基于智能问答的充电站智能交互终端技术研究

吴大军

摘要：近年来，多用途充电设施投资建设快速稳步增长，充电设施和充电服务对很多新能源车主来说是新事物，存在大量的业务咨询和操作咨询需求。目前，大多数充电站是无人值守充电站，车主用户在现场遇到充电相关问题时，主要通过拔打客服电话获取咨询辅助，其中的技术问题需由客服人员派单给技术支持人员来解答，这就导致在现有的服务方式下，用户等待时间长、客服及运维工作量比较大且效率较低。本文以此为出发点，对智能问答的充电站智能交互终端进行研究，以推动充电服务知识体系构建，充电智能问答交互服务应用构建，以及加快智能交互终端研制及试点应用。

Abstract： In recent years， investment and construction of multi-purpose charging facilities has grown rapidly and steadily. Charging facilities and charging services are new to many new energy vehicle owners， and there is a large demand for business consulting and operation consulting. At present， most charging stations are unattended charging stations. When car owners encounter charging-related problems at the scene， they mainly get help by calling customer service telephones. The technical problems need to be dispatched by customer service staff to technical support staff to answer. This leads to the long service waiting time， large customer service and operation and maintenance workload and low efficiency in the existing service methods. This paper uses this as a starting point to study the intelligent interactive terminal of charging station for intelligent question answering， to promote the construction of charging service knowledge system， the construction of charging intelligent question answering interactive service application， and to accelerate the development and pilot application of intelligent interactive terminal.

关键词：智能问答;充电站;智能交互终端

0  引言

科学技术的发展为传统充电站的智能化升级提供了技术支持，基于传统充电站服务效率低、成本高等特点，通过语音交互、自然语言处理、智能问答和虚拟人等技术，可以构建充电智能问答泛在电力物联网系统。开发充电站现场安装泛在电力物联网终端，用AI技术替代人工客服，可以解决用户在现场享受充电服务体验时遇到的常规问题;同时，基于智能虚拟人技术，可以实现用户特征感知和识别，实现真正意义上的无人值守和智能化服务。

1  智能问答技术发展概述

智能问答系统已经有70多年的发展历史。早期的智能问答系统大多针对特定的领域而设计，并且数据量也很有限，不容易进行扩展，例如：Baseball和 Lunar，这些诞生在20世纪五六十年代的智能问答系统通常只接受特定形式的自然语言问句，而且可以供智能问答系统进行训练的数据也很少，所以无法进行基于大数据的开放领域的问答从而未被广泛使用。在20世纪九十年代末期，由于互聯网的发展，大量可供训练的问答对在网上可以被搜集和找到，在此阶段，人们主要利用信息检索或浅层语义理解技术去从大量候选集中寻找答案，从而构建智能问答系统，故检索式问答技术取得了巨大发展。一直以来阻碍智能问答系统向前发展的两个最主要因素是缺乏高质量的数据和强大的自然语言处理技术。然而伴随基于用户协同生成内容的维基百科、百度百科等计算机应用以及统计机器学习方法的发展，以上两个问题得以有效解决，致使智能问答系统取得到广泛应用，标志着智能问答技术正在走向成熟。

2  智能问答充电站智能交互终端研究意义

通过对充电服务问题进行分析可以发现，用户经常遇到的问题很多都是业务咨询、操作咨询等一般性问题，这些问题大部分可以通过基于AI技术的智能问答系统来处理，从而对客户服务起到分流作用，缓解客服和运维团队工作压力。现阶段投建的充电站大部分为无人值守站点，当前的信息系统目前暂未实现对用户特征的深度分析，借助大数据技术和智能虚拟人技术，可以感知用户的性别、年龄等基本身份信息，进而进行用户画像，以在智能交互终端上为不同类型用户提供问题处理、定向促销、广告分发等精准营销和信息推送服务，创造更多附加价值。

3  智能问答充电站智能交互终端技术分析

3.1 基于信息检索的方法  从字面意思就可以看出，它具备传统信息检索技术特点，可以通过分词、命名实体识别等算法来解读问句，从而得出中间关键词集合，进一步得到实体，然后再从资源库里进行有效检索。这种方法的劣势在于只要与之相关的答案，即使包含一个词甚至一个字都被囊括进检索范围，查询效率会比较低。

3.2 基于语义分析的方法  仿照自然人之间的交互方式，对问题依据NLP语义理解模型亦或者是特定语言规则来进行解读，进而形成一个语义表达式，然后再据此来准确地描述意图，接下来再将其快速地转换成数据库或者是其他查询语言。应用比较普遍的方式是运用组合范畴语法（CCG），即其中最关键的在于词汇，可以运用自然语言处理去做映射得到词汇，进而使用语法规则将词汇进行语义上的组合，从而得出语义表达式。有鉴于此，可以看出，这一方法适用面比较窄小，难以将其运用于很多场景。

3.3 基于深度学习的方法  近些年来，深度学习，特别是Alpha Go出现后，又掀起了新一轮热潮。近几年波及神经网络，并在NLP领域得到了比较好的应用成果。它主要用来做语言的表示，这样就可以做到将语言表示扩展到问答里面，就是前面的每一个关键任务，比如在做语言的语义解析的时候，在做问题和答案的匹配、生成的时候，都可以用得到。简单来说，就是对用户的输入进行解析，对答案检索查询环节进行优化，这是目前运用得较多的一种方法。另一种使用方式，是运用深度学习去做端到端的自动问答，将问题和答案均使用复杂的特征向量进行描述，然后用深度学习来计算问题和答案之间的相似度，最终给出答案。要实现端到端的自动问答，有一个前提就是需要有大规模的语料。

4  智能问答充电站智能交互终端技术体系建设

为提升新能源车主用户现场充电服务体验、提高充电服务客服响应效率、降低人工客服工作量，智能问答充电站智能交互终端采用语音交互、自然语言处理、智能问答、虚拟人等技术，相关技术体系主要包括充电服务知识体系、充电智能问答交互服务应用体系等。

4.1 充电服务知识体系构建  ①知识批量导入。收集充电服务业务信息，将信息转化为知识条目，并整理到导入模板并批量导入。该技术手段摒弃了传统语法模型，采用自然语言方式添加知识，以批量导入方式减少知识词条录入的工作量。②常见问题引导。根据自身需要，配置常见问题引导，在用户咨询时直接给出相应的问题引导，这样用户通过自主点击即可以获取想要的答案。③相似问题关联。针对用户提出的问题，智能交互终端不仅会将问题答案回复给用户，同时会为访客推送该问题的关联问题，方便引导用户通过多轮交互最终得到答案，解决遇到的问题。④未知问题智能学习。将无法命中答案的问法定义为未知问题，可以自行配置是否将未知问题添加到新问题或者忽略。⑤深度学习与智能优化。应用深度学习技术，智能交互终端自主学习用户问题、自动判断重复性问题，并进行知识体系自动更新维护。另外，可以设置智能交互终端在特定时间对知识体系自动优化，对长时间未学习的问题进行自动学习。⑥复杂协同服务应对。为了应对复杂服务模式，可以为不同业务、不同渠道的用户配置不同的智能交互终端，每个智能交互终端有自己独立的知识体系，并且会话自动应答。通过为不同业务领域分配不同智能交互终端，能够有效解决易混淆问题的回复，进而为用户提供针对性服务。⑦公共及专属知识体系。以解决问题为导向，将知识分为公共、专属形式来进行知识管理：不同知识体系共享，降低知识体系维护成本;专属知识体系隔离，为用户提供针对性服务;多知识体系互通，知识迁移更简单。

4.2 充电智能问答交互服务应用体系构建  ①7×24小时在线。智能交互终端永不离线，用户可以随时享受智能咨询服务，支撑多点服务并发，保证用户对话速度。②寒暄交互。智能交互终端内置丰富的寒暄词库，让智能交互终端充满感情色彩，快速拉近用户距离，提升服务质量。③用户意图快速预判。基于用户画像、行业知识构建以及精准的语义分析，让机器人迅速了解用户并准确理解用户意图，为后续的会话交互提供支撑。

4.3 聊天记录同步  用户建立新的会话后，可以看到用户曾经的聊天记录，从而帮助用户更好地定位问题，减少信息断层。

4.4 用户信息全面获取  全面抓取分析用户的行为数据（会话记录、账号信息等），让智能交互终端第一时间了解用户。

5  智能问答充电站智能交互终端的可靠性、安全性与可维护性分析

5.1 性能与可靠性  系统支持并发操作用户数量为100。终端用户交互式访问系统的登陆界面的响应时间目标小于等于0.6秒。终端用户事务处理的响应时间目标是小于等于4秒。

5.2 安全性  对服务器上所有用户行为都要进行安全审计，并将系统内重要的安全相关事件记录下来，如重要用户行为、系统资源的异常使用以及重要系统命令的使用等。详细记录安全事件，包括时间、类型、主体、客体、结果等内容。详加分析安全审计记录，并提供特定事件实时告警服务。

5.3 可维护性  完善面向服务的软件架构（SOA），引入XML等主流标准与规范，支持B/S架构和移动端访问架构。支持各种主流服务器、操作系统以及数据库，实现大数据存储。具有较好的灵活性、开放性、扩展性以及灵活的配置能力，可以对公司组织架构、业务变化做出快速反映。

6  智能問答充电站智能交互终端技术难点

6.1 智能问答技术  作为本项目需要解决的核心问题，智能回答需要攻克的主要技术难题在于如何快速并准确地解决用户提出的问题，除此之外，还在于系统智能化程度，换句话说，就是它如何能够准确分析出用户查询语句所要达到的目的，并在用户输入查询语句存在错误时也能及时给予准确地解读，最终帮助用户完成查询。

6.2 虚拟人技术  虚拟人是实现智能问答的输入和输出。当用户提出咨询问题时，虚拟人采集语音并转化为文本，并通过摄像头感知用户特征，实现情感计算，支撑虚拟人交互过程中的动作和表情动画合成。同时基于智能问答的问题答案，虚拟人需要配合问答语义，实现虚拟客户拟人化交互。因此，虚拟人的视觉感知、情感表达、拟人化执行，是本项目的另一个关键和难点。

7  总结

综上所述，智能问答充电站的推广应用是未来智能城市建设的必然趋势，基于传统人工问答服务中存在的各种问题，通过完善智能问答充电站智能交互终端技术体系，结合大数据、人工智能、虚拟现实等技术的应用，可以实现真正意义上的智能服务，提高充电站问答服务效率与用户使用体验，有效降低充电站运营成本。

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