平安人寿智能问答系统：技术探索与实战

"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。