一. 智能客服中場景的定義及分類
用戶解決某一個問題，需要與機器人進(jìn)行多次對話才可以解決的問題太闺，就是智能客服中的對話場景挺峡。一般它分為單場景對話和多場景對話左胞。
1.單場景對話
定義：用戶與機器人只進(jìn)行一個主題的對話，如“查天氣”
? 例1? 場景【 查天氣】
? ? ? ? 用戶：明天天氣怎么樣
? ? ? ? Bot ： 零下10度你雌，可以多穿一些哦器联。
? ? ? ? 用戶：那上海呢？
? ? ? ? Bot ：:零下1度哦婿崭。
2.多場景對話
定義：用戶與機器人聯(lián)系進(jìn)行了多個主題的對話拨拓，如“查詢訂單+退貨”。
例2? 場景 【查詢訂單+退貨】
? ? ? ? ? 用戶：看一下我買的東西到哪了
? ? ? ? ? Bot：? 向用戶發(fā)出訂單列表
? ? ? ? ? 用戶： 嗯氓栈，看一下第二個
? ? ? ? ? Bot：? 發(fā)出訂單詳情
? ? ? 用戶：還沒發(fā)貨啊渣磷，幫我退了吧。——從用戶的這句話開始授瘦，對話的場景就從“查詢訂單狀態(tài)””變成了“退貨”幸海，退貨與查詢訂單是兩個不同的主題，他們既可以獨立存在奥务，也可以合二為一物独。
? ? ? ? ? ? .
二.場景設(shè)計
設(shè)計一個對話場景，主要包含兩個方面：起始條件整理氯葬、流程整理挡篓。
小知識：假設(shè)“查一下明天上海的天氣”是用戶說的第一句話，那么它就是一個場景中的起始條件，而在這句話是由兩個要素詞構(gòu)成的“明天”官研，“上夯喟模”，這兩個要素詞分別代表了時間和地點戏羽。由此可以推論出這個起始條件的主要結(jié)構(gòu)是時間+地點担神。
1.起始條件整理
在對話場景中用戶與機器人第一次交互時，所說的話為起始條件始花。而一個對話場景有多個起始條件妄讯，不同的起始條件會讓機器人與用戶的對話的流程出現(xiàn)不同的走向。所以場景設(shè)計的第一個步酷宵，我們需要將對話場景中不同的起始條件全部整理出來亥贸。
例3 場景 【查天氣】
條件舉例
例4 場景【請假】
條件舉例
2.對話流程
整理好全部的起始條件后，就可以根據(jù)去撰寫每一個條件下的流程浇垦。具體可以看下面的例子炕置。
例5? 場景【請假】? ?
? ? ? 起始條件：僅包含請假
? ? ? U：明天請假
? ? ? A:請到哪天呢？
? ? ? U:后天
? ? ? A:請告訴我工號
? ? ? U:001
? ? ? A:您的請假申請已經(jīng)提交了男韧。
例6
? ? 對話起始條件：僅包含請假天數(shù)朴摊。
? ? U：請三天假
? ? A:請問您是哪一天開始請假？
? ? U:后天此虑。
? ? A:請到什么時候呢甚纲？
? ? U:周五。
? ? A:請告訴我您的工號
? ? U:001
? ? A:您的請假申請已經(jīng)提交了寡壮。
通過例5和例6我們可以看到起始條件的不同贩疙，會導(dǎo)致對話的流程也不同。所以整理出全部的起始條件事關(guān)重要况既。不過對話流程整理好之后这溅，場景設(shè)計的部分就高于段落了。接下來就需要進(jìn)行意圖的整理棒仍。
三.對話意圖的設(shè)計
這一部分主要介紹意圖的分類悲靴、如何拆解場景中的對話意圖、對話意圖知識的設(shè)計及優(yōu)化莫其。
1.意圖的定義與分類
意圖是指用戶的目的癞尚，如用戶說“我想聽音樂”，那么聽音樂就是用戶最終的一個目的乱陡，我們只要給他播放一段音樂就可以了浇揩。在智能客服的使用情況中，意圖一般分為兩大類：問答意圖和對話意圖憨颠。問答意圖是指一問一答胳徽，如用戶問“退款時效”积锅，退款時效這個問題，每個商家都有一個固定的答案养盗。這就是一個問答意圖缚陷。
但在對話場景中，用戶都會與機器人多次交互往核，每一次交互用戶都會表達(dá)自己的目的箫爷，這個目的其實就是我們所說的對話意圖。請看例子
例 7 場景【查快遞】
在網(wǎng)上買完商品時聂儒，我們會查買的商品的派送情況虎锚，圖中的用戶說“我的快遞到哪了””』酰“我的快遞到哪了”這句話就是一個對話意圖翁都，用戶說它的目的就是查詢快遞派送的進(jìn)度碍论。
2.對話意圖的拆解
一個對話場景中一般都包含多個對話意圖谅猾。基本上鳍悠，用戶和機器人的每一次互動就是一個單獨的對話意圖税娜。我們可以把例7圖里的對話流程寫下來 看一下
例8? 場景【查快遞】
起始條件：多個商品訂單
U:我的快遞到哪里
A:訂單列表
U:選擇一個訂單
A:顯示訂單派送情況
在這個場景中，用戶表達(dá)了一個目的就是“查詢訂單狀態(tài)”藏研，所以機器人會向用戶推出訂單列表敬矩，確定用戶詢問的是哪個訂單。這就是一個對話意圖蠢挡。接著用戶確定了具體查看的訂單后弧岳，機器人需要把確定好的這個訂單的物流信息發(fā)給用戶，這也是一個對話意圖业踏。
所以上面的場景中包含了兩個對話意圖禽炬。到這針對于這個場景的對話意圖的拆解，就結(jié)束了勤家。
3.對話意圖知識的設(shè)計
拆解好場景中所包含的對話意圖后腹尖，我們需要設(shè)計意圖。還是用場景請假來舉例
例? 場景【請假】
? ? ? 起始條件：僅知道開始時間
? ? ? U：明天請假
? ? ? A:請到哪天呢伐脖？
? ? ? U:后天
? ? ? A:請告訴我工號
? ? ? U:001
? ? ? A:您的請假申請已經(jīng)提交了热幔。
對話有三輪，所以這個流程里有三個對話意圖讼庇。我們先來看第一個對話意圖的對話內(nèi)容绎巨。
U：明天請假
A:請到哪天呢？
明天請假蠕啄，在這句話里明天是一個要素詞场勤，它代表了請假開始的時間。所以這個意圖=請假開始的時間，它的構(gòu)成成分就是具體的時間/日期却嗡，如今天舶沛、明天、12月30日等等窗价，而一般的對話系統(tǒng)中會把時間類的詞語都內(nèi)置進(jìn)去如庭，所以這里就不在進(jìn)行窮舉了。
這個對話中只含有了一個要素詞撼港，但根據(jù)起始條件的不同坪它，對話意圖中包含的要素詞的數(shù)量都是不一樣的，具體的可以參考每一個起始條件的流程去設(shè)定帝牡。
4.對話意圖的知識優(yōu)化
對于同一句話往毡，每一個人的表達(dá)方式都是不一樣的。為了使機器人能更準(zhǔn)確的解讀用戶所表達(dá)的意思靶溜，做好知識的優(yōu)化是一件必要的事情开瞭。優(yōu)化步驟包括：寫出所有句子——拆解組合——歸納同義詞。
例： 快遞到哪了
???????? 物流到哪了
???????? 東西到哪了
這幾個句子表達(dá)的意思都是“查物流”罩息，可它們的用詞并不完全相同嗤详，通過拆解，我們可以得到以下結(jié)論：這條知識=快遞的同義詞+到哪了的同義詞
例：? 查快遞
? ? ? ? ? 查一下快遞
? ? ? ? ? 快遞查詢
? ? ? ? ? 查一下商品物流
這組句子表達(dá)的意思也是“查物流”瓷炮，它們的用詞并不完全相同葱色，通過拆解，我們可以得到以下結(jié)論：這條知識=查的同義詞+快遞的同義詞娘香。
分析完上面兩個例子苍狰，可以很明顯的看到這兩組的組合都只有兩個詞組，而其中有一個詞組是相同的烘绽，所以可以將這兩組組合進(jìn)行合并：快遞的同義詞+查/到哪了的同義詞淋昭。
四. 意圖知識的線上管理
1.機器人的分配
將所有問答意圖及對話意圖設(shè)計和優(yōu)化一遍之后，就要將這些準(zhǔn)備好的知識導(dǎo)入到機器人的線上平臺進(jìn)行操作诀姚。一般的客戶在平臺上只需要建立一個機器人响牛，同時綁定多個知識庫，就可以達(dá)到效果了赫段。
但像一些客流量大電商客戶呀打，他們會根據(jù)整個的業(yè)務(wù)場景去創(chuàng)建機器人，如售前機器人糯笙、售中機器人贬丛、售后機器人。這樣做有一個好處给涕，就是當(dāng)客戶有問道一些機器人無法回答的問題豺憔，可以直接轉(zhuǎn)人工到相關(guān)類別的坐席额获。
還有一些客戶，會復(fù)雜一些恭应。他們是一個大的企業(yè)抄邀，在他們的內(nèi)部有很多的部門，每個部門都在使用同一個后臺昼榛。
例? A企業(yè)下有人力境肾、財務(wù)、行政胆屿、生產(chǎn)奥喻、項目等部門，他們使用同一個企業(yè)賬號登錄一個后臺非迹。每個部門都會建立知識庫环鲤，但是如果都綁定在一個機器人上就會出現(xiàn)一些問題。
如果非要使用同一個企業(yè)賬號憎兽，在這種情況下建議冷离，每個部門可以在后臺各自都建立一個機器人，并將自己部門的機器人只綁定部門相關(guān)的知識庫即可唇兑。（最好可以有權(quán)限設(shè)置）不過最好每一個部門都使用獨立的企業(yè)ID酒朵，各自登錄各自的后臺桦锄，不會造成干擾扎附。
2.對機器人進(jìn)行評價及調(diào)整
經(jīng)過了一段時間的運營，我們需要知道機器人的效果到底是怎么樣的结耀？一般來說留夜，只要去將機器人的對話日志導(dǎo)出，進(jìn)行分析即可图甜。
1）日志分析的內(nèi)容
一般分析日志會分析以下內(nèi)容
總交互次數(shù)碍粥、交互完成總量出爹、未識別意圖量及占比雁社、識別錯誤意圖量及占比、無效意圖及占比
問答意圖總量及占比阅签、對話意圖總量及占比矿瘦、對話意圖與問答意圖在總量中的占比
高頻問答意圖及占比枕面、高頻對話意圖及占比、對話場景完成量及占比缚去。
2）調(diào)整機器人
分析結(jié)束后潮秘，會根據(jù)得到的具體的結(jié)果對機器人的意圖和知識進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化。
需要注意的問題
未識別問題很多的情況易结，有幾種可能
①用戶說的話枕荞，在知識庫中不存在相似的問法柜候，所以只要添加即可。
②用戶說的話躏精，在知識庫中有類似的問法渣刷，那么就需要人工去排查是否是其它知識造成的錯誤，還是技術(shù)原因等等......
