摘要：随着人工智能、云计算、大数据等技术的快速发展，智能服务机器人的服务领域也越来越广。近年来国家体制改革越来越深入，对政务服务的要求也逐渐变高，智能服务机器人的出现可以快速处理海量数据，并且响应速度快，大大减少了政府工作人员的工作量，提高了服务质量。智能服务机器人为公众实时在线提供各类专业化、个性化服务，可以打破地域、时空的限制，提升公众对政务公共服务的满意度。

1 引言

随着人工智能技术的发展，智能语音交互、自然语言处理、机器视觉、大数据等技术已经取得了巨大进步。在语音和图像处理领域，其进步更加迅猛，其产业化进展也十分迅速，例如，NUANCE、百度、阿里、腾讯、中科院、科大讯飞等众多厂家已经在语音识别领域大力投入，并逐步形成了寡头垄断的局面。但是不可否认的是，在语义理解，尤其是涉及电子政务领域，其应用水平还较低，直接影响到用户的使用信心。随着智慧政务需求的日益提升，具有人工智能的政务服务机器人的出现，正好能够迎合政务公共服务的智能、快速的发展趋势。

本文针对政务服务领域的智能化需求，通过基于各大语音识别引擎的全流程多通道用户智能感知、面向用户数据安全的语音识别引擎优化选择机制、融合众包机制的多领域知识自动构建、基于概念信息量的语义相似度问答检索等技术，设计符合政务服务要求的智能服务机器人。面向政府职能部门，提供智能语音、语义、机器学习和大数据分析技术帮助政府提升整体工作效率，改善市民的服务和生活体验。

2 建设意义

在受众广泛、业务复杂的政务服务领域，由大型政务呼叫中心与“能问、能查、能看、能听、能约、能办”的六能型政务服务平台所构建的互联网+政务服务体系，亟须借助人工智能让政务服务持续进化，更好地满足公民不断提升的公共服务效率和质量的需求，形成无时不有、无处不在的智能化服务环境。

智能服务机器人的融合通信通过语音识别技术将传统的呼叫中心语音数字化，并与多媒体通信数据交互，经过号码识别、声纹识别、互联网渠道身份匹配和IVR路由管理，实现离线智能排队和呼入提醒；语音技术平台将建设支撑超大规模深度学习的新型计算集群，构建包括本地和第三方语音、语义等数据的海量训练、服务共享资源库；自然语言处理平台将以政务领域知识内容为基础，建设政务领域一体化知识资源库，建设税务、市场监管、人社等公共服务领域基础主题词表、术语表、专家词典、语义网络和知识图谱等标准组件，平台支持行业政务智能问答，用以辅助、替代人工座席，亦向用户提供权威的政务知识检索，进一步提升了税务、市场监管等机关对外公共服务的标准化程度和权威性。知识共享社区基于市场监管、税务、人社、药监等政务行业公共服务，建立政务行业共享知识图谱及知识资源库，创建公共服务业务模型，建立知识共享社区，引入行业专家、一线工作人员等资源，实现政务知识迭代、社会共建共享。

3 系统构建

3.1 业务模型

智能服务机器人部署在云平台上，以实现动态扩展。其应用层的产品功能主要有以下几个模块构成包括语音分发、语义理解、数据汇聚、智能通信、微信公众号和知识共享社区等。通过这些功能模块为政务行业提供智能咨询服务。

图1 智能服务机器人业务模型

3.2 体系结构

智能服务机器人通过Deep Neural Network深度神经网络对积累的多领域专业知识进化迭代，识别场景更多，回复更精准。通过业务场景、用户、问题三重条件判断，产生动态回复，实现回复业务智能化。针对税务、人社、市场监管、药监等政府行业，通过行业知识图谱，结合更先进的SMNET（深度语义匹配网络）技术，达到语义校正分析。用户操作便利，维护成本低的目的。智能判断是机器人自动回复还是人工介入，选择最恰当的接待模式，从根本上实现人类和机器人无缝协作，实现更大客服价值。

基础层是云化层，包括计算虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化；针对税务、人社、市场监管、药监等政府行业领域应用的标注数据、模型数据，行业领域动态更新的知识图谱；大数据管理平台、基本算法库、企业服务总线；语音分发、语义理解、数据汇聚、智能知识管理、微信公众号、共享社区；标准体系规范、安全管理制度等模块构成。智能服务机器人可以为税务行业、人社行业、市场监管行业、交通行业、药监行业、信访行业、金融行业、电信行业、央企等各类复杂业务系统。

图2 体系结构图

3.3 关键技术

(1）知识图谱构建

对于政务行业应用来说，构建针对税务、人社、市场监管、药监等领域的知识图谱非常重要，知识图谱一般按照自底向上的方式构建，涉及多种智能信息处理技术，涉及知识抽取、知识融合等。

知识抽取技术主要面向开放的链接数据，通过自动化的技术抽取可用的知识单元，包括实体、关系和属性3个知识要素。实体抽取的方法包括基于规则与词典的方法，基于统计机器学习的方法等。关系抽取则主要解决实体间语义链接的问题，采取隐马尔科夫逻辑网、本体推理等方法实现关系的抽取。属性抽取则是完成对实体的完整勾画。

知识融合是高层次的知识组织。由于知识图谱中的知识存在一系列的问题，比如来源广泛、质量参差不齐、数据重复、关联不明确等，所以必须进行知识的融合，通过对数据整合、消歧、加工、推理验证、更新等步骤来实现。提供实体对齐、知识加工、知识更新等技术。

(2）智能问答

智能问答一般都有如下几个步骤，包括解析用户输入，用户查询意图分析与理解、查询与检索、候选答案生成与排序，输出结果等。这其中依赖一些关键技术，其中主要的关键技术有知识的抽取和表示，用户问句的语义理解和通过知识推理。

知识的抽取和表示主要通过构建知识图谱来实现；

用户问句的语义理解则是涉及自然语言处理，需要采用语义解析结合信息检索的技术。

知识推理则是在已有的知识库基础上进一步挖掘隐含的知识、从而丰富、扩展知识库。在推理过程中，需要关联规则的支持，提供基于逻辑的推理和基于图的推理算法。

(3）语音切割技术

语音切割是智能化语音技术的关键技术，涉及基于能量的语音检测技术，通过开发特定的语音分割模型，可自动区分电话语音中的静音、停顿、断句，过滤的缓变噪声，对双方交流进行语音进行分轨等，同时对切割的语音能够自动设定标签、可自动切分在静音、停顿、断句处有效避免语音流音切割原因产生污染，从而降低语音识别准确度。

语音切割支持各种采用率的语音文件，支持主流语音传输协议。

(4）语音负载分发技术

语音负载分发引擎可自动适配主流的语音识别引擎，可自动监测、分析各语音识别平台的性能情况、响应情况。分发引擎支持多种语音的分发策略，支持随机分发、最优响应时间分发、最小粒度分发等分发机制。语音分发支持顺序、乱序分发，可支持自动排序。

4 主要功能

4.1 智能语音平台

(1）智能语音导航

咨询者以语音开放的方式表述业务需求，系统将咨询者的语音转化为文本，并自动理解咨询者的自然语言中包含的准确业务需求，从而将语音菜单导航到咨询者所需功能节点。改变传统按键式的自助服务，将热线原有IVR菜单“扁平化”。咨询者直接使用自然语言与系统交互，说出来电需求后，语音导航系统自动分析判断，提供最适当的信息或者服务。

(2）智能语音咨询

利用应用语音识别（ASR）、语义理解（NLU）、语音合成（TTS）等交互技术完成人机对话，智能语音平台理解咨询者来电咨询语音所表达内容，通过语音识别和语义理解识别对应的业务需求，找出最适合的答案，实现咨询者的自助问题咨询。

(3）在线预约离线等待

选择预约服务后系统自动记录当前的排队情况，离线状态下系统自动计时，临近可接入时间时提示其再次呼入，极大地解决排队时长时间等待或再次拨入重新排队的难题。

(4）智能感知自动注册

通过微信端拨打服务通道，电话拨打至智能语音平台，自动绑定微信与主叫号码达到准实名制。

4.2 多通道智能平台

（1）微信智能咨询

咨询者可通过文字或语音方式与机器人聊天，平台理解咨询者所表达内容，通过语音识别和语义理解识别对应的业务需求，找出最适合的答案，实现咨询者的自助问题咨询。

(2）在线客服聊天窗口

当智能咨询不能回答咨询人提问或咨询者需要人工在线服务时，可聊天框输入“人工服务”，接入人工在线客服。

(3）电话预约

在微信端提供智能语音平台人工电话客服预约服务，预约成功后系统自动在电话系统进行排队。

(4）五险信息查询

提供养老保险、医疗保险、个人参保信息查询业务，咨询者输入个人身份证号及密码可查询个人五险信息。

4.3 多领域知识管理平台

提供专题词库、同义词维护、同音词维护、常用问答库、敏感词维护、常用网站维护、视频上传、办事指南维护、审核流程配置等功能，支持税务、人社、市场监管、药监、交通、信访等行业基础问答数据、模型数据建立。

4.4 众包知识共享社区

基于市场监管、税务、人社、药监等政务行业公共服务，建立知识共享社区，引入行业专家、一线工作人员等资源，为行业知识搜集提供全新的渠道，实现政务知识迭代、社会共建共享。

5 总结

随着我国“互联网+”的逐步推进，全社会对于智能化的需求越来越高。随着公众认识的提高，越拉越多的政府单位意识到智能服务机器人带来的便利性，行业应用的需求会越来越高，关键是算法的高效性需要进一步提高，尤其是在语义理解方面，随着应用场景的改变，需要越来越多的算法支撑。

参考文献：略

作者：张鹤 王博 万晶 吴朝阳 朱文

来源：《网络安全技术与应用》 2020年第03期

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