智能客服语义库技术要求

智能客服语义库技术要求

国家标准 GB/T36339一2018 智能客服语义库技术要求 Techologtcealrequirementsofinteligentcustomerservieesemanticlibrary 2018-06-07发布 2019-01-01实施 国家市场监督管理总局 发布 国家标准化管理委员会国家标准
GB/36339一2018 目 次 前言 引言 范围 2 术语和定义 语义库 词库 5 对象库 知识库 附录A资料性附录语义库的示例 附录B资料性附录语义库创建活动的基本流程 15 附录C资料性附录维度的示例
GB/36339一2018 前 言 本标准按照GB/T1.1一2009给出的规则起草 请注意本文件的某些内容可能涉及专利 本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任 本标准由全国信息技术标准化技术委员会(SAC/TC28)提出并归口 本标准起草单位:上海智臻智能网络科技股份有限公司、电子技术标准化研究院、科学院 计算技术研究所、电信有限公司上海研究院、清华大学、科大讯飞有限公司、招商银行、广州广电运 通金融电子股份有限公司 本标准主要起草人:朱频频、曾永梅、叶雷鸣、王静、张展新、曹存根、杨震
GB/T36339一2018 引 言 智能客服语义库(IntelligentCustomerServwiceSemmanticLibrary)提供了一套对智能客服系统中通 用领域和特定领域知识实现共享和共同认识的融合方法,不仅可以清晰地描述通用领域和特定领域中 的概念及其关系,实现知识的交换,共享和重用,还提供语义相似度计算功能与语义的逻辑推理能力的 基础框架 从而实现以下目的 建立智能客服语义库标准体系框架 -建设各领域的标准语义库和实现跨领域的融合 -实现语义库标准在智能客服系统中的应用 IN
GB/36339一2018 智能客服语义库技术要求 范围 本标准规定了智能客服语义库的结构和具体要求 本标准适用于智能客服系统的知识建设和管理,本标准以中文的语法体系为例,也符合其他语言的 语法体系 术语和定义 下列术语和定义适用于本文件 2.1 智能客服系统inteligenteustomerserieesystem 以自然语言处理和智能人机交互等多种人工智能技术为基础,使用即时通讯、网页、,短信等表现形 式,以拟人化方式与用户进行实时交互的软件系统 2.2 eustomerserviceseman ntehrary 智能客服语义库inteligent 基于智能客服系统并以语义网络表示的结构化知识的集合 2.3 同类词congenericwordl 语义不同但是相关且同一类别的词 2.4 词类wordclass -组同义词或者同类词的集合 2.5 词库lexieallibrary 存放词的库 2.6 对象类ojectcass 从现实事物或抽象概念中提取共同特征组成的一个集合,它可以用明确的界限和含义进行标识 2.7 对象类属性ohjeeteassattribute 用于描述对象类的共同特征 2.8 对象库ojectlibrary 存放对象类的库 2.9 语义表达式 seanticexpression 遵循一定句法且能表达确定语义的表达式
GB/T36339一2018 2.10 知识点 knowledge 对某个概念的完整并且不可再分的描述,包含属性知识点和自定义知识点 2.11 uwtedge inheritfromattriute 属性知识点 kn0 通过从上一级对象类继承了对象类属性从而获得的知识点 2.12 自定义知识点eustomizedknowledge 不能具备与其他任何知识点的共同特征的知识点 2.13 知识库 owledgelibrary kn0 存放知识点的库 将知识点按照业务关系进行分类,组织在一起形成树状结构的库 2.14 知识类 knowledgeclassifietionm 知识库的一个子集,包括一个或多个实例 2.15 实例 instance -组业务相关的知识点的集合 2.16 实例语义 instanceSemantic 用于描述实例的语义表达式 2.17 标准问 standard stiOn ques 用来表示知识点语义的问法描述 3 语义库 3.1概述 智能客服语义库由词库、对象库,知识库三部分组成,见图1,结构示例参见附录A,创建流程参见 附录B 对象库中的属性语义表达式使用词库中的词类 知识库中的实例可以是对象库中的对象类实例化产生的 知识库中的知识点语义表达式使用词库中的词类 词库 对象库 知识库 智能客服语义库框架
GB/36339一2018 3.2词库 3.2.1 目的 构建词库的目的主要是为了分词、构造语义表达式以及使用词本身携带的语义信息进行语义相似 度计算 3.2.2范瞎 构成语义库中的词库是词的集合,包含一个或多个词类,每个词类又由下一级的词类组成 词库的 内容主要取决于知识库要表达的语义信息 3.3对象库 3.3.1 目的 构建对象库的目的主要是为了实例化对象类,从而快速创建某一领域的知识点 3.3.2范踌 构成语义库中的对象库包括对象类及对象类属性,其中对象类属性又由属性名、标准问模板和- 组 属性语义表达式所构成 对象库的内容主要取决于领域业务知识库 3.4知识库 目的 3.4.1 构建知识库的目的主要是为了根据业务需求来组织和管理知识点 3.4.2范睛 构成语义库中的知识库由知识类,实例知识点组成,知识库的内容主要取决于智能客服系统想要 展现给终端用户的信息 词库 4.1结构 词库的结构见图2 词库是由多个词类组成 词类由词类名和一个或多个同义或同类词构成 词类和词是多对多的关系
GB/T36339一2018 1.*被包含 词类 包含词类名[m 包含 1..*被包含 词 同义词/同类词.,判] 图2词库的结构图 图中上方的[1]和[1.关]是指一个词类可以包含一个或多个词类 图中下方的[1]和[l.*]是指一个词类可以包含一个或多个词 4.2命名 4.2.1词类名的命名 命名规则如下 a 不应带有任何符号,如”/" /”“?”等; b)不能重复,具有唯一性 4.2.2功能符号 为了表达词类的一些特性,宜在词类的后面加上功能符号 a) 集合词(井》 使用“井”标注为同类词" b)重要词养n) 使用“*”或“*n”标注为“重要”(其中n表示重要度),这类词相对其他词应在计算语义相似度 过程中提高权重; 名词(%n) 使用“%n”标注一些名词的词性 动词(%v) 使用“%v”标注一些动词的词性; 拼音纠错词(@ 使用“@”标注为可进行拼音纠错的词 4.3条件要求 条件要求如下: 词库应有清晰、明确的组织方式: a b 词库的组织方式为树状结构 根据词的上下位和组成关系作为词库的分类方法 c
GB/36339一2018 5 对象库 5.1结构 对象库的结构见图3. 对象库由对象类及对象类属性组成 对象类中的子类会继承父类的所有对象类属性 对象类和对象类属性是1对1或者1对多的关系 对象类属性由属性名、标准问模板和一组属性语义表达式所构成 标准问模板是由对象符和一些词组成的问句 示例属性名为“开通方法”的标准问模板可以是“如何开通×××" 注:对象符是表示对象类的特定符号 如年龄这个对象类属性的标准问模板为:×××的年龄是多少,其中××× 是对象符 对象类 对象类名 包 被包含 对象类属性 风性名[m 标准问模板[1] 属性语义表达式 [1..* 图3对象库的结构图 图中上方的三角箭头表示对象类之间有继承关系 图中的[1]和[1..*]是指一个对象类可以包含一个或多个对象类属性 5.2命名 5.2.1对象类名、属性名的命名 命名规则如下 应简单明了控制在2个 5个词; a /特2 ?”等; b)不应带有任何符号,如“ 不能重复,具有唯一性 c 5.2.2标准问模板的命名 命名规则如下 具有可阅读性,能描述抽象的语义,控制在2个15个词; a b 应包含对象符; 不应带有除对象符以外的任何其他符号,如“/”“?”等; c
GB/T36339一2018 d 不能重复,具有唯一性 5.3语法 5.3.1属性语义表达式的语法要求 语法要求如下 a 属性中的一组语义表达式要表达相同的语义; 语义表达式中至少应包含一个词类 b 表达式中应包含词类符号; c 表达式中应包含对象符; d 属性语义表达式由一个对象符、一种或多种语法符号、一个或多个词类组成 e 示例年龄这个属性的语义表达式可以如下表达 [×××][年龄][多少?] [×××][多少][岁灯 [×××][多大] 5.3.2语义表达式的语法符号 语法符号如下: 词类符号(“[”和“]” a 为区分表达式中的词与词类,建议词类符号使用左方括号“[”和右方括号“]”,词类应出现在 词类符号中,即左、右方括号之间 示例1:词类名A,则语义表达式中的词类A表示为:;[A] 为表达不同词类共同出现才能表达的语义,应连续放置词类 示例2;词类名A和B,则语义表达式中的AB表示为;[A][B 示例3;词类名A和B和c,则语义表达式中的AlC表示为[A][H[C] 或关系符号(“|") b 在两个不同语义表达式中,如果只有一个词类有所不同,则应使用或关系符号将两个词类拼 接,并将其他剩余相同的语义片段合并形成新的表达式 或关系符号建议使用“|” 示例:[A2]工[B][C]和[A3][B][C]形成新的表达式[A2lA3][B][C],其中[A2A3]表示A2或A3 非必要符号(“?”) 某个词类在语义表达式中存在和不存在都表达相同的语义,则应使用非必要符号,建议使 用“?” 示例[A?]C][c] d 词重复符号(“+n”) 某个词类在语义表达式中要出现多次才能表达需要的语义,则应使用词重复符号,建议使用 “十n”,其中十表示重复,n表示重复出现的次数 示例[A+2][B][c] 有序性符号(“(”和“)" 两个语义表达式中的词类都一样,只是词类出现的顺序不一致就表达了不同的语义,则需要使 用有序性符号,建议使用"(”和“)” 示例.([A][B][c]和([][A])[c],比如“人民币兑美元的税率”的语义表达式为([人民币][美元])[汇率] 而“美元兑人民币的税率"的语义表达式为([美元[人民币][汇率] fD 重要性符号(“关n”) 如果某个词类在语义表达式中尤其重要,则应适当地使用重要性符号,建议使用“*n”,其中
GB/36339一2018 表示重要性,n表示重要程度,n越大表示越重要 示例:[A*2][B][C] 5.4条件要求 对象库应是对知识库中的对象类实例以及属性知识点与相互关系的严格刻画 知识库 6.1结构 知识库的结构见图4 知识库由知识类,实例知识点组成 知识类和实例是1对1或者1对多的关系 实例可以是对象类的实例化,当实例为对象类实例时,该实例下所有的知识点都是属性知识点 实例语义在实例化对象的过程中替换属性语义表达式中的“对象符”,进而生成知识点的语义表 达式 “维度”下的各个参数,即运行环境、客户模型及有效时间范围参见附录C 维度是独立于知识点的内容 语义库系统实现时,当知识点不选择任何参数时,则表示所有的参数共享同一个答案
GB/T36339一2018 被包含 知识类 包含 知识类名[1] 包含 对象类实例 成关 对象类实例名面 1..被包含 对象类实例语义[m 实例 包含 实例名1 实倒语义0 包含 被包含 属性知识点 属性名m 被包含 .* 动态属性语义表达式[. 知识点 威包t 自定义知识点 包含 标准问1 标准问m 知识点语义表达式[l..判 头7 |知识点语义表达式[1 选择 产生 .*被选择 答案 维度 答案[m 运行环境u.判] 客户模型.，*] 有效时间范围[Q.1] 图4知识库的结构 图中上方的[1]和[1关]是指一个知识类可以包含一个或多个知识类 图中中间第一个的[1]和[l*]是指一个知识类可以包含一个或多个实例 图中左方的[1]和[1关]是指一个对象类实例可以包含一个或多个属性知识点 图中中间第二个的[1]和[l*]是指一个实例可以包含一个或多个知识点 图中中间第三个的[1]和[l*]是指一个知识点可以选择一个或多个维度 图中[1]和[1]是指一个知识点可以包含一个属性知识点或者是自定义知识点 图中[1]和[1.*]是指一个对象类可以包含一个或多个对象类属性 图中三角箭头表示对象类之间有继承关系 图中虚线方框表示实例可以是一部分属性知识点和一部分自定义知识点组成 图中带箭头的虚线表示知识点选择不同的参数组合产生不同的答案 对象类实例和属性知识点的关系见图5
GB/36339一2018 对象类可以被实例化为多个对象类实例 对象类属性可以被实例化为多个属性知识点 对象类 对象类实例 对象类名 被实例化 实例化对象类实例名面 对象类实例语义O I包含 *被包含 对象类属性 属性知识点 属性名[] 属性名 标准问模板[u 被实例化 实例化动态属性语义表达式 .，* 属性义表达式..判 图5对象类与实例的关系 6.2标准问的命名 命名规则如下 具有可阅读性,能描述具体语义,控制在4个20个词; a b不应带有任何符号,如”/"“?"等; c 具有唯一性 6.3语法 6.3.1知识点语义表达式的语法原则 语法原则如下 知识点的一组表达式要表达相同且明确的语义; a D表达式中至少应包含一个词类; 表达式中应包含词类符号 c d)知识点语义表达式由一种或多种语法符号、一个或多个词类组成 示例;烤全羊的价格这个知识点的语义表达式可以如下表达 [烤全羊[价格]工多少?] [烤全羊工多少钱] [烤全羊][怎么][卖] 6.3.2语义表达式的语法符号 符号描述同5.3.2. 6.4条件要求 知识结构宜使用树状层次化结构,知识的分类宜采用按业务分类
GB/T36339一2018 附 录 A 资料性附录) 语义库的示例 词库的示例 A.1 词库的示例见图A.1 价格 售价 价格 价钱 价位 重点名词 招牌菜 招牌菜 名词%n 特色菜 灌汤包 点心类# 南瓜饼 领域通用词 餐饮领域 炸春卷 送餐 送餐 送饭 动词%v 续杯 续杯 再来一杯 续一杯 图A.1词库的示例图 其中词类分别有领域通用词、餐饮领域、名词动词,重点名词、点心类.价格,招牌菜、送餐和续杯 A.2对象库的示例 对象库的示例见图A.2 10
GB/36339一2018 口味 菜品价格 菜品 分量 使用原料 餐饮对象类 酒精度数 酒对象类 酒水饮料 价格分量 品牌 图A.2对象库的示例图 其中: 对象类有:餐饮对象类、菜品、酒水饮料和酒对象类; a D)“菜品”的对象类属性有口味、菜品价格,分量 “酒水饮料”的对象类属性有:价格、分量、品牌， c d)“酒对象类”的对象类属性有;酒精度数 A.3知识库的示例 知识库的示例见图A.3 烤全羊的口味怎么样 烤全革多少钱一 份 烤全羊 烤全羊的分量大吗 烤全单的单一般是多大的 热菜 红烧狮子头的口味怎么样 -"份 上海菜 红烧狮子头 红烧狮子头多少钱一 餐饮领域知识库 菜品 红烧狮子头的分量大吗 特色拉皮的口味怎么样 冷菜 特色拉皮 特色拉皮多少钱一份 特色拉皮的分量大吗 图A.3知识库的示例图 1
GB/T36339一2018 其中知识类有:菜品、热菜、冷菜、上海菜; 实例有;烤全羊,红烧狮子头、特色拉皮 三个实例都属于对象类实例; 知识点有;烤全羊的口味怎么样、烤全羊多少钱一份、烤全羊分量大吗、烤全羊的羊一般是多大的、 红烧狮子头的口味怎么样、红烧狮子头多少钱一份、红烧狮子头分量大吗、特色拉皮的口味怎么样、特色 拉皮多少钱一份、特色拉皮分量大吗; 其中除了“烤全羊的羊一般是多大的"为自定义知识点,其余全部是属性知识点 12
GB/36339一2018 录 附 B 资料性附录 语义库创建活动的基本流程 B.1概述 智能客服系统语义库的构建先从单领域开始,然后再扩展到多领域 语义库创建活动的基本流程 见图B.1 收集并整理智能客服系统中所需 知装材 建立单领域语义库 跨领域知识融合 通用语义库 跨领域语义库 智能客服系统语义库 语义库创建活动的基本流程 图B.1 B.2单领域语义库建立机制 智能客服系统在应用过程中积累了大量模糊、不精确的知识点,这些知识点的存在载体是大量的、 不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据(涉及自然语言) 因此从中提取隐含其中的,人们事 先不知道的,但又是潜在有用的信息和知识的过程是十分重要和必要的,使得之前很多无法被理解的历 史数据得到利用 单领域知识挖掘的过程分下面几个部分 语义词库构建;基于自然语言处理的新技术,通过新词识别,实体识别,短语识别及句法分析等 a 技术发现领域中的概念,挖掘概念间的关系,基于语义网络技术,自动或者半自动地构建领域 语义词库; 5 构建候选对象类;对语义词库中的概念的语义理解和归纳,构建候选对象类; 提交人工审核;这种半自动的知识挖掘方法有效的加快了领域语义库构建的进程,降低了 c 成本 13
GB/T36339一2018 B.3跨领域语义库建立机制 在单领域知语义库基础上,逐渐的融人新领域的知识 使知识体系随着新领域知识的融人而调整 并使其适应对应的多个领域的要求,最终实现跨领域知识的融合 各领域词类的融合:将各个领域语义库中的重合的通用词类合并,并将垂直领域的专业词汇按 照领域进行分类放在跨领域语义库词库的分支上; b 对象类的合并:一个新领域的知识要想融人到现有语义库中来,先要用对象类匹配的方法在现 有知识中找到相似的对象类,然后进行合并 对象类合并要将多个对象类整合到一起,消除重 叠的部分,去掉不一致的部分,使合并后的新对象类更合理,更能表达这些被合并对象类的 概念; 知识点的合并;各行各业中除了各行业特有的专业知识内容,还有一部分是多个行业共通的知 识,比如会员相关的知识内容 将各行业中两个以上通用的知识内容提取出来形成通用语义 库 这种跨领域的知识沉淀机制使得机器人能够总结出“领域语义库”和“通用语义库”,提高 知识重用的效率并使语义库体系越来越完青 14
GB/36339一2018 附录 C (资料性附录) 维度的示例 C.1 运行环境 C.1.1 概述 知识库运行环境简称运行环境模型 为满足有效的个性化服务的需求,针对不同的服务渠道、运行 环境中的渠道状态,有效时间等,知识库的标准答案的设立应该与这些运行环境有关 也就是说,对来 自不同渠道的客户咨询,客户所获得的回复可以不一样,因此需要对知识点对应的标准答案内容按照渠 道的要求,进行相应的编制 C.1.2服务渠道 服务渠道是服务商为客户提供服务的设施,客户从中获得各种服务 不同的渠道有不同的业务集， 不同的运行策略,也可能有不同的内容呈现 例如,对于来自短信渠道的问题,需要返回的答案是有字数限制的,需要言简意贼,不能有过大的多 媒体信息 而来自网站渠道的短信,对答案的要求则是准确丰富,客户会关心和这个答案相关的一些其 他答案,还会要求图片等,答案的形式更多样 渠道为微信,短信含彩信),易信,网站,wAP,飞信,邮件,微博,论坛,人工坐席,营业厅工作人 员,人工咨询信息台,自定义电子渠道),其中“人工坐席”“营业厅”“人工咨询信息台"为人工渠道,“自定 义电子渠道”为组织自身独有的渠道,其余的为电子渠道 C.1.3运行环境中的渠道状态 客户化知识的内容有时与它的运行有关 例如,当“人工坐席”渠道的运行出现临时性的故障,而客 户改用“微信”渠道进行咨询时,此时应用于“微信”渠道的客户化知识内容要有所体现 为此,建议引人运行环境中的渠道状态,其值域为(正常服务,渠道繁忙,故障维修,弃用,无人值 守} 注:针对有情绪的用户可以将现有渠道转换为人工客服渠道 C.2客户模型 C.2.1 概述 图C.1为客户模型,代表了一组客户的特征,根据提问用户所在的客户模型可能会提供不同的答案 内容 C.2.2客户类型 作为个体的客户,可以分为不同的类型,称为客户类型 例如,对电信运营商而言,它们的客户类型 通常是“政府”“企业”“家庭”“个人” 可以跨“客户类型”提问 客户类型可以限制业务,也可以限制答案 一个业务,针对的客户类型是唯一的,不能同时针对两 15
GB/T36339一2018 个客户类型 客户类型 客户 地域 客户级别 客户 客户身份 客户群 特征 组 客户历史 信息 图c.1客户模型 C.2.3客户重要性及其级别 大部分组织按照客户的重要性,将客户分为不同的级别,体现组织对他们的服务策略、服务形式,也 决定了客户获得的服务质量 不同的组织采用不同的级别名称,例如“会员客户”“非会员客户”;又如. “普通客户”“银卡客户”“金卡客户” 客户级别的定义规则: 对于客户来说,客户级别是唯一的; a b根据组织的服务策略,可采用规则的方式确定客户级别的变迁规则 C.2.4客户群(组 根据客户的某种属性或特征对客户分群(组) 这些特性可以是客户类型、客户级别,例如,将“个人 客户”归为一组,统一地进行服务 客户分群(组)也可以由组织设定的某种筛选条件而选出的客户 这 些筛选条件可以是客户的行为,如近期有过投诉,近期频繁咨询是否黑名单用户;也可以是客户的个人 特征,如性别、年龄、职业、收人,文化层次等 根据这些筛选条件,可以构造出各种客户群(组 C.2.5客户地域 指客户所在的省份和城市 地域也是客户服务中比较重要的一个客户特征,组织有时会拨照不同 的地区进行相关的产品和服务的营销,政府部门也会根据不同地域的社会经济发展程度、产业特色、民 族特点等信息,出台针对性的相关政策措施 因此,不同地区的客户提出的同一个问题,可能获得不同 的回复 客户地域可以参照GB/T22602007 C.2.6客户身份特征管理 客户身份特征应包括客户性别、出生时间、文化程度、职业、民族 例如,不同的民族有不同的生活 习惯和消费习惯 民族是客户服务中比较重要的一个客户特征,组织有时会按照不同的民族进行相关 的产品和服务的营销,政府部门也会根据不同民族的社会经济发展程度、产业特色、民族特点等信息,出 台针对性的相关政策措施 因此,不同民族的客户提出的同一个问题,可能获得不同的回复 C.2.7客户历史信息模型 客户历史信息包括:咨询过的服务或产品、购买过的服务或产品、退订过的服务或产品、投诉过的服 务或产品、赞誉过的服务或产品 16
GB/36339一2018 C.2.8补充说明 客户化知识资源管理也可针对组织内的新招聘的客服代表,或组织内非专业的员工 客户化知识 资源管理对这些员工也同样具有特别重要的意义,可以节约客服代表的培训成本,可以增强非专业的员 工的学习能力 C.3 有效时间范围 即知识点标准答案内容的有效期限 当客户的咨询发生设定有效期限内,则将该知识点标准答案 返回给客户 一条知识点的标准答案可以有多个有效时间 有效时间采用:beginTime=YYYY:MM;DDHH;MM:SS,endTime=YYYY;MM;DDHH: MM:SS的形式表示 有一个特殊情形,即beginTime=YYYY;MM:DDHH:MM:sS,endTime=MAX,它表示永久 有效 当一条知识点的标准答案有多个有效时间时,这些有效时间表示为 beginTimel=YYYY:MM:DDHH:MM:SS,endTimel=YYYY:MM:DDHH:MM:SS beginTime2=YYYY,MM.,DDHH,MIM.Ss,endTime2=YYYY,MM,DDHH;MM.ss beginTimeN=YYYY;MM;DDHH.MM.Ss,endTimeN=YYYY.MM;DDHH;MM.Ss

智能客服语义库技术要求GB/T36339-2018

在现代社会，人们的生活节奏越来越快，对于服务的需求也日益增加。而随着AI技术的不断发展，智能客服成为许多企业提供服务的主要方式之一。而智能客服的核心技术之一就是语义库。 GB/T36339-2018《智能客服语义库技术要求》是国家标准化管理委员会发布的一项标准。该标准规定了智能客服语义库的基本构成、数据格式、数据源和质量要求等方面的内容，旨在为智能客服的开发和应用提供统一的技术标准。 智能客服语义库是指一种基于自然语言理解技术，将用户输入的自然语言转换为计算机可理解的结构化语言的系统。它是智能客服系统中的重要组成部分，可以大幅度提升客服效率和服务体验。而实现高效精准的语义理解，离不开优质的语义库。 标准中明确规定了语义库的构成要素，包括词汇表、句型模板、实体识别等。同时，还规定了语义库数据源的要求，强调采集和维护过程中需要保证数据质量和安全性。 除此之外，标准还对语义库的使用方案提出了要求，如需要考虑多语言、多渠道接入、智能推荐等特点。这些要求都为智能客服应用提供了保障。 总之，GB/T36339-2018标准的制订为智能客服语义库的开发和应用提供了一系列技术要求与规范，有助于提高智能客服的服务效率和用户体验。

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