高校智能助手平台的设计与实践

王苏 张巍 张鹏 郭晓明

摘   要：为进一步推动智慧校园的建设，充分发挥线上平台效能，文章结合高校面向校内外人员的远程在线智能问答需求，通过分析高校的业务场景，对智能助手平台的主要功能进行了设计。平台可以实现校内各单位各类常见问题智能化、全天候的机器人智能应答，使问题咨询更加便捷和高效，对推动智慧校园具体应用落地具有重要意义。

关键词：智慧校园;高校;问答系统;智能助手平台

中图分类号：G647;TP315 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2021）21-0072-04

一、引言

近年来，人工智能领域的智能问答技术取得了长足的发展和应用，智能问答技术已经达到了很高的水平，各领域以该技术为核心的智能问答系统一定程度上取代了人工客服的角色。智能问答系统基于人工智能领域的知识处理、自然语言理解、机器人学习等技术，通过搜索、推理将问题关键词与知识库相关联，通过统一的智能问答渠道为用户提供所需要的信息与服务。面对高校大量的咨询服务需求，智能问答系统受到了高校信息化工作者的广泛关注。

随着高校信息化建设的普及和应用，随之而来的是需要越来越多的咨询服务进行支撑，工作人员需要重复回答师生大量咨询，而且师生遇到的各类问题也没有统一的咨询渠道。如何为师生提供更优质、更及时的咨询服务是高校目前面临的一个迫切需要解决的问题，主要体现在以下方面。

（1）校内外人员通过各种渠道获取信息，从电话到邮件、APP、微信、网页，缺少一个统一提供信息的平台。

（2）学校要求各业务部门办公信息公开透明，咨询门槛的下降必然导致咨询量的增加，工作人员要解答很多重复性的提问，服务压力增加，服务质量难以保证。

（3）招生、迎新、就业期间，咨询电话总是处于热线状态，缺少其他咨询的渠道，问题得不到及时解决。

（4）师生在寒暑假有问题需要咨询;晚上选课时无法选课，需要解决;周末突然断网需要报修，这些非工作时间遇到的问题目前并没有很好的解决办法。

（5）缺少一个合适、统一的服务平台，极易导致回复口径不统一，给师生带来更多困惑。

针对以上问题，亟需一种新的服务模式，智能助手平台可以作为此模式的一个解决方案。平台基于智能问答系统，以一问一答的形式，可以精确地定位网络用户所需要的知识，通过与用户进行信息交互，为用户提供个性化的信息服务。[1]7×24小时在线，增加访问用户粘性，及时提供标准化咨询服务。為师生提供个性化、智能化、全天候、便捷的服务模式。

二、业务场景分析

智能助手平台以校级咨询知识库为建设核心，为不同业务场景提供便捷、高效的咨询服务，主要应用于业务系统咨询，招生、迎新、就业在线咨询，公共服务咨询等常见的业务场景。

1.业务系统咨询

在“互联网+教育”的热潮下，各高校以丰富和便捷师生的工作、学习和生活为目标，纷纷建设以各单位业务为核心的信息化系统。基于各信息化系统的业务积累，工作人员除常规工作外，需提供大量的咨询服务，服务质量难以保证;很多咨询都是重复的问题，但没有统一规范性的回答;这些系统大多数都是7×24小时对外服务的，工作以外的时间使用中遇到问题没有咨询的途径。

2.招生、迎新、就业在线咨询

每年的招生、迎新和就业是各高校的重点工作，各高校都会投入大量人力、物力和财力，但各时间节点的咨询量非常大，无法达到一对一的服务，缺少一个能够自动解答咨询问题的平台，以及时提供优质、便捷的咨询服务。

3.公共服务咨询

师生在校园工作、学习和生活中，难免会遇到公共服务类的问题想要咨询，比如政策咨询、课表查询、宿舍网络报修问题等等，缺少一个可以为师生提供全天候、一站式和便捷化的校园事务咨询平台，来满足师生的全面需求。

三、平台目标

为有效应对学校管理、业务办理中越来越多的咨询服务需求，解决工作人员经常回答很多重复性问题以及师生面对各类问题缺少统一咨询渠道等困惑，为师生提供更优质、更及时的咨询服务，智能助手平台的建设应该满足以下要求。

（1）全渠道接入、管理、融合，实现网页、钉钉、微信、APP等各个渠道统一接入管理;

（2）机器人智能自动应答，提升客户满意度，降低学校服务压力;

（3）实现7×24小时不间断、标准化的咨询服务;

（4）实现钉钉、微信以及其他应用APP（以下简称APP）等移动端渠道的语音输入，使问题咨询更加便捷;

（5）通过与学校网站群平台和学校各单位业务系统对接，实现常见问题一处维护、多处展示，缩减知识维护成本;

（6）面向全校各单位建立知识库的补充与完善机制;

（7）通过交互数据统计，从各个维度综合分析师生的咨询行为，作为完善内部管理、提升工作效率的数据支撑。

四、平台设计

1.平台概述

智能助手平台融合知识库、信息检索、机器学习、自然语言处理（NLP）[2]、推理[3]等技术，能直接以自然语言与用户进行人性化的交互，[4]尤其适合用于海量用户之间的大量标准化、重复化的沟通场景，通过多种技术的融合进行语义分析，精准定位师生需求;同时还能够提供精细化管理所需的统计分析功能，为管理人员的决策提供数据依据，从而在一定程度上节约人力资源和成本。

智能助手平台基于智能问答系统模型，对问题的处理包括问题理解、信息检索和答案抽取三部分。[5]问题理解主要由问题预处理、关键词提取和问题分类3部分组成，理解用户意图;信息检索通过相似度计算缩小答案检索范围，提高答案正确率;答案抽取则是确定候选问题集，并对问题集问题相似度进行排序。标准知识库以“问题-答案”对的方式存储，[6]当接收到提问后，对提问进行预处理和分类，再采用基于关键词、语义、句法结构的方法对提问的问题与“问题-答案”对的问题对比，进行相似度计算，根据预设定的相似度阈值进行判断，超过阈值最大值直接返回匹配的“问题-答案”对，用户做出评价后流程结束。在阈值范围内，获取相应的“问题-答案”对集合供用户选择，用户做出评价后流程结束。低于阈值最小值，提示用户没有相关知识。在此过程中平台也可通过智能学习模块，不断学习各种问法，不断完善知识库内容。

2.功能框架

智能助手平台功能框架如图1所示。

3.平台功能

（1）前端问答

校内外用户可以通过业务系统、网站、移动APP多种渠道进入平台，输入问题后，以自然语言处理为核心，智能机器人通过问题理解、信息检索和答案抽取等一系列处理后，给出最匹配的答案。[5]

当用户提问时，系统模拟人的思维，自动关联分析用户上文内容，智能识别上文语义重点，判断用户意图进行回复。并且，支持文本、图文、音频、链接等多种格式推送答案，帮助用户更容易理解答案，以获取关键信息。用户在得到回答后，可对本次回答进行满意度评价，以便系统记录用户对问题回答的满意情况，没有得到满意回答的问题可以通过求帮助的功能，向广大师生求助。

提供动态补全、根据身份类型智能回复、寒暄聊天、智能推荐、常见问题推荐、快捷通道等功能，增加平台的易用性，以提高用户体验度。

为提高提问效率，扩大使用人群，支持语音输入功能，通过语音引擎将语音转译成文本，再由智能机器人进行应答。

（2）权限管理

平台根据工作职责划分，分为超级管理员和二级管理员。多级管理员根据工作职责进行平台功能模块授权，超级管理员负责整个平台的管理和运行，二级管理员负责本单位知识的维护和管理。二级管理员通过校内岗位角色平台进行管理，每个单位可以根据各科室的业务需要设置多个二级管理员。

（3）知识库管理

智能助手平台的核心是建设多维度的知识库管理机制，需根据实际校情，确定知识库知识的面向对象、涉及的校内单位及知识领域，按知识分类，形成标准的问答录入到知识库中。

需实现多领域知识维护、多级分类管理、聊天库管理、各类词汇维护、未知问题管理等功能，包括知识添加、检索、查詢、批量导入/导出;知识存储，实现富文本编辑、上传附件等;多级分类设置、分类授权管理、分类批处理;聊天内容的添加、检索、查询、批量导入/导出;近义词、同义词、专有名词、敏感词等词类维护;基于智能问答系统模型，标记的未知问题（包括无法回答和反馈未解决的问题）由各级管理员人工干预进行处理。

知识库管理的各项功能设计，是为了形成可持续的知识维护机制。以初始化的知识库为基础，进行人机交互信息的识别和处理，不断维护和完善基础知识库，这个过程需要二级管理员做到及时和准确地补充知识，以提供知识库知识的覆盖率和正确率。

（4）智能运维

基于智能问答系统的智能助手平台，可以对人机交互信息进行分析和处理，模拟人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的知识库。

平台会自动识别常见问题、热点词汇等，并收录到知识库中。将知识库中没有收录的知识或者对机器人回复不满意的问题归类为未知问题，对问题进行分类，自动过滤无意义的提问，对同一问题的不同问法进行汇总，再自动分配给各级管理员进行解答。通过这种“自动学习+人工处理”的方式，以不断积累和完善知识库。自动抽取知识库知识中的实体和专有名词形成词汇库，并按知识所属机构分类，以增加问题回答的准确率和未知问题指派的匹配度。

（5）数据统计

智能助手平台在师生的使用过程中会产生大量数据，包括访问数据、满意度数据、知识维护数据等。通过对这些数据的整理、分析，以可视化的方式进行全方位、多维度展示，各级管理员可以了解师生最为迫切的咨询需求，以便及时、有效地维护知识库，从而提高高校信息化服务的质量，提高师生用户满意度。

校内人员和各级管理员通过统一身份认证登录后，展示数据统计分析页面，向校内外用户和管理人员展示平台的整体运行情况，包括知识库数量、访问次数、登录人员身份类型分布、未解决问题数量、知识维护情况等。

完整的审计日志，实现操作的追溯;详细记录用户行为数据，并可进行分析统计，提供行为预警。

五、平台建设

高校要创建一个集多个业务为一体的知识库确实难度很大。不仅仅要考虑整个平台的设计，而且还要考虑与各个部门的协调沟通，以收集足够的知识支撑整个平台的对外服务。大连理工大学以构建多业务场景的知识库为核心，开展了智能助手平台的建设工作。结合大连理工大学的工作实践，将智能助手平台建设主要划分为知识收集与整理、平台开发、应用实践3个阶段。

1.知识收集与整理

整个智能助手平台的核心就是构建知识库，完整、全面的知识库才能使服务实现应有的效能，根据项目建设计划和安排，由上级部门和平台建设部门牵头，启动全校范围的问题收集工作。各职能部门以实际情况开展师生所关心的所有问题的梳理、汇总工作，并明确此工作的负责人和具体联络人，作为智能助手平台的管理人员，负责以后本单位知识的维护和管理工作。通过发通知、邮件、电话等方式，与职能部门进行宣传和沟通，以推进此项工作的顺利开展。到本阶段工作结束，共收集了41个单位1602条知识，涉及174个业务分类。为保证知识库知识的准确性，对收集的知识进行了多轮的整理和确认，并将这些知识以多层次标签分类的方式在平台中加以管理。各个部门管理员只能看到本部门的知识，每个二级管理员可以按照标签分类查找和维护知识。

2.平台开发

智能助手平台采用前后端分离的实现方式。根据平台设计思路，主要实现前端问答、知识库管理、智能运维、数据统计、系统管理五个功能模块。各个模块间相互通信，前端为师生提供咨询服务，后端满足管理员管理的需要。

校内外用户在前端通过网页、APP、钉钉、微信等渠道输入文本进行问题咨询后，智能机器人通过语义分析对知识库进行检索、抽取答案集，再通过前端将最优答案反馈给用户。如果是语音输入，则先通过语音引擎将其转译成文本，再由机器人进行应答。机器人在知识库中匹配到响应答案，则会将答案反馈给用户，并推荐相关问题。对机器人无法回答或用户评价“不满意”的问题进行标记，聚类分析和语义分析后，自动分配给各二级单位管理员，并提醒二级管理员答复。二级管理员进入后台，查看未知问题，答复后将自动添加到知识库中，以实现智能机器人的不断成长。系统会按问题被提问的时间对其由近至远排序，方便管理员定期对机器人暂时无法回答的问题进行分析处理。

3.应用实践

智能助手平台需要依托校内各业务系统、网站和移动APP来使用。平台上线初期，与校园综合服务门户、迎新网站和移动APP进行了集成。为了让更多师生、校友和关注学校发展的各类人员有效使用平台进行答疑解惑，将平台与校内各单位、机关各部门网站集成。目前，大连理工大学的147个网站接入了智能助手平台，为校内外9540位用户，提供了29503次问题咨询服务。

六、结语

智能助手平台在使用过程中，还存在知识库知识体量不够、机器人能力不足等问题。下一步考虑通过技术和管理的手段提升知识库的知识容量，加强机器人训练以提高语义理解能力，增加平台对任务型提问的处理能力，尽量减少人工干预。

参考文献：

[1]龙新征，郑建宁，欧阳荣彬，等.基于多层策略的校园智能问答系统[J].华中科技大学学报（自然科学版），2016，44（11）：117-122.

[2]赵京胜，宋梦雪，高祥.自然语言处理发展及应用综述[J].信息技术与信息化，2019（7）：142-145.

[3]陈刚.互联网下智能客服系统的建设与实践[J].石油库与加油站，2018，27（2）：13-18.

[4]王瑛，何启涛.智能问答系统研究[J].电子技术与软件工程，2019（5）：174-175.

[5]张亮，黄河燕，胡春玲.中文问答系统模型研究[J].情报学报，2006（2）：197-201.

[6]卜文娟，张蕾.基于概念图的中文FAQ问答系统[J].计算机工程，2010，36（14）：29-31.

（编辑：王天鹏）