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[導(dǎo)讀] 摘要:隨著人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,智能服務(wù)機(jī)器人的服務(wù)領(lǐng)域也越來越廣。近年來國家體制改革越來越深入,對(duì)政務(wù)服務(wù)的要求也逐漸變高,智能服務(wù)機(jī)器人的出現(xiàn)可以快速處理海量數(shù)據(jù),并且響

摘要:隨著人工智能、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,智能服務(wù)機(jī)器人的服務(wù)領(lǐng)域也越來越廣。近年來國家體制改革越來越深入,對(duì)政務(wù)服務(wù)的要求也逐漸變高,智能服務(wù)機(jī)器人的出現(xiàn)可以快速處理海量數(shù)據(jù),并且響應(yīng)速度快,大大減少了政府工作人員的工作量,提高了服務(wù)質(zhì)量。智能服務(wù)機(jī)器人為公眾實(shí)時(shí)在線提供各類專業(yè)化、個(gè)性化服務(wù),可以打破地域、時(shí)空的限制,提升公眾對(duì)政務(wù)公共服務(wù)的滿意度。

1 引言

2 建設(shè)意義

在受眾廣泛、業(yè)務(wù)復(fù)雜的政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域,由大型政務(wù)呼叫中心與“能問、能查、能看、能聽、能約、能辦”的六能型政務(wù)服務(wù)平臺(tái)所構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)體系,亟須借助人工智能讓政務(wù)服務(wù)持續(xù)進(jìn)化,更好地滿足公民不斷提升的公共服務(wù)效率和質(zhì)量的需求,形成無時(shí)不有、無處不在的智能化服務(wù)環(huán)境。

3 系統(tǒng)構(gòu)建

3.1 業(yè)務(wù)模型

智能服務(wù)機(jī)器人部署在云平臺(tái)上,以實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)擴(kuò)展。其應(yīng)用層的產(chǎn)品功能主要有以下幾個(gè)模塊構(gòu)成包括語音分發(fā)、語義理解、數(shù)據(jù)匯聚、智能通信、微信公眾號(hào)和知識(shí)共享社區(qū)等。通過這些功能模塊為政務(wù)行業(yè)提供智能咨詢服務(wù)。

圖1 智能服務(wù)機(jī)器人業(yè)務(wù)模型

3.2 體系結(jié)構(gòu)

基礎(chǔ)層是云化層,包括計(jì)算虛擬化、存儲(chǔ)虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化;針對(duì)稅務(wù)、人社、市場(chǎng)監(jiān)管、藥監(jiān)等政府行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的標(biāo)注數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù),行業(yè)領(lǐng)域動(dòng)態(tài)更新的知識(shí)圖譜;大數(shù)據(jù)管理平臺(tái)、基本算法庫、企業(yè)服務(wù)總線;語音分發(fā)、語義理解、數(shù)據(jù)匯聚、智能知識(shí)管理、微信公眾號(hào)、共享社區(qū);標(biāo)準(zhǔn)體系規(guī)范、安全管理制度等模塊構(gòu)成。智能服務(wù)機(jī)器人可以為稅務(wù)行業(yè)、人社行業(yè)、市場(chǎng)監(jiān)管行業(yè)、交通行業(yè)、藥監(jiān)行業(yè)、信訪行業(yè)、金融行業(yè)、電信行業(yè)、央企等各類復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

圖2 體系結(jié)構(gòu)圖

3.3 關(guān)鍵技術(shù)

(1)知識(shí)圖譜構(gòu)建

對(duì)于政務(wù)行業(yè)應(yīng)用來說,構(gòu)建針對(duì)稅務(wù)、人社、市場(chǎng)監(jiān)管、藥監(jiān)等領(lǐng)域的知識(shí)圖譜非常重要,知識(shí)圖譜一般按照自底向上的方式構(gòu)建,涉及多種智能信息處理技術(shù),涉及知識(shí)抽取、知識(shí)融合等。

知識(shí)抽取技術(shù)主要面向開放的鏈接數(shù)據(jù),通過自動(dòng)化的技術(shù)抽取可用的知識(shí)單元,包括實(shí)體、關(guān)系和屬性3個(gè)知識(shí)要素。實(shí)體抽取的方法包括基于規(guī)則與詞典的方法,基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。關(guān)系抽取則主要解決實(shí)體間語義鏈接的問題,采取隱馬爾科夫邏輯網(wǎng)、本體推理等方法實(shí)現(xiàn)關(guān)系的抽取。屬性抽取則是完成對(duì)實(shí)體的完整勾畫。

知識(shí)融合是高層次的知識(shí)組織。由于知識(shí)圖譜中的知識(shí)存在一系列的問題,比如來源廣泛、質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)重復(fù)、關(guān)聯(lián)不明確等,所以必須進(jìn)行知識(shí)的融合,通過對(duì)數(shù)據(jù)整合、消歧、加工、推理驗(yàn)證、更新等步驟來實(shí)現(xiàn)。提供實(shí)體對(duì)齊、知識(shí)加工、知識(shí)更新等技術(shù)。

(2)智能問答

智能問答一般都有如下幾個(gè)步驟,包括解析用戶輸入,用戶查詢意圖分析與理解、查詢與檢索、候選答案生成與排序,輸出結(jié)果等。這其中依賴一些關(guān)鍵技術(shù),其中主要的關(guān)鍵技術(shù)有知識(shí)的抽取和表示,用戶問句的語義理解和通過知識(shí)推理。

知識(shí)的抽取和表示主要通過構(gòu)建知識(shí)圖譜來實(shí)現(xiàn);

用戶問句的語義理解則是涉及自然語言處理,需要采用語義解析結(jié)合信息檢索的技術(shù)。

知識(shí)推理則是在已有的知識(shí)庫基礎(chǔ)上進(jìn)一步挖掘隱含的知識(shí)、從而豐富、擴(kuò)展知識(shí)庫。在推理過程中,需要關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持,提供基于邏輯的推理和基于圖的推理算法。

(3)語音切割技術(shù)

語音切割支持各種采用率的語音文件,支持主流語音傳輸協(xié)議。

(4)語音負(fù)載分發(fā)技術(shù)

4 主要功能

4.1 智能語音平臺(tái)

(1)智能語音導(dǎo)航

咨詢者以語音開放的方式表述業(yè)務(wù)需求,系統(tǒng)將咨詢者的語音轉(zhuǎn)化為文本,并自動(dòng)理解咨詢者的自然語言中包含的準(zhǔn)確業(yè)務(wù)需求,從而將語音菜單導(dǎo)航到咨詢者所需功能節(jié)點(diǎn)。改變傳統(tǒng)按鍵式的自助服務(wù),將熱線原有IVR菜單“扁平化”。咨詢者直接使用自然語言與系統(tǒng)交互,說出來電需求后,語音導(dǎo)航系統(tǒng)自動(dòng)分析判斷,提供最適當(dāng)?shù)男畔⒒蛘叻?wù)。

(2)智能語音咨詢

(3)在線預(yù)約離線等待

選擇預(yù)約服務(wù)后系統(tǒng)自動(dòng)記錄當(dāng)前的排隊(duì)情況,離線狀態(tài)下系統(tǒng)自動(dòng)計(jì)時(shí),臨近可接入時(shí)間時(shí)提示其再次呼入,極大地解決排隊(duì)時(shí)長(zhǎng)時(shí)間等待或再次撥入重新排隊(duì)的難題。

(4)智能感知自動(dòng)注冊(cè)

通過微信端撥打服務(wù)通道,電話撥打至智能語音平臺(tái),自動(dòng)綁定微信與主叫號(hào)碼達(dá)到準(zhǔn)實(shí)名制。

4.2 多通道智能平臺(tái)

(1)微信智能咨詢

(3)電話預(yù)約

(4)五險(xiǎn)信息查詢

提供養(yǎng)老保險(xiǎn)、醫(yī)療保險(xiǎn)、個(gè)人參保信息查詢業(yè)務(wù),咨詢者輸入個(gè)人身份證號(hào)及密碼可查詢個(gè)人五險(xiǎn)信息。

4.3 多領(lǐng)域知識(shí)管理平臺(tái)

提供專題詞庫、同義詞維護(hù)、同音詞維護(hù)、常用問答庫、敏感詞維護(hù)、常用網(wǎng)站維護(hù)、視頻上傳、辦事指南維護(hù)、審核流程配置等功能,支持稅務(wù)、人社、市場(chǎng)監(jiān)管、藥監(jiān)、交通、信訪等行業(yè)基礎(chǔ)問答數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)建立。

4.4 眾包知識(shí)共享社區(qū)

基于市場(chǎng)監(jiān)管、稅務(wù)、人社、藥監(jiān)等政務(wù)行業(yè)公共服務(wù),建立知識(shí)共享社區(qū),引入行業(yè)專家、一線工作人員等資源,為行業(yè)知識(shí)搜集提供全新的渠道,實(shí)現(xiàn)政務(wù)知識(shí)迭代、社會(huì)共建共享。

5 總結(jié)

隨著我國“互聯(lián)網(wǎng)+”的逐步推進(jìn),全社會(huì)對(duì)于智能化的需求越來越高。隨著公眾認(rèn)識(shí)的提高,越拉越多的政府單位意識(shí)到智能服務(wù)機(jī)器人帶來的便利性,行業(yè)應(yīng)用的需求會(huì)越來越高,關(guān)鍵是算法的高效性需要進(jìn)一步提高,尤其是在語義理解方面,隨著應(yīng)用場(chǎng)景的改變,需要越來越多的算法支撐。

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