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本文介绍了AIops在智能客服系统中的应用，强调了知识图谱在问答系统中的重要性，包括知识表示、获取和应用。智能客服的目标是处理一定比例的简单高频问题，而知识图谱在理解和回答复杂问题中起到关键作用。AIops通过机器学习解决运维难题，涉及领域知识、运维场景知识和算法应用。文章还探讨了智能客服的系统架构和评价体系，以及知识图谱行业的发展趋势。
文章目录
移动交流的核心问题
- 多轮会话的支持，
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- 关于知识图谱数据的更新和维护
- 知识图谱的在大数据组合应用的问题
- 知识图谱是否可以应用到产品推荐
- 知识图谱是否可以应用到智能客户方面
- 10019 语音识别 问题识别 简单问题回答推荐 tts
- 知识图谱是否可以应用到NLU自然语义理解方面
- 知识图谱与检索式结合
- 专业问题库如何自动更新和迭代
知识图谱问答
- 早期：规则和模板匹配，专注领域专业知识
- 知识图谱前身是语义网。
- 基于语义解析的知识库问答需要对输入的自然语言问句进行分解，将问句转化为结构化的查询语言，然后将问句的语义信息填充到逻辑表达中，在知识库中查找答案。构造语法树的主要过程包括词汇映射和构建两部分。首先将自然语言进行分词，然后将单个词语通过词汇表等方式连接到知识库中的实体完成词汇映射；然后将各个叶节点自底向上进行两两合并。
- 基于信息检索的知识库问答通常先进行对知识库进行检索得到候选答案集合，然后通过问句、知识库、规则等信息筛选候选集合挑选正确答案。而对知识 库检索的办法通常是先识别出自然语言问句中的实体或实体指称，在知识库
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