銀聯(lián)客戶服務自動問答系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、經過十幾年的快速發(fā)展，中國銀聯(lián)已經覆蓋了全國的34個省市自治區(qū)，并且擁有大量的客戶。目前，中國銀聯(lián)發(fā)展很快，不斷推出新的業(yè)務。用戶數(shù)量的快速增長導致用戶對相關業(yè)務的查詢及其投訴也明顯增加，這直接加劇了銀聯(lián)客戶服務部門的壓力。如果只以人工服務的方式，則客服人員需要頻繁的進行相同問題的簡單重復回答，直接加劇了客戶服務人員的工作壓力。如果咨詢業(yè)務繁忙，則會增加客戶等待人工服務的時間，這會降低客戶對銀聯(lián)客戶客服的滿意度。為了有效減小客服人員的壓

2、力和減少人力成本投入，本文提出銀聯(lián)客戶服務自動問答系統(tǒng)的研究，實現(xiàn)使用自然語言回答用戶問題的銀聯(lián)客戶服務自動問答系統(tǒng)。
　　系統(tǒng)接收用戶提出的問題后會從預先創(chuàng)建的FAQ(Frequently Asked Questions)庫中查找用戶問題在FAQ庫中是否已經存在；如果用戶問題在FAQ庫中存在，則系統(tǒng)將問題對應的答案返回給用戶。如果用戶問題在FAQ庫中不存在，那么情況會復雜很多。系統(tǒng)會對用戶提出的問題進行問題理解，然后利用問題理解

3、模塊獲得的關鍵詞使用高效率的搜索引擎進行信息檢索。本文取檢索結果的前60個網頁作為抽取答案的文檔集合。系統(tǒng)在信息檢索模塊獲得的文檔集合中進行答案選取處理操作。QA系統(tǒng)將相似度最高 5 個候選句子作為答案返回給用戶。本文的問句相似度設計不單純的采用ED或者LCS，而是利用這兩種方法各自的優(yōu)勢，設計出滿足相似度性質要求的公式。為了提高系統(tǒng)的響應能力和效率，本文使用功能強大的、跨平臺的Lucene檢索系統(tǒng)在FAQ語料庫上創(chuàng)建索引。本文使用TF

4、-IDF算法實現(xiàn)關鍵字提取功能。一個詞的TF-IDF值越大則說明該單詞越重要，該詞具有更高的權重。本文采用的中文分詞方法是最大正向匹配法。從節(jié)省內存空間和提高查找效率兩方面考慮，本文采用一種高效率的文本前綴處理結構 Trie 樹來存儲分詞字典。本文采用多線程編程技術編寫網頁數(shù)據抓取程序。多線程可以顯著提高數(shù)據抓取的效率，減小系統(tǒng)響應用戶輸入的時間。最后，采用的空間向量模型方法實現(xiàn)答案抽取。
　　經過多方面的測試，系統(tǒng)符合用戶的基本