26、文本问答机器人技术解析

文本问答机器人技术解析

1. 文本向量化处理

在文本问答机器人的处理流程中，首先会对原始数据集中出现的单词按照统计算法进行计数，从而构成初始的词法向量。新生成的向量由原始数据集中的所有单词组成，并且所有单词（假设停用词已被移除）都能在新生成的向量中找到对应的元素。

经过第一步处理后，所有文本都可以表示为向量。每个文本可以表示为一个具有自身独特长度的字典向量，若文本不同，字典向量的长度也会有所不同。通常，我们使用 0 - 1 表示法来描述文本，若一个单词出现，则对应的向量元素表示为 1；若未出现，则表示为 0。

不过，由于特征提取不会分析文本中的无用信息，它会将所有文本转换为词法向量，因此生成的词法向量维度较高，不利于直接计算。所以，后期计算中涉及的特征向量是经过特征选择后的向量，特征选择在这一环节体现了降维的作用，避免了计算中的维度灾难问题。

2. 问题分类技术

问题分类的目的是通过先将问题分类到不同类别，再深入分析，以理解用户提问时的意图。问题分类问题常被视为如何求解一个映射函数，该函数将问题 (x \in X) 映射到某个类别，如公式 (f: X \to {y_1, y_2, \cdots, y_n}) 所示，其中 (f) 基于先验经验知识表示，(y_i) 属于类别集合 (Y)，(X) 是问题集合。

在问题分析阶段，问题分类有两个作用：一方面，它在一定程度上缩小了答案的候选空间；另一方面，答案提取策略由问题的类别决定，不同类别的问题对应的答案选择策略集知识库也不同。

3. 答案提取技术

答案提取是指从具有不同结构的结构化、半结构化、非结构化等数据中提取信息，识别、发现并提取构成答案的概念、类型、事实、关系、规则等信息。

结构化信息具有较强的结构，通常由程序控制自动生成，信息提取的对象一般是某些字段对应的内容；非结构化信息具有较强的语法，如网页信息中的新闻信息；半结构化信息介于两者之间，其信息内容语法性不强，有一定格式，但没有严格控制。当使用半结构化信息和非结构化信息进行答案提取时，也可以将它们转换为结构化文本，然后进行结构化信息的答案提取。

4. 基于 FAQ 受限域的文本问答机器人系统架构

目前，基于 FAQ 知识库的受限域文本问答机器人是应用最广泛且效果良好的互联网文本问答机器人。该系统架构包含问题分析、信息检索和答案提取模块，为了满足大量用户交互和多交互渠道的需求，同时确保机器人系统的高可用性、高并发性、可扩展性和安全性，系统采用分布式设计，从顶层到底层分为接入层、交互层、服务层和数据层。

层次	功能描述
接入层	系统的接口对接和信息分发层，对接网页、APP、微信等网络渠道的网络接口，然后根据规则将不同的前端信息发送到应用管理进行处理。优化系统信息分发管理，影响系统应用渠道的范围和可用性。
交互层	系统的应用交互管理系统，对来自接入层的信息进行模块化管理，包括用户输入内容的信息管理、敏感词管理、FAQ 知识库管理、知识审核管理、知识状态管理以及系统的参数和权限管理。最能体现系统功能和用户交互体验。
服务层	系统的技术核心，管理与系统问题分析、信息检索和答案提取对应的引擎，包括分词引擎、词法标注引擎、问题分类引擎、数据归一化引擎、信息检索引擎、实体识别引擎、结果生成引擎等。影响系统的准确性和召回率，是区分不同系统和确定系统性能指标的关键。
数据层	与数据存储相关的服务平台，一方面包含用于管理机器人系统的操作系统数据和文件系统，还包含 FAQ 数据库、系统的词表数据库和应用系统的基础数据库。影响系统的整体性能。

下面是该系统架构的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(接入层):::process --> B(交互层):::process
    B --> C(服务层):::process
    C --> D(数据层):::process
    A -->|网络接口对接| Web(网页):::process
    A -->|网络接口对接| APP(APP):::process
    A -->|网络接口对接| WeChat(微信):::process
    C -->|引擎管理| QAEngine(问题分析引擎):::process
    C -->|引擎管理| IREngine(信息检索引擎):::process
    C -->|引擎管理| AEEngine(答案提取引擎):::process

5. 基于 FAQ 受限域的文本问答机器人系统功能

基于 FAQ 受限域的文本问答机器人系统除了能进行简单的一对一问答外，还支持基于场景的问答、指代消歧和关联业务系统等复杂功能和应用场景。

• 用户输入信息预处理 ：包括过滤无效信息和对用户输入信息进行归一化处理。同时，为了提高用户问答效果和系统准确性，系统接入层会根据关键词对用户输入的不完整信息与 FAQ 库中的知识进行匹配，并在用户提问输入过程中进行实时动态提示，引导用户采用 FAQ 库中的标准问题进行问答，避免因歧义分词和未登录词问题导致的准确率降低问题。
• 用户问题识别 ：这是传统文本问答机器人的基本功能，即匹配 FAQ 数据库中与用户问题对应的知识。基于用户发送的最终问题信息，系统通过问题划分、词法标注、句法分析、句子类型分析、问题分类、问题形式化和形式扩展等步骤得到归一化的用户问题；通过问题处理结果获取信息检索的条件和要求，调用信息检索引擎从 FAQ 库中检索所有满足条件的信息。然后根据问题类型对搜索结果进行初步过滤，根据信息检索结果对初步过滤后的信息进行排序，并将排名第一的信息处理为最终答案返回给用户。
• 基于场景的问答 ：旨在应对由于 FAQ 库数量庞大导致的问答准确率低的问题。用户在不同上下文条件下输入相同问题会得到不同答案。这需要在 FAQ 库中构建不同的问答场景，问答场景的上下文关系以树结构关联，每个问答场景的元素包含入口、过程控制和退出机制。
  • 入口 ：系统通过语句的语义匹配进行入口控制，区分不同对话是普通问答还是基于场景的问答，其本质是用户问题识别的过程。
  • 过程控制 ：即场景中的用户对话管理，用户进入场景问答后的第一个问题是入口问题，后续问题在语义上与之前相关。问答机器人根据用户的上下文意图检索并匹配 FAQ 数据库中树状知识的不同知识节点。
  • 退出机制 ：系统根据用户的上下文语义匹配语句的语义，设置场景问答退出机制。当用户的后续回复语句与场景中目标节点的知识不匹配时，满足场景的退出条件，此时用户的问题将与 FAQ 库中的其他知识进行检索和匹配。
• 相关问题推荐 ：基于答案生成过程的结果，如果权重最大的知识的权重满足阈值条件，该知识对应的答案即为最终答案，同时推荐满足另一个权重阈值条件且按权重排序的其他知识的问题。这是解决系统低分辨率率的另一种有效方法。
• 知识学习 ：是收集 FAQ 库中类似问题或 FAQ 库中未包含信息的一种方式。知识学习分为分类方法和聚类方法：分类方法是通过计算待学习信息与已知知识的特征或属性之间的关系，将每个知识划分为一个类别；聚类方法是通过计算待学习信息与质心知识之间的欧几里得距离进行划分。

6. 基于 FAQ 受限域的文本问答机器人系统特点

基于 FAQ 受限域的文本问答机器人系统可以广泛应用于基于浏览器的互联网领域。由于 WEB 技术的广泛应用和技术成熟度，该系统具有以下特点：
- 高并发性 ：系统可以集群部署和采用分布式搜索技术，保证大量用户的同时对话交互。
- 高可用性 ：由于采用分布式结构设计，系统可以在前端接入层进行参数优化、网页端代码调优、压缩、缓存、反向代理优化和操作系统文件句柄数量优化，使系统支持高信息吞吐量。
- 系统安全性 ：在网络层面，系统划分安全区域，部署防火墙系统、安全审计系统、漏洞扫描系统和网络病毒监控系统；在系统层面，通过主机入侵预防、恶意代码预防和资源控制等手段确保系统安全。
- 高准确性 ：系统在中文分词过程中根据不同应用领域采用不同的分词方法，在应用过程中逐步丰富词表，采用用户问题预处理和相关问题推荐来弥补算法模型的局限性，确保系统的高准确性。
- 问答范围有限 ：由于 FAQ 库中信息数量的范围有限，系统只能应用于特定领域或特定服务场景，对于超出此范围的问题，问答效果通常很差。

7. 基于 FAQ 受限域的文本问答机器人应用领域

由于基于 FAQ 受限域的文本问答机器人系统在特定领域和场景中的问答准确率较高，通常超过 80%，因此该机器人广泛应用于特定领域的特定用户群体。目前，它已广泛应用于政务咨询、医院挂号流程问答、银行信用卡常见操作对话、内部人力资源和财务系统人机查询等领域。大量重复性、高频问题由机器人代替人类回答，不仅显著降低了沟通过程中的人力资源成本，还提高了相关问答的实时性，取得了良好的效果。

文本问答机器人技术解析（续）

8. 文本问答机器人技术流程总结

为了更清晰地理解文本问答机器人从文本处理到给出答案的整个过程，我们可以梳理出以下关键步骤：
1. 文本向量化 ：对原始数据集单词计数构成初始词法向量，新向量包含所有单词，用 0 - 1 表示法描述文本。
2. 问题分类 ：通过映射函数将问题分类，缩小答案候选空间，确定答案提取策略。
3. 答案提取 ：从不同结构数据中提取构成答案的信息，可将半结构化和非结构化信息转换为结构化文本后提取。
4. 系统各层处理 ：接入层进行接口对接和信息分发，交互层管理信息，服务层提供技术核心引擎，数据层负责数据存储。
5. 系统功能实现 ：包括用户输入信息预处理、问题识别、基于场景的问答、相关问题推荐和知识学习。

下面是这个流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    classDef process fill:#E5F6FF,stroke:#73A6FF,stroke-width:2px

    A(文本向量化):::process --> B(问题分类):::process
    B --> C(答案提取):::process
    C --> D(系统各层处理):::process
    D --> E(系统功能实现):::process
    D -->|接入层| F(接口对接与分发):::process
    D -->|交互层| G(信息管理):::process
    D -->|服务层| H(引擎管理):::process
    D -->|数据层| I(数据存储):::process
    E -->|用户输入| J(预处理):::process
    E -->|用户问题| K(识别):::process
    E -->|场景问答| L(场景处理):::process
    E -->|相关问题| M(推荐):::process
    E -->|知识学习| N(学习方法):::process

9. 不同数据结构在答案提取中的对比

在答案提取过程中，不同的数据结构具有不同的特点和处理方式，下面通过表格进行对比：
| 数据结构类型 | 特点 | 信息提取对象 | 处理方式 |
| ---- | ---- | ---- | ---- |
| 结构化信息 | 结构强，由程序控制自动生成 | 某些字段对应的内容 | 直接针对字段内容提取 |
| 半结构化信息 | 语法性不强，有一定格式但无严格控制 | 整体信息 | 可转换为结构化文本后提取 |
| 非结构化信息 | 语法强，如网页新闻信息 | 整体信息 | 可转换为结构化文本后提取 |

10. 基于场景的问答详细步骤

基于场景的问答是文本问答机器人的一个重要功能，下面详细介绍其操作步骤：
1. 构建问答场景 ：在 FAQ 库中构建不同的问答场景，场景的上下文关系以树结构关联。
2. 入口控制 ：
- 系统对用户输入的语句进行语义匹配。
- 判断对话是普通问答还是基于场景的问答，本质是进行用户问题识别。
3. 过程控制 ：
- 用户进入场景问答后，第一个问题作为入口问题。
- 后续问题语义与之前相关，问答机器人根据用户上下文意图检索并匹配 FAQ 数据库中树状知识的不同知识节点。
4. 退出机制 ：
- 系统根据用户的上下文语义匹配语句的语义。
- 当用户后续回复语句与场景中目标节点的知识不匹配时，触发退出条件。
- 用户问题将与 FAQ 库中的其他知识进行检索和匹配。

11. 文本问答机器人技术优势与挑战

文本问答机器人技术在特定领域展现出了诸多优势，但也面临一些挑战，具体如下：
- 优势 ：
- 提高效率 ：能快速回答大量重复性、高频问题，降低人力资源成本，提高问答实时性。
- 高准确性 ：在特定领域和场景中，问答准确率通常超过 80%。
- 良好体验 ：支持多渠道交互，通过交互层管理信息，为用户提供较好的交互体验。
- 可扩展性 ：分布式设计使其具有高可用性和可扩展性，能满足大量用户交互需求。
- 挑战 ：
- 问答范围有限 ：由于 FAQ 库信息数量有限，只能应用于特定领域或场景，对超出范围的问题回答效果差。
- 语义理解难题 ：在处理复杂语义、歧义语句和上下文理解方面仍存在不足。
- 知识更新维护 ：需要不断更新和维护 FAQ 知识库，以保证回答的准确性和时效性。

12. 未来发展展望

随着技术的不断进步，文本问答机器人有望在以下方面取得进一步发展：
- 语义理解提升 ：借助更先进的自然语言处理技术，如深度学习模型，提高对复杂语义和上下文的理解能力。
- 知识范围拓展 ：通过整合更多数据源和知识图谱，扩大问答范围，为用户提供更全面的信息。
- 个性化服务增强 ：根据用户的历史提问、偏好和行为，提供个性化的回答和推荐。
- 多模态交互支持 ：除了文本交互，支持语音、图像等多模态交互方式，提升用户体验。

总之，文本问答机器人技术在不断发展和完善，将在更多领域发挥重要作用，为用户提供更加智能、高效、便捷的服务。