基础课16——FAQ 问答引擎_faq问答算法服务

智能客服FAQ问答引擎是一种基于人工智能技术的问答系统，旨在自动回答用户的问题和解决常见问题。这种引擎利用自然语言处理技术和机器学习算法来理解用户的问题，并从预先定义的常见问题列表中匹配最佳答案。

1.定义

FAQ问答引擎是一种传统的问答机器人引擎，它基于NLP算法研发，为用户提供高泛化性、灵活拓展的QA对匹配引擎。FAQ通常以{1条标准问 + 1 条标准答案 + n条相似问}的结构将语料存储在FAQ语料库中（如mysql、ElasticSearch）。

在FAQ问答引擎中，当用户提出一个问题时，系统会从所有标准问和相似问中混合召回出top N条（如bm25召回算法）。然后，把所有相似问映射成标准问，去重，再映射到对应的标准答案。最后，通过精排算法，选出分数最高的的答案返回给用户。

FAQ常用于办公、人力、常见问题这种简单场景。不过，FAQ的语料库构建比较耗时，需要人工梳理，随着系统的持续运营，还要定期更新。

2.工作原理

2.1智能客服FAQ问答引擎的基本工作原理：

1. 预定义常见问题：智能客服FAQ问答引擎需要一个常见问题列表，这些问题通常由企业或组织预先定义。这些问题可能涉及到产品特点、服务范围、使用方法等。
2. 自然语言处理：用户输入的问题会被转化为计算机可理解的语言。通过自然语言处理技术，系统能够识别关键词和短语，理解问题的含义。
3. 匹配最佳答案：系统将用户的问题与常见问题列表进行匹配，寻找最相关的答案。这通常涉及到一些复杂的算法和技术，如语义匹配、关键词权重等。
4. 提供答案：一旦找到匹配的答案，系统就会将答案返回给用户。答案可能以文本、语音或对话的形式呈现，取决于系统的设计和用户的需求。
5. 自我学习和优化：智能客服FAQ问答引擎能够根据用户反馈和系统表现进行自我学习和优化。通过收集用户的问题和答案，系统能够逐渐改进常见问题列表和匹配算法，提高回答的准确性和效率。

2.2举例

一个常见的应用FAQ问答引擎的例子是在线购物网站的客户服务。当用户在购物过程中遇到问题时，他们可以向网站的客服提问。这时，FAQ问答引擎可以快速地搜索和匹配用户的问题与答案，并给出相应的解答。

例如，当用户询问“如何取消订单？”时，FAQ问答引擎可以在预先存储的问题和答案库中搜索与“取消订单”相关的答案。如果找到了匹配的答案，那么FAQ问答引擎就会自动回复用户，告诉他们如何取消订单。如果没有找到匹配的答案，那么FAQ问答引擎可能会将这个问题转交给人工客服处理。

此外，FAQ问答引擎还可以根据用户的提问历史和偏好，推荐相关的答案和产品信息，提供个性化的服务。例如，如果用户询问过如何取消订单，那么在用户下次购物时，FAQ问答引擎可以自动提醒他们取消订单的步骤，或者推荐一些相关的产品信息。

3.特点

3.1优点

智能客服FAQ问答引擎的优点包括：

1. 提高效率：自动回答常见问题可以节省人工客服的时间和精力，提高客户服务的效率。
2. 降低成本：通过减少人工客服的工作量，可以降低企业的人工成本。
3. 提高客户满意度：快速、准确的回答可以提高客户满意度，减少客户等待时间和困扰。
4. 自我学习和优化：智能客服FAQ问答引擎能够根据用户反馈进行自我学习和优化，提高回答的准确性和效率。

3.2局限性

例如无法处理非常规问题、可能出现误解和错误回答的情况等。因此，对于一些复杂或特殊的问题，人工客服仍然具有不可替代的作用。

4.搭建一个基本的FAQ问答引擎

以下是一个简单的Python代码示例，用于构建一个基本的FAQ问答引擎：

import json  
import nltk  
from nltk.corpus import stopwords  
from nltk.tokenize import word_tokenize, sent_tokenize  
from nltk.stem import PorterStemmer  
  
# 读取数据集  
with open('data.json', 'r') as f:  
    data = json.load(f)  
  
# 构建问题字典  
questions = {}  
for item in data:  
    for question in item['questions']:  
        if question not in questions:  
            questions[question] = []  
        questions[question].append(item['answer'])  
  
# 文本预处理函数  
def preprocess(text):  
    # 分句和分词  
    sentences = sent_tokenize(text)  
    tokens = [word_tokenize(sentence) for sentence in sentences]  
    # 去除停用词  
    stop_words = set(stopwords.words('english'))  
    filtered_tokens = [[word for word in token if word.lower() not in stop_words] for token in tokens]  
    # 词干提取  
    stemmer = PorterStemmer()  
    stemmed_tokens = [[stemmer.stem(word) for word in token] for token in filtered_tokens]  
    return stemmed_tokens  
  
# 匹配函数  
def match(question):  
    processed_question = preprocess(question)  
    for q in questions:  
        if question == q:  
            return questions[q]  
        processed_q = preprocess(q)  
        if stemmed_tokens == processed_q:  
            return questions[q]

备注：

BM25召回算法：

BM25是一种在信息检索中广泛应用的召回算法，它是TF-IDF的一种优化版本。TF-IDF是一种统计方法，用于评估一个词在一份文档中的重要程度。而BM25在TF-IDF的基础上引入了更多的参数，并对词频进行了更复杂的处理。

BM25的公式为：

B M 25 ( i ) = 词 i 的数量 总词数 ∗ ( k + 1 ) C C + k ( 1 − b + b ∣ d ∣ a v d l ) ∗ l o g ( 总文档数 包含 i 的文档数 ) C = t f

其中，词 i 的数量是词 i 在文档中出现的次数，总词数是文档中的总词数，k 和 C 是常数，b 是文档的长度，avgdl 是文档的平均长度，log 是对数函数，总文档数是文档的总数，包含 i 的文档数是包含词 i 的文档数。

BM25和TF-IDF的计算结果很相似，但BM25多了一项，这一项是用来对TF的结果进行的一种变换。这种变换可以更好地处理长文档和短文档，并且可以更好地处理文档的长度和词频之间的关系。

在召回算法中，BM25通常被用于从大量的数据中快速找出与目标相关的数据。它通常会和其他召回算法一起使用，以进一步提高推荐的准确性和效率。

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