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一种智能运维客服系统及实现方法与流程

2021-11-03 14:56:00 来源:中国专利 TAG:

技术特征:
1.一种智能运维客服系统,它包括:一键帮助模块:通过在电脑操作系统中集成热键,用于一键启动客户端;与智能客服机器人模块连接;智能客服机器人模块:为用户提供一个即时通信环境,并采用人工智能技术提取聊天记录中的关键词信息,进行意图识别,采用词向量技术智能匹配知识库中关键词。所述智能机器人模块与智能知识库模块连接;智能知识库模块:为智能客服机器人模块提供信创行业智能词典库及知识图谱,以识别用户意图并搜索到所需答案。2.根据权利要求1所述的一种智能运维客服系统,其特征在于:所述智能词典库的构建方法为:采用改进的tf

idf模型对各个厂商的技术文档、行业规范和历史运维文档进行分词构建而成;同时根据人工工程师解决方案进行分词,更新智能词典库的数据库。3.根据权利要求1所述的一种智能运维客服系统,其特征在于:所述知识图谱是基于信创运维文档构建的信创知识图谱。4.如权利要求1所述的一种智能运维客服系统的实现方法,其特征在于:它包括:步骤1、根据信创机房中涉及设备的厂商所提供的技术文档、行业规范、标准和历史运维文档,根据分词算法分词之后,通过改进的tf

idf模型进行原始词典构建;步骤2、将信创设备涉及的知识模型分为三类:问答知识、文章知识或文档;并结合信创词典及运维文档构建初始信创知识图谱;步骤3、通过一键帮助模块启动智能客服机器人模块的客户端;步骤4、根据用户所提出的问题,根据原始词典及知识图谱进行意图识别,搜索出关键词所对应的文章、问答知识或文档;步骤5、如果用户未能获取所需答案,通过智能客服机器人模块直接跳转至工程师界面,通过人工干预解决问题,并记录工程师沟通过程;步骤6、根据用户与人工沟通过程记录,采用改进的tf

idf模型提取关键词,并将关键词作为最新的词库,并更新初始词典、知识库。5.根据权利要求4所述的一种智能运维客服系统的实现方法,其特征在于:所述采用tf

idf模型提取关键词的方法为:步骤6.1、将文本分割为单个孤立的词,并去掉停用词,计算每个孤立的词的长度,作为候选词;步骤6.2、根据得到的候选词列表计算每个词语的tf值、df值、凝合度与自由度,通过计算tf

idf值筛选符合要求的词库。6.根据权利要求5所述的一种智能运维客服系统的实现方法,其特征在于:所诉的tf

idf值计算方式为:式中t表示候选词,d代表文档,tf(t,d)代表候选词t在d中出现的频数,df(t)表示含有候选词t的文档数,d(t)代表候选词t的凝合度,f(t)表示候选词t的自由度。7.根据权利要求5所述的一种智能运维客服系统的实现方法,其特征在于:所述的凝合度的计算方式为:
所述的自由度为各个候选词左右邻字的信息熵最小,计算方式为:f(t)=min{p(t
i
‑1)(

lg(p(t
i
‑1))),p(t
i 1
)(

lg(p(t
i 1
)))}其中p(t)表示词语t在整个在当前文档中出现的概率,n表示词语t的在当前文档中的组合方式,i

1表示词语t的左邻字,i 1表示词语t的右邻字。8.根据权利要求5所述的一种智能运维客服系统的实现方法,其特征在于:所述的知识图谱的构建方法为:采用开源的谷歌知识图谱构建方法,从问答知识、文章知识、文档及初始信创运维词典的数据源中提取实体、属性和关系,加入到知识图谱的数据层;然后进行归纳组织,逐步往上抽象为概念,最后形成模式层,从而构建出信创知识图谱。9.根据权利要求5所述的一种智能运维客服系统的实现方法,其特征在于:所述一键帮助模块启动方法为:通过下发通道将一键帮助模块安装至终端设备中,通过系统底层接口写入热键及热键呼起程序,智能客服机器人模块程序通过识别当前所在不同网络,使用系统底层接口打开系统默认浏览器,并访问机器人页面,用户在终端设备上点击设置的按键,呼起默认浏览器并自动进入智能客服机器人模块的对话窗口。10.根据权利要求5所述的一种智能运维客服系统的实现方法,其特征在于:所述意图识别的方法为采用开源的深度学习算法根据用户的问题进行关键词提取,搜索出关键词相关的知识图谱作为意图识别结果反馈给用户。

技术总结
本发明公开了一种智能运维客服系统,它包括:一键帮助模块:通过在电脑操作系统中集成热键,用于一键启动客户端;与智能客服机器人模块连接;智能客服机器人模块:为用户提供一个即时通信环境,采用人工智能技术提取聊天记录中的关键词信息,进行语义识别和意图识别,采用词向量技术智能搜索知识库中关键词;与智能知识库模块连接;智能知识库模块:为智能客服机器人模块提供信创行业智能词典库及知识图谱,以识别用户意图并搜索到所需答案;有效解决了信创运维服务面临时间周期长、单次服务成本高、效率低等问题。效率低等问题。效率低等问题。


技术研发人员:黄明峰 杨云勇 李廷伟 魏伟 唐虎 蔡培 韩洵
受保护的技术使用者:云上贵州大数据产业发展有限公司
技术研发日:2021.08.05
技术公布日:2021/11/2
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