一统众系统：面向客服聊天机器人的通用意图识别系统
人机交互
2021-12-16 v1 计算与语言
摘要
客服聊天机器人是为不同公司客户提供有关产品/服务信息的对话系统。其中，意图识别是聊天机器人系统自然语言理解能力的核心组件之一。在聊天机器人被训练识别的各类意图中，有一组对任意客服聊天机器人都是通用的。通用意图可包括问候、将对话转接人工客服、告别等。一个用于识别这些通用意图的系统将非常有助于优化特定客服聊天机器人的训练过程。我们提出开发一个通用意图识别系统，其训练用于识别 28 个不同聊天机器人中常见的 11 类选定意图。所提系统训练时考虑了 word2vec 与 BERT 等最先进的词嵌入模型，以及基于卷积与循环神经网络的深度分类器。所提模型能以最高 80.4% 的平衡准确率区分这些通用意图。此外，该系统在识别短文本与长文本请求中所表达的意图时同样准确。同时，误分类错误常发生在语义场极为相近的意图之间，如告别与正面评价。所提系统将非常有助于优化客服聊天机器人的训练过程，因为部分意图已可由我们的系统提供并检测。同时，所提方法将是通过迁移学习策略训练更特定聊天机器人的合适基模型。
引用
@article{arxiv.2112.08261,
title = {One System to Rule them All: a Universal Intent Recognition System for Customer Service Chatbots},
author = {Juan Camilo Vasquez-Correa and Juan Carlos Guerrero-Sierra and Jose Luis Pemberty-Tamayo and Juan Esteban Jaramillo and Andres Felipe Tejada-Castro},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.08261},
year = {2021}
}