摘要：传统电网客服系统受制于人工与技术的限制,无法快速、有效处理客户的各项需求,且工作量大、维护成本较高。受到聊天机器人设计原理的启发,文中设计了一款基于动态路由胶囊技术的电网客服系统。为了实现对多样语言客户需求的有效识别,系统使用深度学习技术进行语言的预训练,基于Word2vec神经网络语言模型,输出标准化的客户语言。基于MIML架构设计了动态路由胶囊架构的电网客服系统,引进了初级胶囊层与动态胶囊路由,大幅提高了检索的精度及效率。在对客服系统的验证实验中,该系统对客户请求的平均响应速度为1.9 s,检测精度最高为93.2%。与基于KNN技术的客服系统相比,其精度更高、容错率更优、成本更低。

摘要：针对传统人工电力客服系统存在效率低、客户满意度低的问题,文中基于多层感知器生成对抗网络设计了一套智能电网客服系统。其对于客户的各类不同请求,系统会参考常用问题数据库智能化地回答相关问题。对于系统无法提供满意答复的问题,将使用特征提取的办法,把客户分配给匹配度较高的客服人员,并将客服人员的答复录入数据库,从而进一步完善智能客服系统。为了提高系统对客户所提问题的理解能力,采用基于多层感知器的生成对抗网络进行语义识别,提高了识别系统的正确性。实验测试结果表明,该系统在多数情况下均能提供精度较高的答复,且稳定性良好。