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虚拟客户代理(以下简称 VCA)，是一种智能系统，能够在和客户聊天的过程中，了解需求，并提供各种相应回答来解决客户问题。AI 大行其道的今天，在所有可自动化的领域中，客服服务无疑是自动化行业重要的目标之一。
当然，在本篇文章中所谈到的 VCA ,都是能理解自然语言的智能机器，与其交流，并非需要输入复杂的 NPL 机器语言。简而言之，这些 VCA 将与人类客服形成直接竞争。(看看现在市面上那些人类客服的态度，我毫不怀疑，不久的将来，这些职位会被机器所取代。)
下面是 VCA 开发所需要面临的一些关键问题：
VCA 首先需要大量语句进行练习
开发人员需要模拟用户语气来训练 VCA 的反应，这个过程包含了数以千计的常见口语化问题，囊括我们日常可能犯的一些低级错误，比如方言、语法和拼写错误。然而现实是，并没有那么多的可供训练的句型。
所以，如果人为的给这么多语句加上与之相配的“意图”，是一件非常耗时的工作。公司的解决方案是开发一套半自动的“问题——意图”配对工具，大大缩短了配对时间。
不可能用一种算法来理解所有用户的意图。
机器人学习途径还是从用户先前的对话中学习，简单点说，从用户过往的聊天记录中揣测用户的意图。问题是，用户对银行的问题和对电信公司提出的问题是完全不同的，没有现成的一种算法，可以一次性让机器从这两种完全不同的情境中，猜对用户意图。解决办法自然是设置不同的算法，如SVMs、Naive Bayes、LSTMs和feedforward neural networks 的组合，匹配不同情景下的提问，提炼出不同的意图。
(以上内容来源于36氪)
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2017-07-10
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