-
题名基于铁路客运知识库的意图识别模型训练及应用研究
- 1
-
-
作者
杨立鹏
陈华龙
张睿
王勃
孟庆晔
李强
-
机构
中国铁道科学研究院集团有限公司
河北省讯飞人工智能研究院
科大讯飞(北京)有限公司
中国铁路北京局集团有限公司北京铁路客户服务中心
-
出处
《计算机应用文摘》
2023年第21期49-54,共6页
-
基金
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(N2022S002)。
-
文摘
自2018年以来,铁路客服中心开始引入人工智能技术,并在语音机器人场景进行系统试用,然而试用过程中发现存在知识检索精度低以及知识构建和维护效率低等问题。为了解决上述问题,文章主要研究了基于铁路客运客服知识库的意图识别模型训练及应用技术,从以下三个方面展开探讨:首先,介绍了多预训练模型融合蒸馏的意图识别模型训练技术,包括模型预训练、模型融合和模型蒸馏等关键技术;其次,研究了基于意图识别的信息检索技术,该技术在传统基于关键字的信息检索技术的基础上,结合了检索意图识别,从而提高了知识检索的精度;最后,介绍了基于规则与模型结合的非结构化知识自动采编技术,通过设计规则抽取和意图识别模型抽取两种方法,实现了从海量非结构化文本中自动抽取和采编结构化知识的功能,从而解决了知识构建及维护效率低的问题。
-
关键词
铁路客服
自然语言处理
意图识别
信息检索
非结构化知识采编
-
Keywords
railway passenger service
natural language processing
intent recognition
information retrieval
automatic collection and compilation of unstructured knowledge
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
