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。