【摘 要】
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114查号任务目标明确,流程重复率高,但人工客服需要一定的记忆力和查找速度来兼顾查号的准确度与效率。在如今社会服务智能化的背景下,人工智能的相关技术迅速发展,人工智能代替人工客服完成交互任务的应用场景越来越多,类似订票、订酒店、查号等任务现在都开始接入智能呼叫系统来完成。然而,对于应用人工智能的企业来讲,除了希望通过智能呼叫解放人工客服、降低企业成本外,在智能系统长期运行的过程中,如何在不断更新数
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114查号任务目标明确,流程重复率高,但人工客服需要一定的记忆力和查找速度来兼顾查号的准确度与效率。在如今社会服务智能化的背景下,人工智能的相关技术迅速发展,人工智能代替人工客服完成交互任务的应用场景越来越多,类似订票、订酒店、查号等任务现在都开始接入智能呼叫系统来完成。然而,对于应用人工智能的企业来讲,除了希望通过智能呼叫解放人工客服、降低企业成本外,在智能系统长期运行的过程中,如何在不断更新数据的情况下保证系统对新数据的敏感性,并通过监控呼叫情况保障系统的可用性与稳定性,也是需要为企业解决的问题。因此,本课题的目的是为了设计一个可用且智能的查号系统,以机器人代替人工客服,以减少人工客服的工作量,同时让企业能够更加便捷的管理查号信息。本课题的研究内容就是以基于多轮对话的理念与技术设计并实现一套智能114查号系统,该系统除了代替人工与用户进行语音交互完成查号功能外,对于多轮对话管理,应用了基于槽填充的技术,在流程上充分考虑用户的体验感与通话的效率;对于理解用户输入,采用了 BLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory,双向长短时记忆网络模型)来进行意图识别,并且用结合CRF(ConditionalRandom field,条件随机场模型)的双向长短时记忆模型来进行槽位识别;对于企业管理,用基于nodejs的express框架开发了业务管理系统,提供更新数据、管理AI模型与文件、管理黑名单、监控呼叫信息等功能。论文阐述了该课题的研究背景与意义,对课题的相关技术现状做了大致的调研,设计了系统的架构,并为系统各模块选择稳定适用的技术,然后对各模块进行开发与测试。最后经验证,该系统满足其功能与性能的需求,具备实际的使用价值。
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