【摘 要】
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传统人工客服体系面临客服效率低、人工成本高等问题；近年来，随着人工智能技术高速发展，各个领域的企业以及运营商为了更好的为客户服务提供了智能客服，利用机器人来解决用户大量简单问题。而知识库作为智能客服的核心，往往决定了智能机器人的回答质量；没有知识库，机器人回答不了任何问题，知识库越丰富的机器人，就能更加智能地于用户交流。提出一种半自动生成知识库的方法，BERT模型进行文本向量化后，使用k-mean
【机 构】
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中国石油天然气管道通信电力工程有限公司
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传统人工客服体系面临客服效率低、人工成本高等问题；近年来，随着人工智能技术高速发展，各个领域的企业以及运营商为了更好的为客户服务提供了智能客服，利用机器人来解决用户大量简单问题。而知识库作为智能客服的核心，往往决定了智能机器人的回答质量；没有知识库，机器人回答不了任何问题，知识库越丰富的机器人，就能更加智能地于用户交流。提出一种半自动生成知识库的方法，BERT模型进行文本向量化后，使用k-means无监督聚类方法得到知识点簇，人工简单整理知识点簇即可得到知识库。较传统纯手工提取知识库方法，该方法通过聚类得到知识簇，辅助人工总结知识，可以显著降低人工工作量，更高效给智能客服提供更丰富的知识库。实验表明，提出的知识库生成方法具有更高的准确率。
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