AliMe KBQA：面向电商客服的结构化知识问答
人工智能
2019-12-19 v1 计算与语言
摘要
随着知识图谱（KG）的兴起，基于知识库的问答（KBQA）近年来受到越来越多的关注。尽管已有大量相关研究，但由于业务知识和真实世界问题可能相当复杂，将 KBQA 技术应用于工业界仍具挑战性。本文提出 AliMe-KBQA，这是在电商客服领域应用 KBQA 的一次大胆尝试。为处理真实知识与问题，我们借助属性层次、键值结构以及复合值类型（CVT）对经典的“主谓宾（SPO）”结构进行扩展，并通过约束识别与推理能力增强传统 KBQA。我们在 2018 年“双 11”期间及此后其他类似促销活动中，面向商家推出了营销推广场景下的 AliMe-KBQA。线上结果表明，AliMe-KBQA 不仅能够获得更好的解决率并提升客户满意度，还因其提供更便捷高效的管理体验而成为业务知识人员偏好的知识管理方式。
引用
@article{arxiv.1912.05728,
title = {AliMe KBQA: Question Answering over Structured Knowledge for E-commerce Customer Service},
author = {Feng-Lin Li and Weijia Chen and Qi Huang and Yikun Guo},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05728},
year = {2019}
}