您好，有什么可以帮您？：企业 IT 支持服务台的自动化

问答是自然语言理解的主要挑战之一。在实现此类系统时，与事实型问答相比，为问题提供复杂的长答案是一项具有挑战性的任务，因为前者需要上下文消歧。文献中探索的不同方法可大致分为三类：1）基于分类的，2）基于知识图谱的，以及 3）基于检索的。它们各自都无法满足 IT 支持与维护领域中企业级辅助系统的需求。在该领域中，答案的差异很大，从事实型到结构化操作过程不等；知识存在于异构数据源中，如特定于应用的文档、工单管理系统，而任何用于通用辅助的单一技术都无法在这种场景下扩展。为此，我们构建了一个针对该领域能力定制的认知平台。此外，我们基于该平台构建了一个通用问答系统，可在支持领域的多种产品、技术中实例化。该系统使用一种新颖的混合应答模型，该模型在深度学习分类器、基于知识图谱的上下文消歧模块和复杂的词袋检索系统之间进行编排。这种编排对给定问题执行上下文切换，并在任何自动化技术都无法提供高置信度答案时将问题平滑移交给人类专家。该系统已部署于 675 个企业内部 IT 支持与维护项目。