智能客服机器人的原理
智能客服机器人已被广泛的使用于各行各业，使企业客户服务的效率大大提升，成为客服人员必备的聊天助手，那么智能客服机器人是如何做到如此高效的呢？下面给大家详细介绍智能客服机器人的原理。
1、创建强大知识库，储备常用话术
智能客服机器人的知识库内容储备一般是通过问题采集、手动录入、一键导入、外部行业知识的调用等多种方式建设，一般情况下，系统知识库中存储的问答信息越多、涉及的知识面越广，那么在实际问答过程中用户的解决率就越高。添加的内容还需要对问句（标准问句）做相似问法的扩充，一般一个标准问句需要添加数十句相似句，才能让客服机器人正常使用。
语言知识库包括通用词类、通用句型短语、领域专业词类、语义规则模板(集)，以及语法停词、敏感词汇等辅助内容；业务知识库包括业务知识文档，如产品说明、业务介绍、营销活动规则，以及常见问题解答FAQ 等。业务和语言知识库通过知识本体基类的属性进行关联，这两部分知识库缺少任一部分或构建不完善，都会影响到前端机器人的智能体验及问题解决率。
2、客服机器人通过语义理解，识别用户需求
客服机器人智能回复的准不准确主要就看语义识别功能，同一个关键词往往在不同句子中的表达出不一样的意思，因而仅靠简单的关键词分词匹配的功能是无法保证语义理解的准确性，回答准确率自然比较低。
美洽智能客服机器人使用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，将客户的语句通过结构和内容来综合理解，了解其语句所表达的真正含义。利用计算机算法中规则和统计相结合的方法，对句子进行词干提取、词性还原、分词、词性标注、命名实体识别、词性消歧、句法分析、篇章分析等操作，模拟人的大脑来理解这句话的意思，以及想表达的需求。
3、智能匹配
准确的语义理解更有利于智能客服机器人进行回答内容的匹配，全文检索引擎扫描问答库中每一条记录并分词建立索引，索引记录了词在每一条问答记录中出现的位置和次数，找到合适的回答之后，分别计算这些问答记录与访客问题的相似度，选择相似度最高的答案进行回复。
4、智能学习未解决问题
智能客服机器人会通过人工客服的回答记录，以及历史回复的客户满意度进行自主学习，完善自身的知识数据，从而做到在之后的回答中更加精准。
