智能客服知识运营白皮书

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知识运营白皮 阿里云 智能客服知识运营白皮书 2022 年 2 月 版本： 1.0 知识运营白皮书 【公开】 法律声明 阿里云提醒您在阅读或使用本文档之前仔细阅读、充分理解本法律声明各条款的内容。如果 您 阅读或使用本文档，您的阅读或使用行为将被视为对本声明全部内容的认可。 1. 您应当通过阿里云网站或阿里云提供的其他授权通道下载、获取本文档，且仅能用于自身的 合法合规的业务活动。本文档的内容视为阿里云的保密信息，您应当严格遵守保密义务；未 经阿里云事先书面同意，您不得向任何第三方披露本手册内容或提供给任何第三方使用。 2. 未经阿里云事先书面许可，任何单位、公司或个人不得擅自摘抄、翻译、复制本文档内容的 部分或全部，不得以任何方式或途径进行传播和宣传。 3. 由于产品版本升级、调整或其他原因，本文档内容有可能变更。阿里云保留在没有任何通知 或者提示下对本文档的内容进行修改的权利，并在阿里云授权通道中不时发布更新后的用 户 文档。您应当实时关注用户文档的版本变更并通过阿里云授权渠道下载、获取最新版的用 户 文档。 4. “ ” 本文档仅作为用户使用阿里云产品及服务的参考性指引，阿里云以产品及服务的 现状 、 “ ” “ ” 有缺陷 和 当前功能 的状态提供本文档。阿里云在现有技术的基础上尽最大努力提供 相应的介绍及操作指引，但阿里云在此明确声明对本文档内容的准确性、完整性、适用性、 可靠性等不作任何明示或暗示的保证。任何单位、公司或个人因为下载、使用或信赖本文档 而发生任何差错或经济损失的，阿里云不承担任何法律责任。在任何情况下，阿里云均不对 任何间接性、后果性、惩戒性、偶然性、特殊性或刑罚性的损害，包括用户使用或信赖本文 档而遭受的利润损失，承担责任（即使阿里云已被告知该等损失的可能性）。 5. 阿里云文档中所有内容，包括但不限于图片、架构设计、页面布局、文字描述，均由阿里云 和/或其关联公司依法拥有其知识产权，包括但不限于商标权、专利权、著作权、商业秘密 等。非经阿里云和/或其关联公司书面同意，任何人不得擅自使用、修改、复制、公开传播、 改变、散布、发行或公开发表阿里云网站、产品程序或内容。此外，未经阿里云事先书面同 意，任何人不得为了任何营销、广告、促销或其他目的使用、公布或复制阿里云的名称（包 “ ” 括但不限于单独为或以组合形式包含 阿里云 、“Aliyun” “ ” 、 万网 等阿里云和/或其关 联公司 品牌，上述品牌的附属标志及图案或任何类似公司名称、商号、商标、产品或服务名 称、 域名、图案标示、标志、标识或通过特定描述使第三方能够识别阿里云和/ 或其关联公 司）。 如若发现本文档存在任何错误，请与阿里云取得直接联系。 版本：1.0 I 知识运营白皮书 【公开】 目录 法律声明...............................................................................................................................I 目录......................................................................................................................................II 概述..................................................................................................................................... 1 1. 知识的分类与定义 ........................................................................................................... 2 1.1 布卢姆分类法............................................................................................................ 2 1.2 布卢姆知识体系 ....................................................................................................... 3 1.2.1 事实性知识 ........................................................................................................ 3 1.2.2 概念性知识 ........................................................................................................ 4 1.2.3 程序性知识 ........................................................................................................ 5 2. 智能客服问答引擎介绍................................................................................................... 7 2.1 FAQ 问答引擎............................................................................................................ 7 2.2 任务问答引擎............................................................................................................. 7 2.3 图谱问答引擎............................................................................................................. 8 2.4 表格问答引擎............................................................................................................ 8 3. 知识运营方法分析 ........................................................................................................... 9 3.1 知识梳理的整体步骤 ................................................................................................ 9 3.2 如何进行知识收集？基于知识来源收集候选知识 ............................................................ 9 3.3 如何进行知识提炼？高频知识的管理及提炼方法 .......................................................... 10 3.3.1 知识提炼：知识管理的原则............................................................................ 11 3.3.3 知识提炼：高频知识的提炼方法..................................................................... 12 3.4 如何进行知识拆分？基于知识分类的拆分方 法............................................................... 13 3.5 如何进行问答引擎的选择？................................................................................... 17 版本：1.0 II 知识运营白皮书 【公开】 4.知识运营最佳实践案例 .................................................................................................. 18 版本：1.0 II 知识运营白皮书 【公开】 4.1 分析知识源数据，完成知识分类 ........................................................................... 18 4.2 提炼高频知识，完成问答引擎的选择 ................................................................... 19 4.3 处理知识语料，提升机器人问答效果 ................................................................... 21 版本历史/ 联系我们 ........................................................................................................... 22 版本：1.0 III 知识运营白皮书 【公开】 概述 阿里云智能客服知识运营白皮书的撰写，是在阿里云智能客服团队的统一安排下，协调 包括算法工程师、开发工程师、产品设计师、AIT 人工智能训练师人员等多角色，将技术理 论 基础和实际实践经验进行结合，形成业内首部智能客服知识运营白皮书。 白皮书以阿里云 智 能客服系统为应用标的，面向智能客服中的知识定义、知识应用、知识梳理方法三大环 节进 行描述和说明，希望为智能客服领域的知识应用提供具备指导性意义的方法论。 一直以来，智能客服领域的知识梳理缺少一个统一的理论框架，本白皮书首先针对知识 的定义和内涵进行调研，从教育学和心理学的研究中，寻求对知识的定义和框架，并且将智 能客服的知识无缝对应到理论框架中。基于知识的清晰定义，讲清楚理想的智能客服 AI 引 擎 能力，并且基于知识定义和引擎能力形成科学、合理的知识应用及梳理方法论，白皮书整 体 框架结构如下： l 知识的分类与定义 l 智能客服问答引擎介绍 l 知识运营方法分析 l 知识运营最佳实践案例分析 知识运营作为智能客服系统应用的重要前置工作，阿里云智能客服团队希望基于自身实 践经验，为运营者提供可参考、可落地、可执行的运营方法。除运营方法外，后续还将持续 更新机器人运营方法、智能化运营工具等内容，可持续关注。 版本：1.0 1 知识运营白皮书 【公开】 1.知识的分类与定义 1.1 布卢姆分类法 本杰明·布卢姆（Benjamin Bloom ，1913 年 2⽉21 ⽇ －1999 年 9⽉13⽇），是美国当 代著 名的⼼理学家、教育家。布卢姆从教育研究入手，对知识以及认知过程进行了系统的研 究。 1956 年，布卢姆 (Bloom,B.S.) 等⼈的《教育⽬标分类学第— 分册:认知领域》正式出版，随 后 的⼏⼗年中，此书的修订⼯作— 直没有停⽌过，并且基于对布卢姆分类的⻓期应⽤，在 2001 年完成并出版了《⾯向学习、教学和评价的分类学——布卢姆教育⽬标分类学的修 — 订》 书，新版的布卢姆分类学采⽤了“知识”和“认知过程”⼆维框架： 知识 是指学习时涉及的相关内容，包括了从具体到抽象四个类别： l 事实性知识（Factual knowledge） l 概念性知识（Conceptual knowledge） l 程序性知识（Procedural knowledge） l 元认知知识（Metacognitive knowledge） 其中，事实性知识、概念性知识、程序性知识均可映射到智能客服领域的知识应用与分 类中 ，而元认知知识由于与智能客服知识应用无关，不在本白皮书讨论的范围内。 认知过程 涉及学习时要掌握的学业⾏为表现，包括了六个类别： l 记忆（Remember） 是指能记得/回忆/复述起基本的概念和事实 l 理解（Understand） 是指理解并能够用自己的话解释概念 版本：1.0 2 知识运营白皮书 【公开】 l 应⽤ （Apply） 是指能够把知识应用在新的场景里 l 分析（Analyze） 是指能够对不同的知识建立联系 l 评估（Evaluate） 是指能解释一个观点或者一个决定 l 创造（Create） 是指能够产生新的原创性的工作 以上各类别依据认知复杂程度由低到⾼来排列。 1.2 布卢姆知识体系 布卢姆分类法（Bloom taxonomy）中的知识对世界中的各类知识做了抽象和总结，共 分 为 4 类： 1.2.1 事实性知识 版本：1.0 3 知识运营白皮书 【公开】 事实性知识（Factual knowledge ）是学习者在掌握某— 学科或某一业务时需要知道的 基 本要素。具体包括了: 关于术语的知识如专业词汇、数学符号、乐符注解、字母等； 关于细节的知识如食物链的组