智能客服机器人

智能客服机器人的工作原理是什么？

作者：一洽·在线客服系统更新： 2023-01-10 16:38:23

　　智能客服机器人的原理是提前准备大量客户服务信息的提问和答案，建立机器人知识库，客服机器人在接收到用户的提问后通过自然语言处理技术和算法模型了解用户表达的含义，找到与该问题匹配的答案并发送给用户。完成该问答对话后，机器人通过自主学习技术对问答过程进行深度学习，达到自动扩展知识库内容，提高下一次回答的准确率。

　　智能客服机器人工作原理

　　1、客服机器人建设知识库

　　收集问答、建立知识库是实现智能客服机器人的基础，知识库中存储的问答信息越多，相关知识面越广，客服机器人能够回答的问题也越多，用户解决率就越高。

　　客服机器人问答知识库的问答采集可以通过手动添加录入问题和答案，也可以直接导入每个行业的问答信息，还可以通过接口调用的方法访问外部行业相关信息。无论是手动追加的答疑还是批量导入的答疑，都需要对标准问句进行类似提问法的扩充，一般一个标准问句需要追加几十句类似句，使客服机器人能够正常使用。

　　2、机器人对语义理解

　　智能客服机器人运用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，通过整个句子的结构和内容了解用户的语义，了解该句子表达的真正含义。客服机器人利用计算机算法中规则与统计相结合的方法，对句子进行词干提取、词性还原、分词、词性标注、命名实体识别、词性消歧、句法分析、篇章分析等操作模拟人脑来理解这个句子的意思和整体的交流场景。

智能客服机器人的工作原理

　　3、客服机器人匹配问答

　　智能客服机器人正确理解用户提出的问题后，下一步操作是从已建知识库中选择最匹配的问题和答案。传统的LIKE语言查询精度相对较低，不适合自然语言查询。全文搜索引擎扫描问答库中的每条记录，分词创建索引，索引记录出现在每条问答记录中的单词的位置和次数。

　　当机器人系统接收到用户提问时，会找到与提问相对应的答案，首先对问答记录进行比较，分别计算这些问答记录与来客问题的相似度，选择相似度最高的答案进行回答。

　　4、客服机器人自主深度学习

　　深度学习的概念来源于人工神经网络的研究，是一种基于机器学习中数据表征学习的方法。深度学习构建人脑并模拟进行分析学习的神经网络通过模仿人脑机制来解释数据。

　　智能客服机器人利用深度学习技术，使智能机器人通过与用户交互和互联网数据挖掘自动开展学习，可以改善自身的知识数据，并随着时间的推移智能客服将越来越强大和智能。智能客服机器人主要结合自然语言处理、深度学习、神经网络等技术优化问答功能，大大提高了回答准确率。


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