[发明专利]基于知识图谱的客服赋能方法、系统及存储介质

说明书

本申请涉及一种基于知识图谱的客服赋能方法、系统及存储介质，其中，该方法包括：基于一领域内的知识语料利用预先建立的实体关系抽取模型进行处理并得到知识语料中的知识集合，对知识集合进行实体对齐，建立归一化的领域知识；根据领域知识，利用实体链接方法构建领域知识谱图，并基于领域知识图谱建立知识查询服务接口；根据领域知识图谱建立产品的向量化表示，并据此对产品进行聚类形成相似产品簇，构建产品簇查询接口；实时对顾客的咨询问题进行实体抽取，根据抽取得到的实体和/或产品调用上述接口进行查询，获得相关知识并呈现给客服界面。本申请通过自动化知识抽取和检索方法，帮助客服获取到和客户咨询问题相关的知识，提升客服的服务效率。

技术领域

本申请涉及推荐技术领域，特别是涉及基于知识图谱的客服赋能方法、系 统及存储介质。

背景技术

在知识复杂度的行业，例如在化妆品行业，产品淋漓满目，少则几百种多 则上千种的产品库和各种使用范围和功能，面对不同客户的咨询需求，领域客 服很难掌握足够多的知识，需要结合自身企业内部的查询系统进行相关资料的 查询和检索，经过人工整理和加工后再对客户的问题进行回答，客户得不到及 时的反馈，导致用户体验较差，阻碍了企业的快速发展。

现有的客服服务系统，会对客户的问题进行整理和归纳，对常见的问题形 成文档来辅助客服进行问题回答，对于产品众多等场景，会形成大量的资料文 档，客服需要查询检索后再回答客户，仍然存在一定的时间差，客服的工作效 率不高，客户的满意度底下。

目前针对相关技术中客服工作效率不高的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请实施例提供了一种基于知识图谱的客服赋能方法、系统及存储介质， 以至少解决相关技术中客服工作效率不高的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于知识图谱的客服赋能方法，其特 征在于，包括：

领域知识建立步骤，基于一领域内的知识语料利用预先建立的实体关系抽 取模型进行处理并得到知识语料中的知识集合，对知识集合进行实体对齐，建 立归一化的领域知识；

知识查询服务接口构建步骤，根据领域知识，利用实体链接方法构建领域 知识谱图，并基于领域知识图谱建立知识查询服务接口；

产品簇查询接口构建步骤，根据领域知识图谱建立产品的向量化表示，并 据此对产品进行聚类形成相似产品簇，构建产品簇查询接口；

查询结果展示步骤，实时对顾客的咨询问题进行实体抽取，根据抽取得到 的实体和/或产品调用上述接口进行查询，获得相关知识并呈现给客服界面。

在其中一些实施例中，本方法还包括KOL种草检索步骤，具体包括：

语料打标步骤，基于社交语料中的KOL语料，利用实体关系抽取模型对其 进行打标；

KOL原始语料检索接口构建步骤，将获得的标签和KOL语料进行关联存储， 并基于标签建立索引，据此构建基于标签的KOL原始语料检索接口。

在其中一些实施例中，实体关系抽取模型的建立步骤包括：

标注预料获得步骤，标注领域的知识语料并构建对应相关实体之间的关系， 获得用于训练的标注语料；

抽取模型建立步骤，基于标注预料，利用Bert算法进行深度学习，建立实 体关系抽取模型。

在其中一些实施例中，领域知识图谱还可以基于距离和语义的知识进行补 全，扩充领域知识图谱。

在其中一些实施例中，产品簇查询接口构建步骤还包括：

产品向量化表示步骤，基于领域知识图谱对实体及实体关系进行向量化的 表示，并据此建立产品的向量化表示；