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本人是人工智能方向的博士，近期一直研究知識(shí)圖譜和多輪對(duì)話機(jī)器人在服務(wù)領(lǐng)域的應(yīng)用，我的博士方向是智能信息處理，工作中轉(zhuǎn)到NLP了。 我認(rèn)為AI客服絕對(duì)短期無(wú)法代替人工。 目前做的幾個(gè)項(xiàng)目，用知識(shí)圖譜做智能應(yīng)答里的問(wèn)題檢索，尤其從海量歷史工單抽取“問(wèn)題描述-原因-解決方案”，作為問(wèn)題回復(fù)輸出給客戶(hù)，這個(gè)方案涉及到實(shí)體提取，關(guān)系提取和知識(shí)融合等，歷史數(shù)據(jù)就是問(wèn)題工單，通過(guò)輸入專(zhuān)業(yè)詞庫(kù)，基于關(guān)鍵詞、相關(guān)性分析進(jìn)行一定的特征工程，然后基于Bert基本模型流程去提取概念（問(wèn)題描述）及概念之間的關(guān)系，但是效果不好，主要是客戶(hù)的問(wèn)題訴求往往不可能是一句概念就能解決的，往往是一種很細(xì)節(jié)的問(wèn)題解決方案，知識(shí)圖譜中的任何節(jié)點(diǎn)都是無(wú)法端到端完成本次服務(wù)