【摘要】：目前國(guó)內(nèi)電子商務(wù)平臺(tái)的企業(yè)和商家主要依賴客服人員來(lái)解決用戶售前售后的提問(wèn)。為減少客服的工作量,提高系統(tǒng)的效率,本文將用戶常見(jiàn)的問(wèn)題和領(lǐng)域知識(shí)結(jié)合構(gòu)建知識(shí)庫(kù),實(shí)現(xiàn)客服問(wèn)答系統(tǒng)。目前領(lǐng)域本體在問(wèn)答系統(tǒng)中的應(yīng)用主要體現(xiàn)在對(duì)領(lǐng)域概念的分類(lèi)方面,缺乏對(duì)用戶問(wèn)句的語(yǔ)義理解和處理。本文以母嬰領(lǐng)域?yàn)槔?本文分析客服系統(tǒng)的聊天記錄,構(gòu)建領(lǐng)域本體和FAQ庫(kù),并重點(diǎn)研究和改進(jìn)了領(lǐng)域本體對(duì)實(shí)體的屬性描述和屬性相似度計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)了基于領(lǐng)域本體的客服自動(dòng)問(wèn)答系統(tǒng)。在以下方面展開(kāi)了研究工作:首先研究了領(lǐng)域本體概念及其關(guān)系的表達(dá),構(gòu)建了母嬰知識(shí)的領(lǐng)域本體。在本體的構(gòu)建過(guò)程中,本文不僅對(duì)領(lǐng)域的概念分類(lèi)關(guān)系進(jìn)行表示,而且強(qiáng)調(diào)對(duì)實(shí)體屬性的描述。利用句子依存語(yǔ)法分析將自然語(yǔ)言的主謂賓關(guān)系與本體中的主謂賓關(guān)系進(jìn)行映射。其次,研究了領(lǐng)域本體的概念相似度計(jì)算方法,對(duì)基于本體的概念相似度算法提出改進(jìn)。以往計(jì)算本體的概念相似度所提到的“概念”對(duì)應(yīng)本體中的類(lèi)或?qū)嶓w,本文根據(jù)構(gòu)建的領(lǐng)域本體,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了本體中的類(lèi)、實(shí)體和屬性的相似度計(jì)算方法,實(shí)現(xiàn)了概念之間的非分類(lèi)關(guān)系的語(yǔ)義相似度計(jì)算。最后,根據(jù)改進(jìn)的概念相似度計(jì)算方法,提出了一種句子的本體擴(kuò)展方法。該方法根據(jù)類(lèi)的分類(lèi)關(guān)系判斷刪除句子的冗余信息,并且根據(jù)類(lèi)的非分類(lèi)關(guān)系對(duì)句子的潛在信息進(jìn)行擴(kuò)展。最后結(jié)合VSM算法,進(jìn)行句子的相似度計(jì)算,建立了可對(duì)母嬰商品和相關(guān)知識(shí)查詢的問(wèn)答系統(tǒng)。目前該算法模型已成功應(yīng)用于青島市海爾軟件智能客服問(wèn)答系統(tǒng)HelloOWN中。使用母嬰本體后,該系統(tǒng)在語(yǔ)義分析方面取得了良好效果。
[Abstract]:At present, domestic e-commerce platform enterprises and businesses mainly rely on customer service personnel to solve users' pre-sale and post-sale questions. In order to reduce the workload of customer service and improve the efficiency of the system, this paper combines the common questions and domain knowledge of users to build a knowledge base to realize the customer service question and answer system. At present, the application of domain ontology in question answering system is mainly reflected in the classification of domain concepts, and lacks the semantic understanding and processing of user questions. Taking the mother and child domain as an example, this paper analyzes the chat records of the customer service system, constructs the domain ontology and FAQ library, and focuses on the research and improvement of the attribute description and attribute similarity calculation method of the domain ontology to the entity, and realizes the customer service automatic question and answer system based on the domain ontology. The research work has been carried out in the following aspects: firstly, the concept of domain ontology and the expression of its relationship are studied, and the domain ontology of maternal and infant knowledge is constructed. In the process of ontology construction, this paper not only represents the conceptual classification relationship of domain, but also emphasizes the description of entity attribute. Sentence dependent grammar analysis is used to map the subject-predicate-object relationship of natural language with the subject-predicate-object relationship in ontology. Secondly, the concept similarity calculation method of domain ontology is studied, and the ontology-based concept similarity algorithm is improved. In the past, the "concept" mentioned in calculating the concept similarity of ontology corresponds to the class or entity in ontology. According to the constructed domain ontology, this paper designs and implements the similarity calculation method of class, entity and attribute in ontology, and realizes the semantic similarity calculation of non-classification relationship between concepts. Finally, according to the improved concept similarity calculation method, a sentence ontology extension method is proposed. This method judges the redundant information of deleted sentences according to the classification relationship of the class, and extends the potential information of the sentence according to the non-classification relationship of the class. Finally, combined with VSM algorithm, the similarity of sentences is calculated, and a question and answer system which can query maternal and infant goods and related knowledge is established. At present, the algorithm model has been successfully applied to Qingdao Haier software intelligent customer service question answering system HelloOWN. After using maternal and infant ontology, the system has achieved good results in semantic analysis.
【學(xué)位授予單位】：青島大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：2508404