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

摘要:隨著人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展,智能服務(wù)機器人的服務(wù)領(lǐng)域也越來越廣。近年來國家體制改革越來越深入,對政務(wù)服務(wù)的要求也逐漸變高,智能服務(wù)機器人的出現(xiàn)可以快速處理海量數(shù)據(jù),并且響應速度快,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)機器人為公眾實時在線提供各類專業(yè)化、個性化服務(wù),可以打破地域、時空的限制,提升公眾對政務(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)機器人部署在云平臺上,以實現(xiàn)動態(tài)擴展。其應用層的產(chǎn)品功能主要有以下幾個模塊構(gòu)成包括語音分發(fā)、語義理解、數(shù)據(jù)匯聚、智能通信、微信公眾號和知識共享社區(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,包括計算虛擬化、存儲虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化;針對稅務(wù)、人社、市場監(jiān)管、藥監(jiān)等政府行業(yè)領(lǐng)域應用的標注數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù),行業(yè)領(lǐng)域動態(tài)更新的知識圖譜;大數(shù)據(jù)管理平臺、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、智能知識管理、微信公眾號、共享社區(qū);標準體系規(guī)范、安全管理制度等模塊構(gòu)成。智能服務(wù)機器人可以為稅務(wù)行業(yè)、人社行業(yè)、市場監(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)知識圖譜構(gòu)建

對于政務(wù)行業(yè)應用來說,構(gòu)建針對稅務(wù)、人社、市場監(jiān)管、藥監(jiān)等領(lǐng)域的知識圖譜非常重要,知識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),涉及知識抽取、知識融合等。

知識抽取技術(shù)主要面向開放的鏈接數(shù)據(jù),通過自動化的技術(shù)抽取可用的知識單元,包括實體、關(guān)系和屬性3個知識要素。實體抽取的方法包括基于規(guī)則與詞典的方法,基于統(tǒng)計機器學習的方法等。關(guān)系抽取則主要解決實體間語義鏈接的問題,采取隱馬爾科夫邏輯網(wǎng)、本體推理等方法實現(xiàn)關(guān)系的抽取。屬性抽取則是完成對實體的完整勾畫。

知識融合是高層次的知識組織。由于知識圖譜中的知識存在一系列的問題,比如來源廣泛、質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)重復、關(guān)聯(lián)不明確等,所以必須進行知識的融合,通過對數(shù)據(jù)整合、消歧、加工、推理驗證、更新等步驟來實現(xiàn)。提供實體對齊、知識加工、知識更新等技術(shù)。

(2)智能問答

智能問答一般都有如下幾個步驟,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)有知識的抽取和表示,用戶問句的語義理解和通過知識推理。

知識的抽取和表示主要通過構(gòu)建知識圖譜來實現(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)。

知識推理則是在已有的知識庫基礎(chǔ)上進一步挖掘隱含的知識、從而豐富、擴展知識庫。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)語音負載分發(fā)技術(shù)

4 主要功能

4.1 智能語音平臺

(1)智能語音導航

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,并自動理解咨詢者的自然語言中包含的準確業(yè)務(wù)需求,從而將語音菜單導航到咨詢者所需功能節(jié)點。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,語音導航系統(tǒng)自動分析判斷,提供最適當?shù)男畔⒒蛘叻?wù)。

(2)智能語音咨詢

(3)在線預約離線等待

選擇預約服務(wù)后系統(tǒng)自動記錄當前的排隊情況,離線狀態(tài)下系統(tǒng)自動計時,臨近可接入時間時提示其再次呼入,極大地解決排隊時長時間等待或再次撥入重新排隊的難題。

(4)智能感知自動注冊

通過微信端撥打服務(wù)通道,電話撥打至智能語音平臺,自動綁定微信與主叫號碼達到準實名制。

4.2 多通道智能平臺

(1)微信智能咨詢

(3)電話預約

(4)五險信息查詢

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

4.3 多領(lǐng)域知識管理平臺

提供專題詞庫、同義詞維護、同音詞維護、常用問答庫、敏感詞維護、常用網(wǎng)站維護、視頻上傳、辦事指南維護、審核流程配置等功能,支持稅務(wù)、人社、市場監(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 眾包知識共享社區(qū)

基于市場監(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)知識搜集提供全新的渠道,實現(xiàn)政務(wù)知識迭代、社會共建共享。

5 總結(jié)

隨著我國“互聯(lián)網(wǎng)+”的逐步推進,全社會對于智能化的需求越來越高。隨著公眾認識的提高,越拉越多的政府單位意識到智能服務(wù)機器人帶來的便利性,行業(yè)應用的需求會越來越高,關(guān)鍵是算法的高效性需要進一步提高,尤其是在語義理解方面,隨著應用場景的改變,需要越來越多的算法支撐。

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