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基于知识图谱的保险领域对话系统构建
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更新于2023-05-30
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在当前人工智能技术发展的热潮中,对话系统已经越来越实用化。与一般的闲聊对话系统不同,特定领域的对话系统是基于知识,带有上下文推理的实用性对话系统。保险领域是典型的特定领域,介绍了一种保险相关领域对话系统的基本构建方法,可以帮助用户快速、实用地在某特定领域和场景下构建对话系统,且具有一定的推广性和拓展性。
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基于知识图谱的保险领域对话系统构建基于知识图谱的保险领域对话系统构建
在当前人工智能技术发展的热潮中,对话系统已经越来越实用化。与一般的闲聊对话系统不同,特定领域的对
话系统是基于知识,带有上下文推理的实用性对话系统。保险领域是典型的特定领域,介绍了一种保险相关领
域对话系统的基本构建方法,可以帮助用户快速、实用地在某特定领域和场景下构建对话系统,且具有一定的
推广性和拓展性。
0 引言引言
人工智能是当前世界科技发展的潮流。问答系统和对话系统是人工智能系统中既古老而又年轻的话题。随着互联网服务对
象的规模日益扩大,为了提高效率,降低人力成本,很多特定领域的服务都开始引入自动问答系统。保险行业由于其业务量
大、业务范围广、业务面对的对象多等特点,非常需要对话系统的建设。
图1中描述了特定领域对话系统的一般结构,自然语言理解模块对用户的问题进行语义分析,产生语义结构,再通过对话管
理和答案生成模块得到答案。对于特定领域的对话系统,知识图谱的地位非常重要。没有知识,就不能理解用户输入的上下
文,也就不能进行对话。在结合知识的基础上,对自然语言进行分析,识别出用户的意图,通过对话管理,生成多轮的对话。
虽然随大数据和人工智能的发展出现了很多通用的知识图谱,例如Google的Knowledge Graph
[1]
就已经有了30亿条数据,
但是如此庞大的图谱不足以支撑垂直领域所需要更细致的专业知识,对于保险领域来说也是如此。保险行业由于知识的复杂
性、动态性和保密性,缺乏真实可用的知识图谱和与之相对应的语法分析与对话管理。
1 知识图谱构建和维护知识图谱构建和维护
对于领域的对话系统,知识图谱是非常重要的。当需要在一个新的领域构建一个对话系统时,首先必须做的就是构建出可
以反映领域知识的知识图谱,然后在知识图谱的基础上,才可以真正地理解用户的意图,从而实现有上下文交互的对话流程。
1.1 知识图谱的表示知识图谱的表示
通常来说,知识图谱是基于语义网对概念、关系的抽象描述,描述专业领域知识和各类资源及资源之间的关系,可以帮助
人类和计算机更好地协同工作
[2]
。本文使用RDF和RDFS作为知识图谱的描述语言
[3]
。
资源描述框架(RDF)是用来表示万维网上各类资源和信息的一种语言,用三元组(Triple)的方式描述对象和对象之间的关系,
通常可以形式化为(Subject,Predict,Object),简称为SPO。
RDF Schema(RDFS)是对RDF的一种扩展。RDF通过类、属性和值来描述资源,在此之外,RDF还需要一种定义应用程序
专业的类和属性的方法。应用程序专用的类和属性必须使用对RDF的扩展来定义。RDF Schema就是这样一种扩展,专门用
来定义知识图谱的结构框架Schema。
1.2 知识图谱构建的一般方法知识图谱构建的一般方法
知识图谱的构建包括了本体的构建与知识实例的填充。常用知识图谱构建方法有企业建模法(Tove)、骨架法(Skeletal
Methodology)、Methontology法、循环获取法、七步法等
[4-5]
。根据特定领域具体情况,本文借鉴了七步法构建知识图谱。7
个步骤如图2所示,分别为:

















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