文档介绍：智能客服——聊天机器人问题解决型实现技术解决方案架构及开发流程小Y(智能机器人)问题解决型机器人问题解决型机器人,存在的目的是为了帮用户解决具体问题,例如:售前咨询、售后报修、订机票、酒店、餐厅座位等等需要提供给用户自己都不知道的信息--,:今天北京多少度啊?回答:35度提问:有雾霾吗?(北京有雾霾吗?)回答:空气质量优。提问:那上海呢?(上海有雾霾吗?)回答:空气质量也是优。结合上下文聊天机器人解决方案自然语言处理、文本挖掘、知识图谱知识库中存储的是一对对的“问题-答案”对(QAPair)。这些Pair可以是人工构建的,源于客户系统或者旧有知识库的,也可以是从互联网上爬取下来的。当用户输入问题后,将其和知识库现有的标准问题进行一一比对,寻找与用户问题最相近的标准问题,然后将该问题组对的答案返回给用户。用户问题->标准问题->答案解决方案一用户问题->标准问题的匹配方法可以是关键词匹配(包括正则表达式匹配);也可以是先将用户问题和标准问题都转化为向量,再计算两者之间的距离(余弦距离、欧氏距离、交叉熵、ard距离等),找到距离最近且距离值低于预设阈值的那个标准问题,作为查找结果。但关键字匹配覆盖面太小。距离计算的话,在实践中比对出来的最近距离的两句话,可能在语义上毫无关联,甚至满拧(比如一个比另一个多了一个否定词)“关键词”解决方案二知识库中存储的不是问题-答案对,而仅存储答案(文档)。当接收到用户问题后,直接拿问题去和知识库中的一篇篇文档比对,找到在内容上关联最紧密的那篇,作为答案返回给用户。用户问题->答案