1事件图谱是什么
事件图谱是以事件为基本单位的知识网络，包含事件、事件属性和事件间关联关系。它通过时间顺序将关联事件及子事件聚合并串联，实现事件脉络热点发现、事件预测/推理等功能。例如，金融标的物预测、骑手接单不取餐等事件可以通过事件图谱进行分析。
2客服场景事件图谱
2.1 Event Schema Induction
Event Schema Induction通过自动识别人工审核，从会话中的核心词或主题词构成的关键词短语中识别事件。关键词短语包括独立的功能、产品、人、物等专名，以及具有明确事件属性的谓词（如“投诉”、“打赏”、“退订”），并包含它们的主谓（宾）结构、谓宾结构等。
2.2 客服场景事件图谱Instance
客服场景事件图谱Instance通过识别会话中的关键句、事件名、诉求（办理、投诉、咨询）和现象，实现多轮对话中的事件识别。模型输入包括会话内容、关键句和角色（客服与用户），输出包括事件名和诉求标签。
2.3 事件图谱时序处理框架
事件图谱时序处理框架通过数据接入（会话数据、评论数据、订单数据等）、时序处理系统（Binlog、Kafka等）、事件图谱平台（Neo4j、Doris等）和知识管理数据标注，实现多维度分析，支持运营操作台API接入和多轮话题引导。
3事件图谱在智能客服问答中的应用
3.1 Event Script Prediction
Event Script Prediction通过构建基于对话动作的N-gram模型，采样高频动作序列生成TaskFlow，并进行后处理时人工添加API调用信息，实现智能客服的任务自动化。
3.2 多轮话题引导
会话中用户通常会咨询多个问题，占比20.42%~35.07%。事件图谱可以支持多轮话题引导，帮助用户逐步解决问题。
3.3 辅助经营决策
通过事件图谱Instance的多维度分析，可以筛选策略定制及实施效果观测，例如针对整改商户设定相关事件的日常监控，并告知商户完成学习及整改任务。
4小结与展望
总结包括事件图谱的定义、客服场景事件图谱的构建方法、事件图谱时序处理框架、事件图谱在智能客服问答中的应用（Event Script Prediction、多轮话题引导、辅助经营决策）等内容。
