超越“有什么可以帮您？”：以主动响应协助客服坐席
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2018-11-28 v1 计算与语言
摘要
我们研究了在实时聊天对话系统中向客服坐席提供推荐响应的问题。智能回复系统已广泛应用于现实应用（例如 Gmail、LinkedIn Messaging），其中大多数能成功推荐反应性响应。然而，我们观察到当前方法的一个主要局限是，由于缺少长期上下文信息，它们通常难以建议主动调查行为（例如“您是否在我们这里还有另一个账户？”），而这确实是客服坐席收集信息并解决客户问题的关键步骤。因此，在本工作中，我们提出一种端到端方法，特别关注在 Airbnb 的客服实时聊天系统中向客服推荐主动调查性问题。我们所提方法的有效性可通过定性与定量结果得到验证。
引用
@article{arxiv.1811.10686,
title = {Beyond "How may I help you?": Assisting Customer Service Agents with Proactive Responses},
author = {Mengting Wan and Xin Chen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.10686},
year = {2018}
}
备注
7 pages, DEEP-DIAL 2019 Workshop