摘要：隨著人工智能、云計算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的快速發(fā)展，智能服務(wù)機(jī)器人的服務(wù)領(lǐng)域也越來越廣。近年來國家體制改革越來越深入，對政務(wù)服務(wù)的要求也逐漸變高，智能服務(wù)機(jī)器人的出現(xiàn)可以快速處理海量數(shù)據(jù)，并且響應(yīng)速度快，大大減少了政府工作人員的工作量，提高了服務(wù)質(zhì)量。智能服務(wù)機(jī)器人為公眾實時在線提供各類專業(yè)化、個性化服務(wù)，可以打破地域、時空的限制，提升公眾對政務(wù)公共服務(wù)的滿意度。

1 引言

2 建設(shè)意義

在受眾廣泛、業(yè)務(wù)復(fù)雜的政務(wù)服務(wù)領(lǐng)域，由大型政務(wù)呼叫中心與“能問、能查、能看、能聽、能約、能辦”的六能型政務(wù)服務(wù)平臺所構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)+政務(wù)服務(wù)體系，亟須借助人工智能讓政務(wù)服務(wù)持續(xù)進(jìn)化，更好地滿足公民不斷提升的公共服務(wù)效率和質(zhì)量的需求，形成無時不有、無處不在的智能化服務(wù)環(huán)境。

3 系統(tǒng)構(gòu)建

3.1 業(yè)務(wù)模型

智能服務(wù)機(jī)器人部署在云平臺上，以實現(xiàn)動態(tài)擴(kuò)展。其應(yīng)用層的產(chǎn)品功能主要有以下幾個模塊構(gòu)成包括語音分發(fā)、語義理解、數(shù)據(jù)匯聚、智能通信、微信公眾號和知識共享社區(qū)等。通過這些功能模塊為政務(wù)行業(yè)提供智能咨詢服務(wù)。

圖1 智能服務(wù)機(jī)器人業(yè)務(wù)模型

3.2 體系結(jié)構(gòu)

基礎(chǔ)層是云化層，包括計算虛擬化、存儲虛擬化、網(wǎng)絡(luò)虛擬化；針對稅務(wù)、人社、市場監(jiān)管、藥監(jiān)等政府行業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用的標(biāo)注數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)，行業(yè)領(lǐng)域動態(tài)更新的知識圖譜；大數(shù)據(jù)管理平臺、基本算法庫、企業(yè)服務(wù)總線；語音分發(fā)、語義理解、數(shù)據(jù)匯聚、智能知識管理、微信公眾號、共享社區(qū)；標(biāo)準(zhǔn)體系規(guī)范、安全管理制度等模塊構(gòu)成。智能服務(wù)機(jī)器人可以為稅務(wù)行業(yè)、人社行業(yè)、市場監(jiān)管行業(yè)、交通行業(yè)、藥監(jiān)行業(yè)、信訪行業(yè)、金融行業(yè)、電信行業(yè)、央企等各類復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

圖2 體系結(jié)構(gòu)圖

3.3 關(guān)鍵技術(shù)

（1）知識圖譜構(gòu)建

對于政務(wù)行業(yè)應(yīng)用來說，構(gòu)建針對稅務(wù)、人社、市場監(jiān)管、藥監(jiān)等領(lǐng)域的知識圖譜非常重要，知識圖譜一般按照自底向上的方式構(gòu)建，涉及多種智能信息處理技術(shù)，涉及知識抽取、知識融合等。

知識抽取技術(shù)主要面向開放的鏈接數(shù)據(jù)，通過自動化的技術(shù)抽取可用的知識單元，包括實體、關(guān)系和屬性3個知識要素。實體抽取的方法包括基于規(guī)則與詞典的方法，基于統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。關(guān)系抽取則主要解決實體間語義鏈接的問題，采取隱馬爾科夫邏輯網(wǎng)、本體推理等方法實現(xiàn)關(guān)系的抽取。屬性抽取則是完成對實體的完整勾畫。

知識融合是高層次的知識組織。由于知識圖譜中的知識存在一系列的問題，比如來源廣泛、質(zhì)量參差不齊、數(shù)據(jù)重復(fù)、關(guān)聯(lián)不明確等，所以必須進(jìn)行知識的融合，通過對數(shù)據(jù)整合、消歧、加工、推理驗證、更新等步驟來實現(xiàn)。提供實體對齊、知識加工、知識更新等技術(shù)。

（2）智能問答

智能問答一般都有如下幾個步驟，包括解析用戶輸入，用戶查詢意圖分析與理解、查詢與檢索、候選答案生成與排序，輸出結(jié)果等。這其中依賴一些關(guān)鍵技術(shù)，其中主要的關(guān)鍵技術(shù)有知識的抽取和表示，用戶問句的語義理解和通過知識推理。

知識的抽取和表示主要通過構(gòu)建知識圖譜來實現(xiàn)；

用戶問句的語義理解則是涉及自然語言處理，需要采用語義解析結(jié)合信息檢索的技術(shù)。

知識推理則是在已有的知識庫基礎(chǔ)上進(jìn)一步挖掘隱含的知識、從而豐富、擴(kuò)展知識庫。在推理過程中，需要關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持，提供基于邏輯的推理和基于圖的推理算法。

（3）語音切割技術(shù)

語音切割支持各種采用率的語音文件，支持主流語音傳輸協(xié)議。

（4）語音負(fù)載分發(fā)技術(shù)

4 主要功能

4.1 智能語音平臺

（1）智能語音導(dǎo)航

咨詢者以語音開放的方式表述業(yè)務(wù)需求，系統(tǒng)將咨詢者的語音轉(zhuǎn)化為文本，并自動理解咨詢者的自然語言中包含的準(zhǔn)確業(yè)務(wù)需求，從而將語音菜單導(dǎo)航到咨詢者所需功能節(jié)點。改變傳統(tǒng)按鍵式的自助服務(wù)，將熱線原有IVR菜單“扁平化”。咨詢者直接使用自然語言與系統(tǒng)交互，說出來電需求后，語音導(dǎo)航系統(tǒng)自動分析判斷，提供最適當(dāng)?shù)男畔⒒蛘叻?wù)。

（2）智能語音咨詢

（3）在線預(yù)約離線等待

選擇預(yù)約服務(wù)后系統(tǒng)自動記錄當(dāng)前的排隊情況，離線狀態(tài)下系統(tǒng)自動計時，臨近可接入時間時提示其再次呼入，極大地解決排隊時長時間等待或再次撥入重新排隊的難題。

（4）智能感知自動注冊

通過微信端撥打服務(wù)通道，電話撥打至智能語音平臺，自動綁定微信與主叫號碼達(dá)到準(zhǔn)實名制。

4.2 多通道智能平臺

（1）微信智能咨詢

（3）電話預(yù)約

（4）五險信息查詢

提供養(yǎng)老保險、醫(yī)療保險、個人參保信息查詢業(yè)務(wù)，咨詢者輸入個人身份證號及密碼可查詢個人五險信息。

4.3 多領(lǐng)域知識管理平臺

提供專題詞庫、同義詞維護(hù)、同音詞維護(hù)、常用問答庫、敏感詞維護(hù)、常用網(wǎng)站維護(hù)、視頻上傳、辦事指南維護(hù)、審核流程配置等功能，支持稅務(wù)、人社、市場監(jiān)管、藥監(jiān)、交通、信訪等行業(yè)基礎(chǔ)問答數(shù)據(jù)、模型數(shù)據(jù)建立。

4.4 眾包知識共享社區(qū)

基于市場監(jiān)管、稅務(wù)、人社、藥監(jiān)等政務(wù)行業(yè)公共服務(wù)，建立知識共享社區(qū)，引入行業(yè)專家、一線工作人員等資源，為行業(yè)知識搜集提供全新的渠道，實現(xiàn)政務(wù)知識迭代、社會共建共享。

5 總結(jié)

隨著我國“互聯(lián)網(wǎng)+”的逐步推進(jìn)，全社會對于智能化的需求越來越高。隨著公眾認(rèn)識的提高，越拉越多的政府單位意識到智能服務(wù)機(jī)器人帶來的便利性，行業(yè)應(yīng)用的需求會越來越高，關(guān)鍵是算法的高效性需要進(jìn)一步提高，尤其是在語義理解方面，隨著應(yīng)用場景的改變，需要越來越多的算法支撐。