一种基于技能包动态注入的铁路客服问答方法及系统与流程

本发明涉及铁路客服问答领域，具体而言，涉及一种基于技能包动态注入的铁路客服问答方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术：

1、铁路售票客服问答涉及复杂的业务规则和条件依赖，例如退票、改签、候补、报销凭证、学生票、儿童票等问题需要结合订单状态、是否开车、票种类型、购票渠道、身份类别及规则版本等多种因素进行综合判断。目前，铁路售票客服领域的问答系统多采用检索增强生成技术，以文档片段、常见问题或文本块作为基本检索单元，通过语义匹配获取相关信息后生成回复。这种技术在一般性问答场景中能够提供一定支持，但对于铁路售票这样规则复杂、条件依赖性强的业务场景，现有方法难以快速准确匹配业务需求，导致铁路售票客服领域业务规则问答的效率低、准确度差。

2、因此，如何实现针对铁路售票客服领域业务规则问答的高效、准确处理，为本领域技术人员所要解决的技术问题。

技术实现思路

1、为了解决现有技术中铁路售票客服领域业务规则问答效率低、准确度差的问题，本发明提供一种基于技能包动态注入的铁路客服问答方法、系统、电子设备及计算机可读存储介质。

2、一种基于技能包动态注入的铁路客服问答方法，包括：

3、接收问答请求，并对所述问答请求进行业务意图识别，得到对应的业务意图；所述业务意图用于表征业务类型及对应的条件变量；

4、基于所述业务意图对所述问答请求进行分析，得到候选条件变量及已识别条件变量值；

5、根据所述业务意图、所述候选条件变量及已识别条件变量值，从预设的技能包库中选择至少一个技能包进行加载；所述技能包为针对某一业务类型对应的知识资源集与策略集进行封装得到的标准化模块；

6、在所述技能包内对所述问答请求进行检索，并根据检索结果生成对应的问答结果。

7、可选的，在根据所述业务意图、所述候选条件变量及已识别条件变量值，从预设的技能包库中选择至少一个技能包进行加载之前，所述方法还包括：

8、获取原始知识资源文档；所述原始知识资源文档包括业务规则文档、faq（frequent asked question，常见问题）问答文档、规则版本管理记录；

9、对所述原始知识资源文档进行解析与切分，得到具有业务主题及适用意图的多个知识片段；

10、获取铁路客服业务的条件变量标签，并建立所述条件变量标签与所述知识片段之间的映射关系；所述条件变量标签用于描述影响业务规则结论的关键条件变量；

11、基于所述业务主题、所述适用意图及所述条件变量标签，对所述知识片段进行聚类重组，得到用于描述对应业务能力的候选集合；

12、针对每个所述候选集合建立对应的技能包，并基于所述原始知识资源文档的类别将聚类重组后的知识片段划分至所述技能包的对应属性集合中；所述属性集合包括关联规则集合、关联faq条目集合、关联规则版本集合；

13、基于输入的配置信息，为每个所述技能包配置对应的运行策略；

14、对每个所述技能包进行质量校验，并根据通过质量校验的技能包建立所述技能包库。

15、可选的，所述对所述原始知识资源文档进行解析与切分，得到具有业务主题及适用意图的多个知识片段，包括：

16、对所述原始知识资源文档执行文档格式解析，提取文档格式信息；

17、基于所述文档格式信息对所述原始知识资源文档进行初始分段，得到初始片段集合；

18、识别所述初始片段集合中每个初始片段对应的业务主题，并基于所述业务主题对所述初始片段进行归并或切分处理，得到主题片段集合；

19、对所述主题片段集合中的每一主题片段执行规则句式分析，并基于得到的条件语句和结论语句进行配对，得到候选知识片段；

20、识别所述候选知识片段对应的意图表述，并基于所述意图表述确定所述候选知识片段的适用意图；

21、基于所述业务主题对所述候选知识片段执行跨边界融合处理，得到所述具有业务主题及适用意图的知识片段；

22、对所述知识片段进行完整性校验。

23、可选的，所述根据所述业务意图、所述候选条件变量及已识别条件变量值，从预设的技能包库中选择至少一个技能包进行加载，包括：

24、针对于所述技能包库中的每个所述技能包，确定所述技能包对应的适用意图与所述业务意图的匹配值；

25、确定所述技能包对应的条件变量标签对所述候选条件变量的覆盖值，以及所述技能包对应的条件变量标签对所述已识别条件变量值的兼容值；

26、基于所述匹配值、所述覆盖值及所述兼容值确定所述技能包的评分；

27、将评分高于第一阈值的技能包确定为候选技能包；

28、若所述候选技能包为一个，则加载所述候选技能包；

29、若所述候选技能包为多个，则判断所述候选技能包中最高分与次高分的差值是否超过第二阈值；

30、若是，则加载评分最高的候选技能包；

31、若否，则加载评分最高的多个条件变量标签不同的候选技能包。

32、可选的，当加载评分最高的多个条件变量标签不同的候选技能包时，所述在所述技能包内对所述问答请求进行检索，包括：

33、将已加载的评分最高的候选技能包确定为主技能包，并将已加载的其他候选技能包确定为约束技能包；

34、分别在所述主技能包及所述约束技能包中对所述问答请求进行检索，得到第一检索子结果及至少一个第二检索子结果；

35、基于所述第一检索子结果及所述第二检索子结果进行融合处理，得到所述检索结果。

36、可选的，所述在所述技能包内对所述问答请求进行检索，并根据检索结果生成对应的问答结果，包括：

37、基于所述已识别条件变量值，确定所述技能包对应的条件变量标签中的必要标签；

38、根据所述问答请求、所述业务意图及所述候选条件变量，识别所述问答请求对所述技能包中所述知识片段的需求类型；

39、基于所述必要标签及所述需求类型，确定并激活所述技能包中需要激活的知识片段；

40、在已激活的知识片段中对所述问答请求进行检索，得到所述检索结果；

41、根据所述检索结果生成对应的问答结果。

42、可选的，所述知识片段包括faq片段及规则片段；

43、所述在已激活的知识片段中对所述问答请求进行检索，得到所述检索结果，包括：

44、在所述技能包中已激活的faq片段中对所述问答请求进行检索，得到与所述业务意图相关的候选faq片段；

45、在所述技能包中已激活的规则片段中对所述问答请求进行检索，得到与所述问答请求相匹配的候选规则片段；

46、将所述候选faq片段与所述候选规则片段分别映射为证据单元，并汇总形成证据单元集合；

47、对所述证据单元集合中的每个证据单元进行排序及冲突消解处理，得到有效证据单元集合；

48、将所述有效证据单元集合确定为所述检索结果。

49、可选的，所述根据所述检索结果生成对应的问答结果，包括：

50、根据所述已识别条件变量值，以及所述技能包对应的条件变量标签，计算条件变量完整度；

51、根据所述有效证据集合中的真实冲突数量计算冲突强度；所述真实冲突数量为经过冲突消解处理后依然存在冲突的证据单元的数量；

52、当所述条件变量完整度大于或等于第三阈值，且所述冲突强度小于或等于第四阈值时，判定回答类型为直接回答类型；

53、基于所述有效证据集合生成所述问答结果并输出。

54、可选的，所述方法还包括：

55、当所述条件变量完整度大于第五阈值且小于第三阈值时，判定回答类型为澄清追问类型；

56、基于所述候选条件变量及所述已识别条件变量值生成追问语句并输出。

57、可选的，所述方法还包括：

58、当所述条件变量完整度小于或等于第五阈值，或者所述冲突强度大于第六阈值时，判定回答类型为拒绝回答类型；

59、输出拒答提示信息及引导信息，以引导用户转人工处理。

60、可选的，所述基于所述业务意图对所述问答请求进行分析，得到候选条件变量及已识别条件变量值，包括：

61、从预先构建的条件变量依赖表中查询与所述业务意图对应的条件变量集合；所述条件变量集合包括必选集合、可选集合、例外集合；

62、基于所述问答请求确定已显式表达的条件信息，形成所述已识别条件变量值；

63、将所述必选集合、所述可选集合及所述例外集合中的所有条件变量确定为所述候选条件变量。

64、一种基于技能包动态注入的铁路客服问答系统，包括：

65、识别模块，用于接收问答请求，并对所述问答请求进行业务意图识别，得到对应的业务意图；所述业务意图用于表征业务类型及对应的条件变量；

66、分析模块，用于基于所述业务意图对所述问答请求进行分析，得到候选条件变量及已识别条件变量值；

67、加载模块，用于根据所述业务意图、所述候选条件变量及已识别条件变量值，从预设的技能包库中选择至少一个技能包进行加载；所述技能包为针对某一业务类型对应的知识资源集与策略集进行封装得到的标准化模块；

68、检索模块，用于在所述技能包内对所述问答请求进行检索，并根据检索结果生成对应的问答结果。

69、一种电子设备，包括：

70、处理器和存储器，所述存储器用于存储至少一条指令，所述指令由所述处理器加载并执行时以实现如上述任意一项所述的基于技能包动态注入的铁路客服问答方法。

71、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任意一项所述的基于技能包动态注入的铁路客服问答方法。

72、本发明实施例提供的基于技能包动态注入的铁路客服问答方法，通过接收问答请求，并对问答请求进行业务意图识别，得到对应的业务意图；基于业务意图对问答请求进行分析，得到候选条件变量及已识别条件变量值；根据业务意图、候选条件变量及已识别条件变量值，从预设的技能包库中选择至少一个技能包进行加载；在技能包内对问答请求进行检索，并根据检索结果生成对应的问答结果。本发明通过预先将铁路售票客服业务规则按业务能力封装为技能包，使知识组织方式与业务处理需求更加匹配。当收到用户提问时，系统先识别业务意图并分析候选条件变量及已识别条件变量值，然后选择相应的技能包进行检索。由于每个技能包都是针对特定业务类型封装的知识资源集与策略集，系统在选择技能包时能够精准匹配问题类型，避免了在大量无关信息中查找答案的情况。在技能包内部进行检索的方式使得查询范围更加聚焦，提高了问答回复的准确性及效率。