [ 13 ]。知识图谱的出现，表现了人工智能技术在发展过程中对于知识的需求，知识图谱可以广泛运用于各个方面，譬如：专家系统，语义网络，知识工程等。人们在构建知识图谱的过程，对于计算机而言，就是在利用知识，建立认知，理解世界，理解人类 [ 14 ]。图7为知识图谱可视化效果图： 图7. 知识图谱可视化效果图 在本文提出的系统中，我们利用知识图谱存储智能客服领域的各种专业知识，让计算机拥有客服人员所具备的专业素养，利用大量的历史客服数据，构建一个庞大的知识库，以应对用户提出的各种问题以及咨询。 1) 知识图谱的领域特征 传统的知识图谱是一种典型的纯文本三元组，图谱中的所有数据信息皆来自于每个节点的纯文本信息，这不利于存储知识的领域信息，特别是在面向市民热线的客服系统中，用户的提问与咨询可能来自多个不同的领域，为了更佳合理的存储知识数据的领域信息，本文提出了知识图谱中节点的领域特征表示方法：定义一个领域特征实值向量组，它的维度即为可能涉及的领域数量，每个向量值即为该知识数据与该领域的关联程度。这样不同的知识数据就可以在领域空间中得到定位，它们距离也就直观的展现了他们在领域中的关联程度。一个具体的领域组合也会在这个领域空间中得到定位，这将有效的避免对知识库的全图搜索，提高检索效率与精准度。图8为知识图谱的一个领域特征举例： 图8. 知识图谱的领域特征举例 4.4. 信息检索模块 该模块主要负责检索知识库，获得答案集合，并通过算法优选出问题的最佳答案，完成最终的客服交互任务。领域专业知识库，它的表现形式是知识图谱，能够以非常直观的可视化界面展示知识数据信息，从底层基础结构来看，他的数据承载方式是数据库，如同其他数据库一样，在面对海量数据时，又快又准的检索数据，是该模块的主要内容。 1) 启发式规则检索 检索知识和检索数据有着很大的区别，知识的数据结构比较复杂，需要对检索出的数据进行优选，客服系统需要精准地回答问题，而不是做模糊查询。为了避免对庞大的领域知识库进行全图检索，本文提出了一系列启发式规则，用于指导智能客服系统进行合理高效的图搜索任务。 a) 问题答案的优选计数规则 随着智能客服系统的领域知识库数据量不断的扩大，在面对一个用户问题时，进行全面的图搜索，效率是非常低的，往往还会陷入局部最优点，偏离问题的最佳答案。但是经过数据分析可知，被越多次优选为最终答案的知识数据，往往是智能客服系统最需要的数据，也就是说，用户提出的问题或咨询信息具有相聚性，优选答案在知识图谱中也具有相聚性。因此，将知识库中的每条数据都进行优选计数，并以此作为答案最优检索的一个重要参数依据。 b) 问题答案的领域相似性规则 在问答系统中有一条重要的准则，问题所在的知识领域和答案所在的知识领域通常具有相当高的相似性。在智能客服系统中也是如此，可以计算每个候选答文本的领域信息与问题文本本身的领域信息的余弦相似度，并也以此作为答案最优检索的一个重要参数依据。 4.5. 知识构建模块 该模块主要负责通过外部数据构建领域知识图谱，或在每次系统与用户交互的过程中，记录产生的新知识，并更新知识图谱。智能客服系统也是需要不断学习新的知识，以便提高自身的业务能力。而学习的来源主要是通过用户的反馈信息，在用户与系统交互的过程中，可能会遇到系统未曾接触过的新知识，这是就需要该模块更新领域专业知识库。另外，用户也可能指出系统的错误，之前的某些知识数据可能就需要被清洗掉，以达到不断自我更新的状态。 1) KG定期更新策略 领域知识库需要定期更新知识数据，以最大化的适应现价段的客服需求，但是过于频繁的知识库更新，会严重影响系统的工作效率，因此，本文提出一种自适应的知识库定期更新策略： 定义系统进行启发式检索的耗时为T-query，系统容忍的最低响应时间为T-threshold，系统进行更新定期更新的判断窗口时间为T-window，系统在判断窗口内的检索计数为C-query，系统容忍的检索计数为C-threshold。由此，系统可以在每一次完成用户交互任务之后，记录本次任务的T-query，并在该判断窗口的时间内，加权平均所有的检索耗时，得到T-query在该T-window下的平均值，再与之前设定的系统响应阈值T-threshold做比较，一旦满足：avg(T-query) > T-threshold & C-query > C-thershold，即可在系统闲时进行知识库更新。图9为KG定期更新策略的图示说明： 图9. 定期更新策略的举例说明 2) 用户反馈策略 在智能客服系统的工作任务中，最能够判定工作质量的就是用户，因此，本文加入用户对客服系统的打分评价机制，以此来激励一次优秀的交互任务，与前面提到的诸多启发式规则一样，用户的反馈信息也是一个作为答案最优检索的一个重要参数依据。用户评价高的交互，该次交互所涉及的知识数据也会在领域知识库中有相应的优选回报。这也是知识库主动自我更新的一种策略。