知识结构化驱动智能客服升级（44页PPT-阿里）

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智 能 服 务 事 业 部 知识结构化推动智能客服升级 邱立坤 阿里巴巴集团智能服务事业部 方案 KAMR 语义 表 示体系 KAMR Parser 知识图谱问 答平台 需求 知识管理 语言理解 思路 知识图谱构 建 语义剖析 答案展示 收益 高效复用 精准理解 精细管理 智 能 服 务 事 业 部 目 录 智 能 服 务 事 业 部 智能客服升级的需求 相似问 - 上海有多少人口 • 上海有多少人口 • 上海目前常住人口有多少 • 上海市现在有多少人口 • 上海大约有多少万人口 • 上海常住人口有多少 • 上海人口人数是多少？ • 上海有多少人口 • 上海人口有 2500 万吗 • 上海市总人口是多少 ? • 智 能 服 务 事 业 部 …… 相似问 - 北京呢 • 北京有多少人口 • 北京目前常住人口有多少 • 北京市现在有多少人口 • 北京大约有多少万人口 • 北京常住人口有多少 • 北京人口人数是多少？ • 北京有多少人口 • 北京人口有 2500 万吗 • 北京市总人口是多少 ? • 智 能 服 务 事 业 部 …… 智 能 服 务 事 业 部 相似问 - 天津呢？面积 呢 人肉智能 人工智能 办理 58 元 2G 大流量套餐 -- N * M * L 办理 10 元加油包 据流量套餐 30 元 开通数据流量套餐 30 元 办理 20 元加油包 开通数据流量套餐 50 元 开通数据流量套餐 50 元 开通 15 元流量日套餐 开通 15 元流量日套餐 开通数据流量套餐 10 元 开通数据流量套餐 10 元 知识管理痛点 成千上万的知识点，缺乏关联，给知识运营和管理带来困扰 智 能 服 务 事 业 部 设置 1 个知识点，管理任务轻，但答案过粗 设置多个知识点，答案细致，管理任务重 智 能 服 务 事 业 部 • 我要关闭国际漫游并开通流量通套餐 • 话费充值如何索取发票供报销 • 2G 、 4G 、 5G • 公积金、社保、医保 • 公积金、社保、医保 • 组合贷款 • 公积金和银行都有 歧义性 复杂性 复用性 多样性 模糊性 语言理解难点 语言 知识 智能 深度 学习 智 能 服 务 事 业 部 从传统智能问答到知识图谱问答 ( 上海，常住人口， (2017 年， 2419.70 万 )) 2017 年上海的常住人 口 是： 2419.70 万 上海有多少人口 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化的主要思路 智 能 服 务 事 业 部 结构化知识图谱 非结构化业务文档 半结构化数据 结构化答案 结构化语义表达式 非结构化的文本型答案 非结构化的用户 query 知识结构化的主要思路 知识结构化 - 知识图谱 - 基本概念 • 知识图谱 • 本质上是实体与实体间关系 以及实体属性 组成的语义网 络，其基本组成单位是“ 实 体 - 关系 - 实体”或“ 实体 - 属 性 - 属性 值”三元组。 • 实体与关系是知识图谱中的最基 本元素 智 能 服 务 事 业 部 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 知识图谱 - 阿里小蜜知识云平台 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 知识图谱 - 商品知识图 谱 本体：以商品为核心，以人、货、场为主要 框架，共涉及 9 类一级本体和 27 类二级本 体 实体识别与链指：支持品牌、 规格、类目、型号等多种实体 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 知识图谱 - 客服场 景 结构化知识图谱 非结构化业务文档 半结构化数据 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 知识图谱 - 客服场 景 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 知识图谱 - 从 FAQ 到 属性 700->70 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 知识图谱 - 从 FAQ 到 属性 4000->400 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 语义剖析 - 语义表达 式 结构化语义表达式 非结构化的用户 query 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 语义剖析 - 语义表达 式 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 结构化答案展 示 结构化答案 非结构化的文本型答案 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 结构化答案展 示 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化 - 结构化答案展 示 智 能 服 务 事 业 部 知识图谱问答解决方案 智 能 服 务 事 业 部 结构化问答平台 KAMR KAMR Parser FAQ 问答 + 知识图谱问 答 AMR 、 AM RL MulCG Parser 知识图谱问答解决方案 AMRL(Alexa Meaning Representation Language ) is a compositional graph-based semantic representation that includes fine- grained types, properties, actions, and roles and can represent a wide variety of spoken language. (Domain-specific) AMRs(Abstract Meaning Representation) are rooted,labeled graphs that are easy for people to read, and easy for programs to traverse. AMR aims to abstract away from syntactic idiosyncrasies. (General) 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 - 相关工作 -AMR 和 AMRL 解决方案 - 知识驱动的抽象语义表达 （ KAMR ） 智 能 服 务 事 业 部 KAMR 着力解决四个方面的问题： 歧义性 复杂性 复用性 模糊性 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 -KAMR Ontology 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 -KAMR Language 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 -MultiCG Semantic Parser SELECT ?x WHERE { 快餐包 : 档位介绍 ?y0 . ?y0 : 有效期 ?x . ?y0 : 资费 ?y1 . ?y0 : 流量 ?y2 . } FILTER BY (?y1 = 5 && 30 ?y • 处理复杂问题能力不足 -- 我要买大流量套餐和月末流量包 • 基于规则的依存分析不够灵活 -- 有没有大于 5 元小于 10 元的 套餐 • 消歧能力不足 -- 办理 4G 流量日包 TO 业务简介 Nul, 套餐 , 介 绍 开通条件 开通， 套餐 , 祈 使 开通方式 开通， 套餐 , 方 式 解决方案 -KAMR Parser— 流程 图 M ultC G 智 能 服 务 事 业 部 MultCG 不 足 移动 4G 的 38 元大流量套餐有 么 KAM R 31 智 能 服 务 事 业 部 2. 有歧义的实体 • 如何取消订购套餐 vs 我本月套餐送话费 吗 • 序列标注模型，并改进 Tag Schema 效果 解决方案 -KAMR Parser- 实体识 别 1. 无实体问句 • 推荐便宜点的套 餐 3. 不连续的实体 • 大流量 58 元套 餐 BiLSTM-CRF 的 F1 值 NER 模 型 1 1 . 有无类型 值： 91.94% 实体匹配 类型匹配 ( 可选 ) . KBQA . 知识点分类 实体链指 DT 正则匹配 字典匹配 有 解决方案 挑战点 91.20 % BLSTM -CRF 无 失败 成功 BERT 有 有 无 无 • • 32 解决方案 -KAMR Parser- 基于多因子的意图分类 • 每一个意图由三维因子组成 [domain, predicate, target] • 每一个 query 由四维因子组成 [domain, predicate, target, query type] 智 能 服 务 事 业 部 公积金 提取 租房 公积金 提取 公积金 提取 购房 公积金 提取 none 我想问一下住房公积金怎么 提取的呀，租房 同一意图 不同的 QT 粗细粒度 意图共存 租房提取，公积金一年可以提多少 公积金 提取 租房提取公积金 方式 租房 数值 租房 智 能 服 务 事 业 部 多因子组合式意图分类模型 解决方案 -KAMR Parser- 基于多因子的意图分 类 智 能 服 务 事 业 部 Average Embeddings Factor Effect 3-Factor Combination Factor-level score Sentence-level score Attention Dense & Softmax Factor Attention label Factor classification Intent classification CNN& BiGRU concatenation D D Query type P T P T QT QT predicate domain target query 。 • 医保 • 待遇 • 模糊意图：公积金抵扣 • 关联意图：组合贷款抵扣、商业贷款 抵扣…… 针对语义不清 的关联推荐 上下文继承 智 能 服 务 事 业 部 多因子意图分类：支持上下文相关的多轮问答 解决方案 -KAMR Parser-Semantic Dependency Parser 解决方案 • Biaffine Parser 模型， 预测节点间关系，分析各类复杂 query ：多实体、多约束 条 件、多谓词多意图 智 能 服 务 事 业 部 token 1 surface 1 token k surface k token 1 surface 1 token k surface k MLP:h dep,h head MLP:h dep,h head CNN ＋ Maxpoolin9 CNN ＋ Maxpoolin ) in the tree H head[n ＊ d2] with argmax( H dep[n ＊ d1] Embedding Embedding Label each arc U[d1 ＊ r ＊ d2] rel graph KAMR 图 H dep BiLSTM BiLSTM argmax H head i, j ： d1 ＊ d2 MST 37 n ＊ r ＊ n n ＊ d2 n ＊ d1 i, j S n n S U ＊ 启发式问答 指代消解 智 能 闭环 ： 标 注 与 回 在 线 训 智 能 诊断 KAMR Parsing 意图分类 基础 NLU 中文分词和词性标注 句法依存分析 篇章分析 KG 编辑平台 本体与语料 可视化编辑 通用 Ontology 与语料库 练 、 流 、 面向知识运营人员的结构化问答平台 智 能 服 务 事 业 部 行业 Ontology 与语料库 实体与同义词挖掘 通用实体与领域实体识别 算 法 层 知 识 层 反问与澄清 存储与查询 训练语料挖掘 关联推荐 语义依存分 析 意图挖掘 增强学习 健康检测 知识卡片 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 - 知识图谱 Schema 编辑 器 智 能 服 务 事 业 部 解决方案 - 知识图谱实体知识编辑 器 智 能 服 务 事 业 部 知识结构化的收益 举一反千：新 增实体，毋须 新增相似问 业务知识精 细化管理 智 能 服 务 事 业 部 上下位、比 较、计算 精准理解 多约束条件 度高，可稳 致 入、 更细 更深 答 解 回 理 知识结构化收益 模糊、范围、 语言理解精 同场景复用、 跨场景复用、 跨客户复用 4000FAQ->60 属性 +300 知 识点 训练数据精 细化管理 查询 定迭代提升 精细管理 高效复用 推理计算 方案 KAMR 语义 表 示体系 KAMR Parser 知识图谱问 答平台 需求 知识管理 语言理解 思路 知识图谱构 建 语义剖析 答案展示 收益 高效复用 精准理解 精细管理 智 能 服 务 事 业 部 总结 到此结束，谢谢大家 知识就是力量，结构化的知识更有力量 智 能 服 务 事 业 部