电网公司客户服务知识图谱构建的应用价值

田晓，刘勇超，王婧，孟巍，林晓兰

（国网山东省电力公司电力科学研究院，济南250003）

电网公司客户服务知识图谱构建的应用价值

田晓，刘勇超，王婧，孟巍，林晓兰

（国网山东省电力公司电力科学研究院，济南250003）

随着企业知识和信息量的爆炸式增长，以及企业对知识智能管理和应用需求的日益增加，为了更方便地发现与应用知识，提高业务运营绩效，企业级知识已成为关注热点。其中，电网企业在客户服务知识、经验方面的图谱构建理论研究与应用价值探索还不成熟。基于对知识图谱的总体理念研究，重点对电网公司客户服务工作展开知识图谱构建的价值分析和探索，为将来的实际应用提供参考。

电网公司；客户服务；知识图谱；价值

0　引言

知识图谱（Knowledge Graph）也被称为知识域可视化或知识域映射地图，是一张庞大的语义网络，包括数量繁多的节点以及节点之间的各种语义关系。节点代表实体或者概念，节点之间的连接即为相互之间的语义关系。知识图谱旨在通过数据挖掘、信息处理、知识计量、可视化表达方式与智能搜索引擎，为企业内外部的知识共享提供公共信息平台，最终促进企业的知识积累、传承、应用与提升的目的。

2008年至今，国家电网公司的知识管理经历了协同办公知识管理模块、网省公司企业级知识管理一体化平台管理模块、国家电网公司企业级知识管理系统、综合知识库建设4个过程，初步建立了综合知识库、专业知识库和专题知识库，但在丰富知识库域、实体以及关系的知识图谱构建和智能应用方面还有很大发展空间。

1　研究发展现状

知识图谱发展源于引文分析理论、复杂网络系统、社会网络分析的兴起以及信息可视化提供的技术支持。最早可以追述到普赖斯开创科学计量学之时。当时普赖斯在数据方程式来表达科学发展规律的基础上，以曲线形式将科学发展规律绘制为二维图形并形成了最初的知识图谱。

知识图谱的另一个演化前身是知识地图。知识地图是以二维或者三维空间表现出来的地形和人类活动以及相关特征的地理学概念，而知识图谱是对其的拓展和延伸，是图像以一定空间形式在一定时间范围内展现与变化的系统概念，比知识地图更能揭示知识间的关系和进化规律。

现代科学知识图谱概念正式提出是2003年在Arthur M.Sackler学术研讨会上。而Shiffrin，Berners［1］和陈超美等人［2］的贡献奠定了现代科学知识图谱的研究基础，之后的研究就如雨后春笋般涌现。我国对于科学知识图谱的研究是由刘则渊［3］等人于2004年率先引入。

2　知识图谱构建理论

2.1知识图谱规模

据不完全统计，Google知识图谱到目前为止包含了5亿个实体和350亿条事实（形如“实体-属性-值”，和“实体-关系-实体”）。其知识图谱是面向全球的，因此包含实体和相关事实的多语言描述［4］（见图1）。相比占主导的英语，仅包含其他语言（如中文）知识图谱的规模则小了很多。

图1　知识图谱模型示例

2.2知识图谱数据来源

为提高搜索的效率与质量，尤其是对话搜索和复杂问答搜索等，知识图谱不仅要求包含大量高质量的常识性知识，还要求具备及时发现并自我学习知识的能力。知识图谱最重要的数据来源：一方面是以维基百科、百度百科为代表的大规模公共知识库，包含大量结构化的知识，可以高效地转化到知识图谱中；另一方面，需要结合企业知识图谱的构建需要，针对性进行相关业务领域知识的结构化处理与实体关系构建。公共知识库与企业独有知识库的融合，才能基本满足企业业务需要。

2.3知识图谱的绘制

无论是外部公共知识库，还是企业独有的知识库，在没有进行知识图谱建模，从各种类型数据源抽取构建知识图谱所需的各种实体及属性之前，仍然是相互孤立的［4］。为了形成真正的知识图谱，帮助使用者实现“找到最想要的信息、提供最全面的摘要、让知识搜索更有深度和广度”，需要通过“实体对齐、为知识图谱构建schema、不一致性解决”等技术将这些信息孤岛联系在一起，实现从抽取图谱到知识图谱的应用提升［5］。

知识图谱构建过程中的常用软件包括SPSS、Bibexcel、Wordsmith Tools、CiteSpace、Wordstat、Thomson Data Analyzer、Ccmatrix、SCI-Map、VxInsight、Ucinet、Pajek、Netdraw、Visio、HistCite、MainMapper

等，部分软件说明见表1。

表1　部分知识图谱主要绘制工具

3　客户服务知识图谱构建应用价值

构建电网企业知识图谱是一项跨专业、跨组织层级、跨业务流程、跨地域、跨周期的复杂工程，客户服务中心可通过95598热线、微信、移动终端等收集用户用电信息，作为构建电网企业知识图谱的一个切入点。以山东省为例，据统计，近3年通过95598客户服务热线受理的山东省内工单数量年均超过400万条，涉及业务咨询、故障报修、投诉、意见、建议、表扬、服务申请等多种供电服务的主要类型和超过300种子类型。基于海量工单数据与电力业务知识体系，如何能够实现供电服务中知识、问题、经验的自动归类，使客服人员快速找到最优解，找到用户所需的问题与答案，是客户服务知识图谱研究和探索工作中的重要问题。

3.1客服知识智能搜索

基于知识图谱的智能搜索将改变过去低维度、相互孤立的信息展现方式，在客户服务工作中将发挥重要价值。

快速找到正确的答案。一个关键词可能代表多重含义，知识图谱会将最全面的信息展现出来，使客服人员找到最佳含义，例如搜索“济南”，会将济南供电营业厅信息、济南停电信息、济南天气信息等都进行图谱化展示，引导客服人员逐步点击至需要的信息。

最好的总结。知识图谱可以使客服代表更好地理解搜索的信息，并总结相关的内容和主题，例如客服人员搜索“泉城路停电”时，不仅可以获得泉城路附近线路台区最新的停电信息（含计划停电、故障停电、临时停电），还可以获得该区域的停电检修信息、停电原因、复电信息、搜索该停电信息的人数以及对应的处理停电工单内容和处理情况等，还附有相关来电用户信息查询的链接等，便于客服人员快速处理近似或重复工单。

深度阅读与学习。基于知识图谱的搜索或查询，不仅提供相应的文字或图片信息，对文字中的关键词亦会用超链接方式表示。例如客服人员查询某工单时，可以由链接信息获取该工单有关的供电公司、用户信息、用户地址、业务类型；或者可以由受理内容中的关键词链接跳转至更细节的内容，有助于客服人员快速、深入了解业务知识与受理案例。同样，对于客户服务相关的各种制度、流程、规范等的查询，也支持关键词的深度阅读和学习。

3.2智能客服互动系统

利用知识图谱，给用户提供一套智能客户服务互动系统，如图2所示。

图2　智能客服问题系统的知识检索架构

该系统可以针对用户的搜索信息进行上下文关联、相关问题推荐、模糊意图智能引导、关键业务灵活推送、纠错与拼音解析。功能场景主要包括业务办理、多候选输出、敏感词过滤、输入智能提示、语音输入识别、上下文关联、客户关怀等。智能客户服务系统目前已在移动通信、银行、保险等行业逐步应用，据统计，自助客服渠道接触量大、成本低、全年24 h响应，单次服务成本是人工热线的1/50，有效分流10%～20%的人工坐席业务，分流业务的首次解决率可以保持在85%以上。

此外，智能客服互动系统还能针对用户提出的当前知识图谱不能解答内容进行记录和初步分类，便于后期人工介入，将新增的用户关注热点补充到现有知识图谱中。随着用户信息在知识图谱中的不断完善，根据该用户历史的操作特征和关注点，可以智能提醒该用户是否需要查询经常关注的内容，甚至可以为用户定期推送关注信息，逐步发挥电网企业客服工作主动感知、主动服务的作用。

4　结语

知识图谱基于大数据之上的新兴领域，企业在该领域的探索和实践需要面临诸多挑战。知识图谱在各行业的发展都还处于初级阶段，需要长期进行人工干预与校正，且结构化数据在纵然面临的挑战与困难客观存在，但是随着信息技术的快速发展，我们有信心与业界专家一起去研究和解决上述问题，借助并融合知识库、自然语言、机器学习和数据挖掘等多方面技术，将电网企业的知识与经验充分分享、传承、应用。

知识体系中仍然占据较大比重，算法还不够成熟。知识图谱需要深度的机器学习技术，依赖语义分析、文本分析、图片分析及语音分析，实现定分类归集及升级，具有很高的“技术门槛”。

［1］LEE B，Tim.The Semantic Web：Scientific American.Retrieved March 13，2008

［2］CHENG T and CHANG KC.Entity Search Engine：Towards Agile Best-Effort Information Integration over the Web.In Proc.CIDR，2007：108-113.

［3］陈悦，刘则渊.悄然兴起的科学知识图谱［J］.科学研究，2005，23（2）：149-154.

［4］汤建民.基于中文数据库的知识图谱绘制方法及应用：以创新研究论文的分析为例［M］.杭州：浙江大学出版社，2010.

［5］廖胜姣，肖仙桃.科学知识图谱应用研究概述［J］.情报理论与实践，2009，32（1）：122-125.

Application Value of Building Knowledge Graph System for Hotline Customer Service in State Grid Corporation

TIAN Xiao，LIU Yongchao，WANG Jing，MENG Wei，LIN Xiaolan
（State Grid Shandong Electric Power Research Institute，Jinan 250003，China）

With the explosion of knowledge and information of the enterprise and the growing demand for intelligent knowledge management and application，in order to make it more convenient for discovery and application of knowledge，and improve business performance，the knowledge of the enterprise has become a hot topic.Knowledge graph construction theory and application value are not mature in aspects of the customer service knowledge and experience for State Grid corporation.In this paper，we introduce the overall concept of knowledge graph，and research the value of system building based on the knowledge graph of the grid company customer service，which provides

for practical application in the future.

State Grid corporation；customer service；knowledge graph；value

F407.61

B

1007－9904（2015）12－0065－03

2015-09-17

田晓（1982），女，工程师，从事电力客户服务工作；

刘勇超（1978），男，工程师，从事电力客户服务工作；

王婧（1985），女，从事电力客户服务工作；

孟巍（1979），男，工程师，从事电力客户服务工作；

林晓兰（1982），女，工程师，从事系统开发工作。