平安人寿智能问答系统：探索与实践

"平安人寿的智能问答系统是其AI团队在技术分享中探讨的主题，由资深算法工程师谢舒翼主讲。分享内容涵盖了智能问答系统的基本框架、问句预处理技术、检索与深度语义匹配技术、基于深度学习的问答排序算法以及算法效果的评估方案。该系统旨在提升保险行业的客户服务效率和质量。" 在智能问答系统的框架介绍中，谢舒翼详细讲解了从用户提问到生成答案的过程。首先，系统接收用户的问句，并通过预处理技术进行优化。预处理包括分词、词性标注、实体识别、纠错、多意图分析、指代消解、长难句压缩以及问句改写，以确保问题能够被准确理解。此外，情感分析也被应用，以更好地把握用户的需求和情绪。同时，系统利用语义索引和知识库（如Redis本地存储和知识图谱）来管理和检索相关信息。 在检索和深度语义匹配环节，系统使用ES（Elasticsearch）进行字面检索，配置同义词，统一分词规则，并进行查询优化和索引分片。深度语义匹配则采用了孪生网络和交互矩阵，以判断问题与答案之间的匹配程度。通过并行处理，系统可以合并多个结果，并利用LR（逻辑回归）过滤掉不合理答案。问句得分由字面得分、语义得分、关键词得分和编辑距离得分综合计算得出，同时考虑保险实体对齐和场景匹配得分。 在排序模块，系统通过语法树分析和关键词典来压缩和精简问句，例如将冗长的用户输入转化为关键信息。这一过程涉及句法分析，保留主谓宾等核心成分，确保关键词不丢失。例如，通过这种方法，系统可以将用户复杂的询问简化为更易处理的形式。 对于问答排序，谢舒翼提到了基于深度学习的算法，这可能包括Seq2Seq模型和注意力机制，如RNN、CNN、Attention和Self-Attention等，这些技术有助于生成更准确、简洁的摘要。此外，他还提及了历史上的句子压缩方法，如基于Noisy Channel Model和Integer Linear Programming Approach的算法。 最后，效果评估是确保系统性能的关键环节。这可能包括人工评估、准确率、召回率、F1分数等指标，以全面评价智能问答系统在理解和回答用户问题方面的效能。 总结来说，平安人寿的智能问答系统结合了传统自然语言处理技术与深度学习方法，旨在高效、准确地处理用户咨询，提高客户满意度，并优化保险业务流程。通过不断优化和改进，这种技术有望进一步提升保险行业的智能化水平和服务体验。