基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计.pdf

信息技术XINXIJISHU2023年第10 期基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计刘娟，孟巍，张东宁，宗振国，郭腾炫（国网山东营销服务中心（计量中心），济南2 50 0 0 1）摘要：针对营销服务智能问答系统存在问答耗时长、问答准确率低和平均可接受率低的问题，设计了基于知识图谱的营销服务智能问答系统。系统硬件通过知识图谱结构，获取营销服务领域的知识卡片，采用文本相似度计算模块，实现营销服务语义搜索；系统软件在LSTM基础上选择属性，获得推理规则，构建营销服务的知识图谱，在相同数据条件下使营销服务智能问答系统回答更多的问题，完成营销服务智能问答系统的设计。实验结果表明，所设计系统的问答耗时短、问答准确率和平均可接受率较高。关键词：知识图谱；营销服务；智能问答系统；文本相似度；语义搜索中图分类号：TP399D0I:10.13274/ki.hdzj.2023.10.033Design of intelligent question answering system for marketing service based on knowledge graphLIU Yi-juan,MENG Wei,ZHANG Dong-ning,ZONG Zhen-guo,GUO Teng-xuan(State Grid Shandong Electric Power Company Marketing Service Center（M e t r o l o g y Ce n t e r),Ji n a n250001,China)Abstract:The intelligent question answering system for marketing service has the problems of long questionanswering time,low accuracy and low average acceptance rate.Therefore,an intelligent question answeringsystem for marketing service based on knowledge graph is designed.The system hardware design obtains theknowledge card in the field of marketing service through the knowledge graph structure,and uses the textsimilarity calculation module to realize the semantic search of marketing service.The system software designselects attributes on the basis of LSTM,obtains reasoning rules,constructs the knowledge graph of market-ing service,makes the marketing service intelligent question answering system answer more questions underthe same data conditions,and completes the design of marketing service intelligent question answering sys-tem.The experiment results show that the proposed method has the advantages of short question and answertime,high accuracy and average acceptability.Key words:knowledge graph;marketing service;intelligent question answering system;text similarity;semantic search0引言企业在全球化时代中为了提高市场竞争力，需要对历史市场数据进行观测,并在此基础上对作者简介：刘肤娟（19 7 5），女，硕士研究生，高级工程师，研究方向为电力营销。一18 0 一文献标识码：A文章编号：10 0 9-2 552(2 0 2 3)10-0 18 0-0 7未来趋势进行预测，在短时间内对企业营销状况、客户情况和市场环境作出正确的决策，但目前企业管理系统无法达到这些要求，为此，需要建立营销服务智能问答系统 1-2 。在大量数据和相关知识的支持下，如何提高营销服务智能问答系统的基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计一刘肤娟等一适用性，成为专家和学者关注的问题。张乐 3 结合共现词匹配方法和中文分词方法在Word2vec词向量语义扩展技术的基础上对系统的智能问答引擎进行设计，根据协同办公理念,统计分析系统中存在的运行数据,完成智能问答系统的设计，该方法无法在短时间内获取较多的答案,存在问答耗时长和问答准确率低的问题；朱建楠 4 等针对梯度优化过程中深度学习算法存在的梯度爆炸问题和梯度消失问题，通过长短记忆神经网络算法进行优化，并解析句子语义,计算句子之间的相似度，根据相似度对回答结果进属性行判别,完成智能问答系统的设计,该方法的平均可接受率低，存在用户满意度低的问题。为了解决上述方法中存在的问题，提出基于知识图谱的营销服务智能问答系统。1系统硬件设计1.1关键模块1.1.1知识图谱通过定义本体，抽取知识、融合知识、存储知识和应用知识,完成营销服务数据的分类，建立营销服务的知识图谱，如图1所示。概念分类事件本体定义结构化数据数据源半结构化数据非结构化数据数据类型D2RHTML解析器实体数据目标关系表消息DistantLearning属性事件目录文本网页知识抽取实体合并实体链接属性合并知识融合大型可扩展图形存储软件1知识存储营销服务领域知识图谱图1失知识图谱结构1.1.2语义查询针对用户需求问题，在知识图谱结构上分析语义,语义匹配在语义检索的基础上完成,在多策知识应用略分类系统中关联用户需求问题，对语义匹配结果进行整合处理,获得答案,基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计的语义模块如图2 所示。一18 1一1基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计问题答案问题语义理解答案生成语义检索营销服务领域知识图谱图2 语义模块训练数据实体集一刘肤娟等1.1.3文本相似度用户营销服务智能问答系统在LDA模型的基础上在实体相似度计算过程中引人语义特性，营销服务智能问答系统设计的文本相似度计算模块如图3所示。1.1.4图像识别将深度学习框架应用在营销服务智能问答系统中，在语义理解的基础上设计图像识别模块 5-6 。第一部分是骨干网络，第二部分是候选网络,其主要职责是生成图像对应的候选框。基于知识图谱的营销服务智能问答系统中的图像识别模块如图4所示，测试数据实体集/数据预处理厂111111111111111/11i1182一数据型数据列表型数据文本型数据分类器分类代价矩阵单分类器图3文本相似度计算模块距离公式Jaccard、交集TF-IDF余弦相似度余弦相似度、KL散度、LDAHellinger距离训练分类器模型选择损失函数分类器组集成学习弱分类器111111默认值111(1)基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计统中,实现多模态营销服务领域数据的可视化,获骨干网络取用户问题的答案。任意尺寸图片区域候选网络共享卷积层特征图特有卷积层滑动窗口特征图卷积层/全连接层1文ROI池化层全连接层分类得分边界框回归图4图像识别模块1.2智能问答系统1.2.1系统部署采用信息众筹方式和自动采集方式在营销服务智能问答系统中采集数据 7 ，营销服务智能问答系统的部署情况如表1所示。表1营销服务智能问答系统部署情况分类选型NLPNLTKJieba服务器环境配置操作系统:CentOS 7.0应用服务器：tomcat7服务器运行环境：JDK1.8深度学习框架Tensorflow 2.0前端开发框架Bootstrap开发框架数据库数据访问:JDBC知识图谱：MongoDB3.4索引:Elasticserach 5.41.2.2内容展示用户在营销服务智能问答系统中通过知识卡片人口对营销服务数据进行查询。1.2.3语义搜索在知识图谱的基础上对营销服务相关的提问进行解析,采用匹配语义模板方法在营销服务智能问答系统中搜索语义 8-9 1.2.4沉浸问答将关联推荐技术、智能提示技术、高级搜索技术和关键词搜索技术应用在营销服务智能问答系十一一刘跌娟等2系统软件设计在营销服务知识图谱中用“关系”描述属性。在营销服务智能问答系统中构建知识图谱 10-1主要分为以下步骤：获取主体实体：获取营销服务问题中的命卷积层/全连接层2名实体，在知识图谱中引人命名实体，在此基础上区域建议区域得分得到营销服务的主体实体e。在知识图谱中询问对象对应的实体，即主体实体。在知识图谱中对三元组进行检索，获得实体e,在此基础上建立候选属性集合A。服务营销问题q在候选属性集合中属于排序问题，采用LSTM网络 12-13 在营销服务智能问答系统中编码处理属性pEA和问题q,获得两个向量,通过余弦相似度对向量进行计算，获得两者之间的语义相似评分，用Pmax表示最高语义相似评分对应的属性。答案获取：检索服务营销知识图谱中存在的三元组,问题的答案即为三元组中存在的属性值。2.1属性选择方法采用 Siamese ATT网络选择属性,具体过程如下：用字的序列表示属性,其长度为m,针对属性对应的字向量序列p=（c 1，C2，,c m）可通过字向量训练获得，在双向LSTM网络中输人字向量序列p,时间步t在双向LSTM模型中存在两个隐状态，分别表示为下式：h,=LSTM(c,h,-1)(h,=LSTM(c,h,-)式中,c,描述的是序列p中存在的字向量。用u/2表示两个隐状态h,h,对应的向量长度,在隐状态的基础上获得时间步t对应的输出h,。针对网络中存在的m个时间步,对其进行平均池化处理,获得向量S,。在双向LSTM模型中输入问题对应的字向量序列q=（c 1,C2，,c n）,时间步在训练过程中获得两个不同的隐状态。通过拼接隐状态，获得对应的向量,其长度为u。时间步t在训练过程中一18 3 一基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计的最终输出用h，表示。将注意力机制引入问题编码过程中,通过编码属性,获得问题时间步和向量 S,时间步对应的输出h;,用；表示输出h；对应的权重值，向量S。可通过权重；和时间步h;计算得到：s,=Z/hi=1exp(e;);=exp(er)式中，参数e；可通过下式计算得到：e;=hs,通过余弦相似度 14-15 计算问题编码向量S，和属性编码向量 S,之间存在的相似度：S(S,)=/s,I1S,TS.:S所提方法通过合页损失函数L(S，S,S,）训练模型：L(S,S,s,)=max(0,-S(S,S,)+S(S,S,)J)式中,S(S,S,)代表的是问题和正例属性对应的得分;代表的是超参数;S（S,S,)代表的是问题和负例属性对应的得分。2.2规则推理在知识图谱中用r（h,t）表示存在的三元组，其中h、t均为实体,两者之间存在的关系可用r表示。通过下式描述逻辑规则：i(x1,x2)2(x2,x3)r3(xi,x)在推理机中通过上述规则推理，获取知识图谱的新关系。在相同数据下利用知识图谱可以获得更多的回答。通过上述步骤，实现基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计。3实验与分析为了验证设计的基于知识图谱的营销服务智能问答系统的整体有效性，需要对系统进行测试。采用所提方法、文献 3 方法和文献 4 方法进行营销服务智能问答测试，对比不同方法的平均问答耗时，测试结果如图5所示。一18 4一十一一刘肤娟等S/0.060.04(2)0.020%10(3)图5平均问答耗时测试结果分析图5中的数据可知，随着营销服务问题的增加,所提方法、文献 3方法和文献 4 方法(4)的平均问答耗时均有所增长,但所提方法所用的平均问答耗时始终均低于文献3 方法和文献4方法。平均问答耗时越长,表明智能问答系统的问答效率越低，相反则表明智能问答系统的问答效率越高。因为所提方法将知识图谱技术应(5)用在营销服务智能问答系统的设计中，在相同数据下利用知识图谱可以获得更多的回答，进而提高了系统的问答效率。选取F1分数、召回率和精确率作为指标,对系统的问答准确率进行衡量。精确率A的计算公式如下：A=t,/(t,+f,)100%式中，t，为系统预测类别和人工标注类别相同时，)(6)两个集合交集中存在的样本数量，f，为系统预测类别和人工标注类别不同时，两个集合交集中存在的样本数量。召回率B可通过下式计算得到：B=t,/(t,+f.)100%式中，f，描述的是系统预测类别和人工标注类别不同时，样本数在交集中的数量。F1指标的表达式如下：F=2AB/(A+B)所提方法、文献 3 方法和文献4 方法的测试结果如图6 所示。0.100.08所提方法文献 3 方法文献 4 方法2030问题数量/个40(7)(8)(9)所提方法口文献 3 方法文献 4 方法基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计一一刘跌娟等和文献 4 方法，表明所提方法在营销服务智能所提方法文献 3 方法口文献 4 方法问答测试过程中,可获得准确的答案,提高了营销100服务智能问答系统的问答性能。80将平均可接受率作为指标,分析用户对系统的满意度，不同方法的测试结果如图7 所示。%/率业6040200010080%/率回60402000504030201000图6 不同方法的问答准确率测试结果分析图6 可知，所提方法的精确率、召回率和F1值在不同问题数量条件下均高于文献 3 方法10080S/回1020问题数量/个（a）精确率测试结果所提方法口文献 3 方法口文献 4 方法1020问题数量/个（b）召回率测试结果所提方法口文献 3 方法口文献 4 方法1020问题数量/个(c）Fl1值测试结果30303040404060402000图7 不同方法的平均可接受率分析图7 可知，在多次问答测试过程中,所提方法获得的平均可接受率均在8 0%以上，文献3方法获得的平均可接受率在6 0%左右,文献4 方法获得的平均可接受率在50%左右。对比上述方法的测试结果可知，所提系统可获得较高的平均可接受率,表明所提方法具有较高的用户满意度。4结束语本文设计了基于知识图谱的营销服务智能问答系统，通过知识图谱结构，获取营销服务领域的知识卡片，利用文本相似度计算模块，完成营销服务语义搜索；采用双向LSTM网络,选择属性获得推理规则，建立营销服务的知识图谱，实现营销服务智能问答，从而有效缩短问答耗时，提高问答准确率和平均可接受率。但是,本文设计的系统还存在局限性,未考虑到大规模营销服务数据的存储问题。因此，下一阶段的研究,可以在本文设计系统的基础上，针对大规模营销服务数据量,选择更佳的存储模式，从而进一步确保营销服务智能问答效果。参考文献：1卞一帆,崔骋宇,邓希廉,等.基于IPv6 的网络与信息一18 5一12选代次数/次34基于知识图谱的营销服务智能问答系统设计智能问答系统设计与实现 J.数字通信世界,2 0 2 0(5):54,72.2仇瑜，程力,DaniyalAlghazzawi.特定领域问答系统中基于语义检索的非事实型问题研究 J.北京大学学报：自然科学版,2 0 19,55（1)：55-6 4.3张乐.词向量语义扩展技术在图书馆智能咨询系统的应用与实现 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