智能客服FAQ知识点挖掘一般方法

一般来说，智能客服有3个功能实现：QABot，TaskBot，ChatBot。其中QAbot中包括FAQ，KBQA。

这里我来谈一下FAQ中知识点的一般方法吧。

一般来说，最开始产品经理会结合业务知识和经验，人工的总结出一些常见的标准问题和答案对，同时会做一些问句改写的工作。一般来说，一个标准问会写个3-5个相似问法，Q-Q paire是业内的通用做法，至于为什么这么做，请参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/50799128。但是这对于后续的FAQ工作是远远不够的。所以一般需要根据线上的客服对话数据做一个标准问句的扩充。

标准问扩充

一般的方法是，

1.先将聊天数据进行清洗，诸如格式对齐，敏感词处理等

2.利用match model对标准问题进行相似度计算，冷启动没有match model时，可以采用tf-idf，bm25+wmd，word2vec+cos等方法，获得相似度的语句，构成候选数据。

3.对候选数据进行人工标注，作为知识库的标准句扩充问法，加入知识库。

4.收集扩充后的语料，进行翻译，EDA（网页）等方法进行match model的迭代训练。并将其用于第二步中。

 

 

以上便是对于标准问句扩充的一般方法，但是仅仅扩充标准问句还是不够的，我们还需要挖掘一下新的知识点。