基于AI汽车知识图谱解决方案ppt.pptx

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基于AI汽车知识图谱解决方案,从新车介绍到车辆维保信息全面由AI驱动智能化交互,新车介绍让车能够自我介绍,你是谁你好，我是*，欢迎您！

你来自哪里我来自*，是全新的一个品牌，请您多多关照？

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车辆空气净化系统是怎么样的配备了AQS空气质量控制系统、主动式座舱清洁功能，确保车内拥有持续循环的优质空气，带来舒适的车内环境；给您北欧的空气质量！

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百度构建,服务调用,数据同步,语音输入,用户,运营人员,智能客服大脑,通用服务,数据服务,接入层,离线挖掘,持,通用语料库知识库,知识图谱领域语义库对话库,数据库,缓存,索引,消息队列,存储,账号接入,人工审计,设计,运营支场撑平台人,标注,景工规则管理权限控制,知识库管理,数,据,知识图谱挖掘,清历史对话挖洗掘,文档FAQ挖掘,消息推送,引擎驱动,API网关,结果仲裁,安全策略,反馈收集,模型支推荐模型预测模型交互模型业务模型,多轮会话话题切换意图识别槽位提取话术引导规则干预,API对接,业务对接,语语义义理纠解错,车辆基础数据,7/百度AI平台部,语言生成,置信度控制,回复话术模板,机器翻译模型,知识库,业务引擎,业务系统,会话管理,意图状态池,槽位状态池,主题状态池,会历话史信对息话会话状态变迁,打开关闭未触发,开始,结束,套餐变更,生效时间？

选择套餐,开始,结束,汽车零配件查询哪个配件？

会话状态迁移规则图汽车,用户信息,语义理解,需求分类,需求分析,正则匹冲突检属性推指代消配测理歧类型定义,NeuralClassificationModel,意图分类主题分类槽位分类,NLP工具,词法分析,句法&依存分析,语义纠错,动作控制,动作执行,数据填充,数据访问,文本生成,响应A1,用户Q2响应A2,用户Qn响应An,独立,综合,当前对话用户Query（Q1）,对话模板,对话场景配置,动作定义,回复模板,效果优化,反馈收集,人工标注,模型训练,关键技术多轮对话技术概览,会话管理：

基于Frame-based+规则图方式冷启动,会话管理,槽位状态池,意图状态池主题状态池,会历话史信对息话会话状态变迁,打开关闭未触发,开始,结束,套餐变更,生效时间？

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会话状态迁移规则图汽车,用户信息,NLU,用户问题上下文,意图槽位置信度,执行动作,核心作用：

根据NLU结果决策下一步状态迁移.,技术方案：

基于Frame-based+规则图方式冷启动，上线（一个月）收集数据后，应用基于统计模型强化学习。

状态迁移的核心问题：

意图切换槽位共享槽位无序异常处理,9,关键技术：

会话管理Frame-base+规则图的方式生成槽位,冷启动：

开发者只能提供Label和词典需要一定数量的query,生成式方法根据用户标注的Query和Slot，自动生成Template训练一个生成式Template产生器，加口语化，加改写，生成候选判别式模型预测候选合理概率，反馈给用户迭代标注特征：

语言模型、槽位序列合法性、槽位序列概率,给,唱,我,首一,$,吧,$s歌ong,会话管理：

利用意图池+槽位池结构将规则图映射为会话状态,过程说明：

【意图识别】用户问题通过NLU处理后得到当前意图为充电，进入车辆标识槽位引导.【槽位引导】车辆标识填充完毕后，进行充电桩槽位引导-填充。

【意图变更】正常流程进入确认槽位收集，此时，经过NLU分析发现用户意图变更为改充电。

【槽位共享】意图充电也包含车辆的共享槽位，此时无需再一次填充，直接进入生效时间的槽位引导【异常处理】用户问题处于异常未知状态，则根据上下文+NLU意图置信度分析后，得出回到上一次槽位收集【槽位澄清】机器人再一次询问生效时间槽位。

全部收集完成后结束状态.,规则图会话状态,人工构建规则图,查询电量,车辆标识,车号,确认,充电,生效时间,结束,未知状态,1,2,3,4,5,6,结束,会话管理：

利用NLU置信度分级处理场景状态切换,根据NLU给出置信度进行分级决定状态变更。

1.意图切换：

90%-100%2.意图识别：

80%-100%3.意图澄清：

70%-80%4.无效意图：

转人工槽位未定义转人工槽位验证错误澄清2次,针对规则系统的问题规则定义成本高升级依赖标注数据无法覆盖全部状态迁移在系统上线一个月后，将统计模型与规则系统融合，保证线上准确率维持稳定。

统计模型特点：

利用增强学习算法，机器人在与人交互过程中能够达到自我优化。

学习过程无需人工干预，不依赖与人工标注数据。

比规则系统处理更多的特殊情况。

会话管理：

融合POMDP统计模型，保证线上效果稳定,用户当前问题+上下文,Reward:

任务完成率,状态变更动作,NLU：

识别用户的目的及完成该目的所需信息,、,核心作用：

根据用户的文本输入识别用户的目的及完成该目的所需信息主要难点：

用户表述中口语化指代、因果推理、长语句等技术方案：

通过NLP的相关技术提取用户主要信息，和基于深度神经网络的分类模型识别用户意图,13/百度AI平台部,NLU：

基于深度神经网络的分类模型识别用户意图,词向量模型：

可以识别同义词或有关联的词，解决用户输入中包含同义词或相关联的词，如“想”和“要”，如“保养”和“充电”分类模型：

可以自学习到特定意图关键的字、词、序列等特征规律，从而解决用户表述口语化或用户表述过长对意图识别,14/百度AI平台部,维修引导,TBOX,IHU,TSP,知识图谱,Vehicle,呼叫中心,上传报警信息,保存报警信息,获取故障相关信息,故障信息解析,判断异常分类,判断严重等级,拨打ONCALL,多轮交互确认用户选择,故障信息提示建议可以继续行驶,无法继续行驶,坐席给出处理建议,导航到目的地,列出维修项目和费用,维修项目及费用,*胎压异常，机油压力异常报警信息,15,大数据/AI方案,保养引导,TBOX,IHU,TSP,知识图谱,Vehicle,DMS,保养信息,上传保养信息,计算保养信息,保养信息提醒,获取历史保养信息,大数据/AI方案,调用保养推荐,生成保养项目及费用,建议保养项目及费用,选择保养地点,导航到目的地,16,交互流程,车主,1.语音输入,ASR,2.需求分发,知识语义网络多伦对话,意图判断,调取服务,知识库系统FAQ系统,KG系统,吉利业务系统零配件状态4s店服务对接Callcenter服务,调取吉利的业务服务系统eg空调压缩机状态,系,统,界,提供语义解析能力和,智能知识库系统构建，边,对外通过web服务提供,话术平,台（NLG）,3.反馈协议,反馈协4.客户端适配议,TTS,17,各种终端,核心需要吉利提供的系统对接：

现有知识库系统数据开放状态数据提供查询服务对接接口运营重点：

维护知识图谱和知识库更新重点语料的标注数据,项目计划：

里程碑/时间（周）需求细化调研产品定制化设计知识库文档整理、历史语料抽取和梳理后台模型调优系统定制开发与测试接口开发系统集成和部署用户验收测试使用手册编写和产品培训1week,18,WWWWWWWWWWWWWWWWW1234567891011121314151617,备注：

故障诊断的客服场景落地取决于车辆联网数据的打通，具体时间需要另行评估。

功能描述：

19,基于AI汽车知识图谱解决方案,