"平安人寿的谢舒翼在智能问答系统领域的探索与实践,分享了该系统的构建技术,包括框架介绍、预处理、排序、检索和深度语义匹配、效果评估等关键环节。此资料主要关注AI在保险业客户服务中的应用,通过智能问答提升用户体验和效率。"
在智能问答系统的构建过程中,谢舒翼提到了以下几个重要的知识点:
1. **框架介绍**:系统框架是智能问答的核心结构,它涵盖了从用户提问到生成答案的全过程。通常包括问题理解、信息检索、答案生成和反馈评估等步骤。
2. **预处理**:预处理是数据处理的关键步骤,包括分词、词性标注、实体识别、纠错、多意图分析、指代消解、长难句压缩和问句改写等。这些处理有助于提高问答系统的理解和响应能力。
3. **检索模块**:检索模块利用ES(Elasticsearch)进行字面检索,结合同义词配置、分词统一、查询优化和索引分片等技术,提高检索效率和准确性。此外,深度语义匹配通过孪生网络和交互矩阵实现,能够理解复杂语境下的用户意图。
4. **排序模块**:采用语法树分析和关键词典,通过去除口水语句和保留核心句子成分的方式,进行句子压缩,确保关键信息的保留。同时,结合业务逻辑和用户画像,对检索结果进行重新排序,以提供最合适的答案。
5. **语义索引和知识库**:语义索引用于理解用户问题的深层含义,而知识库和知识图谱则提供背景信息,支持系统对保险、疾病、地区等实体的对齐,以增强答案的精确度。
6. **效果评估**:评估系统性能,包括字面得分、语义得分、关键词得分、编辑距离得分以及场景匹配得分等,确保提供的答案既准确又合理。通过LTR (Learning To Rank) 重排序,进一步优化结果。
7. **用户交互**:智能问答系统还涉及直接问答、推荐、关联问答和问句澄清等功能,以适应用户的多样化需求。结合用户画像,系统能够提供更个性化的服务。
8. **文本摘要与句子压缩**:借鉴了从传统的TextRank到深度学习的Seq2Seq模型和Attention机制,这些技术用于提取关键信息,生成简洁且准确的摘要,以更好地回答用户的问题。
平安人寿的智能问答系统通过综合运用人工智能技术,实现了高效、精准的客户服务,提升了用户体验,并在保险业务中发挥了重要作用。这一实践对于其他行业在智能客服领域的应用具有很高的参考价值。