云小蜜知识图谱：核心技术与落地实践

本文档深入探讨了阿里巴巴智能服务中的核心产品——云小蜜的知识图谱核心技术及其落地实践。作者唐呈光以DataFunTalk为平台，首先阐述了背景，介绍了云小蜜对话智能技术的发展以及其在知识管理中的关键作用。 知识结构化是文章的核心部分，强调了将非结构化文本数据转化为结构化的知识表示，如KB（知识库），以便于机器理解和处理。知识结构化涉及将问题类型分类，包括但不限于单跳问题（如简单问题，如“为什么不能办理欢享包”）、多跳问题（涉及多个相关信息的查找，如“非诚勿扰在海南拍摄地的酒店名字”）、约束问题（如条件和时间限制，如“纳税人所得为外币的怎么办理个人所得税的退税和补税？”）和推理问题（涉及逻辑推理，如“价格最低的套餐多少钱”）。此外，文档还讨论了比较句（如税务税率的区别）、是否型问句（如税收法规的应用，如“考核奖要缴纳个税吗”）和并列句（涉及多重信息对比，如保险保障范围）的处理。 文档进一步分析了不同场景下问题类型的占比，比如政务、公积金、医保、社保等领域的问题相对集中在特定领域知识，而保险、文旅和税务领域则分别对应不同规模的知识图谱。云小蜜在这些场景下的知识应用KBQA（基于知识库的问答系统）技术展示了一种从传统的检索方法（如AnswerRanking）到现代融合方法（如Lambda演算、DCSTree、CCG和端到端匹配模型）的演进路径，强调了隐式推理、SemanticParser结合神经网络、强化学习分步决策以及Query与KB交互的策略。 知识结构化的实现依赖于行业特定的Schema（领域模型），例如在政务领域有公积金、医保等20+ Schema，在保险领域有几十万条关于疾病险、医疗险等的数据。云小蜜通过Ontology-driven Semantic Parser和Pipeline/MultiCG与KAMR解析器，构建了一种层次化的知识应用体系，以支持从复杂的用户查询中精准提取答案。 总结与展望部分，文中可能对未来的技术发展和知识图谱的扩展应用进行了预测，包括更深层次的推理能力提升、跨领域知识的整合以及更高效的知识应用在实际场景中的部署。 这篇文章详细解读了云小蜜如何利用知识图谱技术来提高对话智能水平，通过问题分类、知识结构化和KBQA应用，展现了阿里巴巴在智能客服领域的技术实力和对未来的前瞻性思考。