在线客服机器人的实现原理介绍

在线客服机器人可以承担大量简单重复的任务，这不仅可以减轻人工客服的工作压力，降低企业的人工成本，使客服人员能够专注于突出专业问题，提高工作热情。

那么在线客服机器人的工作原理是什么，它在实践中是如何应用的呢？接下来，小编将向您详细介绍。

在线客服机器人的实现原理是预先收集大量客服相关信息，建立知识库。在收到访问者的问题后，它可以通过特定的技术和算法理解句子内容，找到最合适的问题答案并进行回答。之后，通过对问答过程的深度学习，自动扩展知识库以提高答案的准确性。在线客服机器人的实现主要包括信息采集、语义理解、答案回复和机器学习四个部分。

▶ 信息收集

收集信息和建立支持库是实现在线客服机器人的基础。知识库中存储的信息越多，涉及的知识越广泛，机器人回答的问题越多，访问者的解决率就越高。机器人问答知识库的信息收集可以直接导入到客户服务知识库中，连接到外部行业相关信息，或者手动添加以输入问答。

▶ 语义理解

在传统的关键词匹配方法中，机器人无法理解句子的含义。基于关键词智能搜索答案往往会导致不同的答案和低答案准确率。在线客服机器人使用自然语言理解技术计算机来处理和分析访客问题，这涉及语言学和计算机科学领域。机器人在计算机算法中使用结合规则和统计的方法来提取stem，恢复部分语音，分词，部分语音标记，命名实体识别，部分语音消歧，句法分析、文本分析等操作将语言视为拟人化虚拟智能的计算任务。

▶ 回答

了解访问者问题后，下一步是从知识库中选择最匹配的问题。传统的LIKE语言查询准确率低，不适合自然语言查询。全文搜索引擎扫描问答数据库中的每条记录，并对单词进行划分以创建索引。索引记录一个单词在每个问答记录中出现的位置和次数。已收到访问者提问后，找到问题细分，比较问题和答案记录，分别计算这些问题和答案记录之间的相似性，选择相似性最高的答案进行回复。

▶ 深度学习

深度学习的概念源于人工神经网络的研究，是一种基于数据表示学习的机器学习方法。深度学习建立和模拟人脑的神经网络进行分析和学习，并通过模仿人脑的机制来解释数据。利用深度学习技术，在线客服机器人可以通过与用户互动和互联网数据挖掘自动进行学习，提高自身的知识数据，并且随着时间的推移，智能客户服务将变得越来越强大和智能。

▶ 总结

本文通过对信息采集、语义理解、答案回复和深度学习四个环节中使用的技术进行阐述，介绍了在线客服机器人的实现原理。在线客服机器人主要结合了自然语言理解、深度学习、人工智能等技术，优化了问答功能，大大提高了回答的准确性。然而，在一些客户交易高、转换要求强的场景中，在线客服机器人的性能无法达到预期的结果。当前客户服务系统的主要运行模式是人机协作。