AI技术如何打造58同城智能客服商家版“微聊管家”
编者荐语：
智能对话，海量的对话数据如何更好的辅导商家进行业务展开。这种话题好像白看不厌，但是作为一个有效工具我认为这是AI好的产品的一个具体展现。
以下文章来源于58AILab ，作者韩伟
58同城AI Lab公众号，关注AI技术和实践经验。
qa-match是一款基于深度学习的问答匹配工具，通过完成问题与问题的匹配来实现。qa-match支撑层级（2层）结构知识库问答，实现了一种类似集成学习bagging方法的模型融合方式。为了实现层级问答，我们要求知识库中的每个问题都包含两个标签：领域标签和意图标签，领域标签是对意图标签的进一步抽象。
对于输入的问题，qa_match会有三种回答：
唯一回答（识别为用户具体的意图）
列表回答（识别为用户可能的多个意图）
拒绝回答（没有识别出具体的用户意图）
为了实现上述目标，qa-match流程如下：
用bilstm对用户语料实现领域级别的文本分类
用dssm对用户语料实现意图级别的语义匹配
通过设置参数对领域分类和意图匹配结果进行融合，支持层级结构知识库问答
58同城连接着数千万的C端用户和数百万的B端商家，IM微聊是连接两端用户的重要沟通渠道，在微聊场景中AI对话机器人可以代替58商家与C端用户进行沟通，帮助商家高效获取商机，同时通过智能辅助等手段提高坐席效率。
58同城技术委员会AI分会联合百林哲举办了一期线上技术沙龙，58同城AI Lab算法高级架构师韩伟分享了《AI技术如何打造58同城智能客服商家版——微聊管家》，以下是PPT内容。
以下是分享PPT：
那这个fasttext做对比确实是比较现实的工业场景中经常用到的分类手段之一。
这也是比较老的技术改进了，在我和58工程交流过程中我发现了58较早的使用了bert并且在其中创新了这种生活场景中的数据。是比较早的应用到了模型蒸馏和模型压缩技术的公司。
现在58技术栈应该是围绕着模型压缩 元学习（各类商品作为以及商品的特征作为元进行学习）模型蒸馏 小样本迁移等等方向的落地AI研究进行展开。
词槽任务的分支任务包括领域词汇聚类（基于社区发现的新词发现算法）以及领域词汇新词发现，领域词汇标注和半监督学习几个部分。
直播录像回放
本次分享录像地址为：http://t.cn/A6wssmII
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58同城TEG技术工程平台群AI Lab，旨在推动AI技术在58生活服务行业的落地，打造AI中台能力，以提高前台业务的人效和用户体验。AI Lab目前负责的产品包括：智能客服、语音机器人、智能写稿、AI算法平台、智能语音分析平台、语音识别引擎等，未来将持续加速创新，拓展AI应用。
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