隨著人工智能的發(fā)展，智能客服機(jī)器人已經(jīng)走進(jìn)我們的生活，已經(jīng)成為各行各業(yè)必不可少的工具。然而，市面上出現(xiàn)了很多智能客服機(jī)器人，質(zhì)量卻參差不齊。這主要是因?yàn)槿狈χ悄芸头C(jī)器人原理的理解，不清楚智能客服機(jī)器人的實(shí)現(xiàn)方式。今天我們就來學(xué)習(xí)一下智能客服機(jī)器人的工作原理吧!

數(shù)據(jù)分析

智能客服機(jī)器人不僅要從知識庫中學(xué)習(xí)，還需要對客戶的問題進(jìn)行分析。因?yàn)橹R圖譜是一個(gè)開放的系統(tǒng)，這也決定了智能客服機(jī)器人需要不斷地進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和自我改進(jìn)。只有當(dāng)數(shù)據(jù)足夠多，智能客服機(jī)器人才能有更多的經(jīng)驗(yàn)和知識儲備。這也是為什么很多智能客服機(jī)器人都需要先進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

關(guān)鍵詞匹配

當(dāng)用戶輸入一個(gè)關(guān)鍵詞時(shí)，系統(tǒng)會根據(jù)用戶輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行匹配，然后根據(jù)匹配結(jié)果生成一個(gè)回復(fù)文本。匹配的時(shí)候，系統(tǒng)會首先對用戶輸入的關(guān)鍵詞進(jìn)行處理，將其轉(zhuǎn)化為文本;其次是對文本進(jìn)行預(yù)處理，將文本轉(zhuǎn)化為自然語言。

預(yù)處理之后，系統(tǒng)會對自然語言進(jìn)行分析、理解和歸類，然后根據(jù)關(guān)鍵詞匹配結(jié)果生成一個(gè)回復(fù)文本;最后是對回復(fù)文本進(jìn)行再分類，將其按類別分為幾個(gè)模塊。比如智能客服機(jī)器人可以分為智能問答、智能回訪等幾個(gè)模塊。

知識圖譜

知識圖譜是人工智能領(lǐng)域的一種很重要的技術(shù)，它是用來解決自然語言處理、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)等問題的，知識圖譜是人工智能的核心之一，主要有三種存儲方式：關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫和無關(guān)系數(shù)據(jù)庫。

目前，主流的知識圖譜構(gòu)建方式有三種：圖數(shù)據(jù)庫(如 Bigtable)、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(如 MySQL)和無關(guān)系數(shù)據(jù)庫(如 Kylin)。其中， Bigtable是目前最流行的知識圖譜構(gòu)建方式，其存儲方式是以圖結(jié)構(gòu)存儲。MySQL和 Kylin分別以 MySql和 Kylin作為底層存儲，可以方便地根據(jù)業(yè)務(wù)需求選擇適合的存儲方式。

知識檢索

當(dāng)用戶在問出問題時(shí)，智能客服機(jī)器人將根據(jù)用戶的歷史咨詢記錄，判斷其對問題的理解程度，并作出準(zhǔn)確的回答。當(dāng)用戶通過智能客服機(jī)器人查詢到答案后，智能客服機(jī)器人將根據(jù)用戶的提問進(jìn)行相關(guān)的回答。

智能客服機(jī)器人能夠解決許多問題，在以后的生活中會更加方便。如果你對智能客服機(jī)器人感興趣，就可以看看上面的內(nèi)容了!

文本問答

文本問答是根據(jù)對話中的實(shí)體和關(guān)系進(jìn)行匹配，將用戶輸入的問題轉(zhuǎn)換成文本，然后由回答者利用一定的技術(shù)手段進(jìn)行回復(fù)。

智能客服機(jī)器人的工作原理就是以上五種，現(xiàn)在市面上很多智能客服機(jī)器人都是這樣工作的。我們可以根據(jù)自己的需求選擇合適的智能客服機(jī)器人。

在選擇智能客服機(jī)器人時(shí)，要注意客服機(jī)器人的質(zhì)量，確保能夠完成自己設(shè)定的工作任務(wù)，最好是使用人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自定義回答問題。