| 基于多特征融合的智能客服模型 |
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| 引用本文： | 李美玲,任亚伟,孙军梅,李秀梅,何鑫睿.基于多特征融合的智能客服模型[J].计算机系统应用,2021,30(7):239-245. |
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| 作者姓名： | 李美玲 任亚伟 孙军梅 李秀梅 何鑫睿 |
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| 作者单位： | 杭州师范大学 信息科学与工程学院, 杭州 311121 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（61571174）；杭州师范大学星光计划项目 |
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| 摘 要： | 智能客服利用人工智能技术准确回答用户的咨询问题, 良好的句子相似度算法可以提高智能客服中问答的准确度.本文针对金融证券领域客服, 提出了基于多特征融合的句子相似度算法模型, 提高了客服的智能性. 通过矩阵拼接的方式, 融合用户提问语句和知识库语句的词形特征和语义特征, 其中词形特征考虑N-gram相似度、编辑距离、Jaccard相似度三种词形信息, 并针对语义特征提取, 提出了基于多头注意力机制(multi-head attention)的神经网络模型LBMA. 利用上述融合的特征, 运用机器学习分类器判断两个语句是否相似, 并将分类器分类结果作为多特征融合模型的计算结果. 在尽量不改变语义信息的前提下, 通过数据增强(Data Augmentation, DA)技术扩充数据集, 提升了模型泛化能力. 实验结果表明, 与已有方法相比, 该模型在智能客服数据集上能够有效提升相似度计算的准确性, 准确率达到94.69％.
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| 关 键 词： | 智能客服 句子相似度 多头注意力机制 机器学习 数据增强 |
| 收稿时间： | 2020/11/6 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/12/12 0:00:00 |
Intelligent Customer Service Model Based on Multi-Feature Fusion |
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| LI Mei-Ling,REN Ya-Wei,SUN Jun-Mei,LI Xiu-Mei,HE Xin-Rui.Intelligent Customer Service Model Based on Multi-Feature Fusion[J].Computer Systems& Applications,2021,30(7):239-245. |
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| Authors: | LI Mei-Ling REN Ya-Wei SUN Jun-Mei LI Xiu-Mei HE Xin-Rui |
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| Affiliation: | School of Information Science and Engineering, Hangzhou Normal University, Hangzhou 311121, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | intelligent customer service sentence similarity multi-head attention mechanism machine learning data enhancement |
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