基于智能客服的用户日志研究

用户日志的定义

在AI（人工智能）行业，“日志”涵盖的范围非常之广。本文所说的“用户日志”，也可以称为userlog，指的是在AI对话机器人上线后，用户与机器人对话所产生的聊天记录，包含用户输入的文本和机器人回复的内容，属于机器训练数据的一种。

研究用户日志的意义

研究用户日志具有重要的意义。从机器人训练师的角度来说，对话机器人是为了解答用户疑问而设，而研究用户日志有助于我们理解真实用户问法的特征，从而更好地准备机器训练所需的数据，使得模型训练的效果更好，准确率更高。

用户日志的处理方式

在用日志训练机器模型之前，需要对用户日志进行一些预处理，达到较好的训练效果。在这里简要介绍几种较为常见的用户日志处理方式。

清洗用户日志

在这一步骤中，我们需要把一些不利于机器训练的“脏数据”去除。通常需要清洗如下的一些用户日志

1）字数过短的用户日志：根据数据情况不同，“过短”的定义也不同。一般认为3-4字以下的用户日志由于包含的信息量过少，可以批量删除。

2）仅数字或字母的用户日志：这些用户日志通常单独看来也缺乏意义。

3）欢迎语、结束语：例如“您好！”“再见”机器训练不需要这些数据。

4）重复数据：若需要统计次数，先统计后再去重。

5）与业务无关或不合规的数据：和业务不相关的数据需要被清，例如在电商智能客服有用户问到炒股相关的话题。不合规的数据指的是非业务流程内的语句，如粗话、脏话、敏感词等。

聚类用户日志

由于用户日志通常而言数量巨大，为了后期整理数据和训练机器的需要，通常需要借助机器来给用户日志进行聚类，达到批量处理的目的。所谓聚类，指的是按照某个特定标准(如距离准则)把一个数据集分割成不同的类或簇，使得同一个簇内的数据对象的相似性尽可能大。常见的聚类方法有K-means，DBSCAN等（此处不做展开），在聚类后我们能获取数个类或簇（cluster），在此基础上再进行下一步的用户日志梳理。

用户日志的一些典型特征

根据我们对3个不同行业（金融、物流、电商）各1000多条用户日志的分析，发现如下特征：

1.从句型来看，用户日志以疑问句为主。在不同行业中，用户问的疑问句型都占到了60%以上的比例。

这与对话机器人主要是为了解答用户疑问而设的目的是相一致的。

不过，陈述句也占到了相当的比例，在我们的数据样本中，有约14%-24%左右的用户日志是以陈述句的形式表达。我们观察发现，这部分日志，大多是用户描述自己遇到的一个情况。但由于缺乏明显的提问目的，这类日志相对而言匹配效果欠佳。

例如：是这样的，我的快递原本是到凯里的，我现在人在贵阳，刚好快递也在贵阳，我想在贵阳取算了。

人工分析认为，这条用户日志的目的是将原本寄送到凯里的快递，改派到贵阳。

此外，和人人交互最为不同的是，用户日志中还有一部分比例的零句，即句子成分不完整的名词性或动词性短语。例如：“尺码推荐”就是一个零句。零句通常具有用户目的不明确的特征，给匹配也带来了较大困难，不过这部分句式所占比例不高。

2.不同行业的用户日志有其不同的高频词，通过对三个行业的用户日志进行人工抽取信息点后发现，可归纳总结为行业热门关键词，汇总如下：

物流：人名、时间、地点、单号、手机号码、快递物品、金额、重量、体积、渠道、数量、工具等高频信息点。

电商：手机号码、时间、地点、单号、购买物品、尺码、身高、体重、三围、颜色、金额、数量、渠道等高频信息点。

金融：产品、金额、天数、日期、渠道、数量等高频信息点。

这里值得注意的有两点，一、三个行业都有“金额”、“渠道”、“数量”等信息点；二，物流和电商行业由于部分业务重合度较高，除了上述3个信息点一致，还有手机号码、时间、地点、单号和快递物品/购买物品等5个信息点一致。

3.从单次输入的字数来看，用户的询问主要集中在10-15字的区间。三个行业的平均字数都在13字左右。80%左右的用户日志都在20字以内。

用户日志的一些难点案例

目前在机器识别过程中，用户日志给机器带来难点概括起来主要有两种：

1.用户提问时，并不了解整个业务知识库，因此会加入较多冗余的信息，给机器判别造成一定难度。

例如：我三天前买了一件衣服，现在刚收到，衣服质量没什么问题，款式也不错，就是这个尺码实在是太大了，能退吗？

事实上，用户的核心问题在最后一句话，在知识库中对应的问题是“尺码不合适如何退货”，但由于前面的干扰信息过多，可能会给机器匹配带来问题。

2.目前在对话机器人中常用的是单句匹配，效果好效率也高。但实际应用中许多用户会在语境中省略前文提到过的事物，给机器匹配带来一定难度。

例如：可是到现在还没抵扣

这句用户问，我们认为是信息缺失。只有查看完整对话，才发现用户上一句说的是“我刷卡之后应该是有刷卡金的”。这种情况下需要把两句话连起来才知道用户想问的是“刷卡金无法抵扣的原因”。

以下，我们会摘取一些用户日志的具体案例来进行分析。

案例1：这个航班儿童也可以购买的吧？因为在其他网站上看到儿童不可定。

在这句用户日志中，前后的关键词“儿童也可以购买”和“儿童不可定”实际上是意义相反的，这会给机器学习条件下的识别有一定的难度。但结合整句话的句意，可以判断关联词“因为”后面的为次要内容，主要内容在第一句话，由此可以判断用户目的是想询问此航班儿童是否可以购买。

案例2：我的快递原本是到凯里的，我现在人在贵阳，刚好快递也在贵阳，我想在贵阳取算了

在这个案例中，用户采用了陈述句的句式来描述自己遇到的情况。句中一共出现了4次地名，其中后3次所指的是同一个地方。

通过人工分析句意发现，用户的目的是，想把原来寄到凯里的快递改派到贵阳，即想知道“如何修改收件地址”。而这些关键词却从没出现在这句话中，因此也给机器学习的准确识别带来一定的难度。

案例3：运单显示今晚20:00送达，20:00我们下班了，最好下午17:00送到。

这个案例依旧是采用陈述句的句式，出现了3次时间点。其中前两次是同一个时间点。跟上一个案例不同的是，为了理解用户目的，机器除了需要知道第三个时间点不同于前两个，还需要知道17:00这个时间早于20:00，用户想问的是“能否提前派件”。

提升用户识别率的一些方法

提升用户意图识别率有数据端和算法端两种方式。从数据端而言，为了使对话机器人上线后达到比较好的识别效果，保证关键指标，在数据准备时，若无法获取到用户日志，则可以多模拟真实用户问的问法来进行扩写，从句型、句式、字数、高频信息点等方面做到和用户日志相近。从算法端而言，可以加入命名实体识别（NER）的技术，或从所占比例较高的用户日志特征入手，进行定制化的模块算法优化，此处不做展开。

——本文刊载于《客户世界》2019年3月刊；作者为竹间智能科技（上海）有限公司人工智能训练师。

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