【摘 要】
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互联网时代的到来使得网上购物成为了更为效率和方便的消费方式。在庞大的商品信息面前,如何快速为用户定位和选择合适的商品,提升用户的消费体验和消费效率是业内关注的技术要点。对于大多数线上商品营销领域而言,数量庞大且结构复杂的商品数据让传统搜索引擎或客服机器人系统无法准确理解用户的要求并简洁、精准的给出用户想要的答案。在大多数P2P平台的导购场景下,用户还必须进行多次迭代的需求描述与分类定位,或者直接联
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互联网时代的到来使得网上购物成为了更为效率和方便的消费方式。在庞大的商品信息面前,如何快速为用户定位和选择合适的商品,提升用户的消费体验和消费效率是业内关注的技术要点。对于大多数线上商品营销领域而言,数量庞大且结构复杂的商品数据让传统搜索引擎或客服机器人系统无法准确理解用户的要求并简洁、精准的给出用户想要的答案。在大多数P2P平台的导购场景下,用户还必须进行多次迭代的需求描述与分类定位,或者直接联系人工客服才能得到自己意向商品的信息。论文以书籍商品为研究领域,以其智能导购关键技术为研究目标,通过引入知识图谱问答（Knowledge Base Question Answering,KBQA）技术,提出了一种基于深度学习的书籍导购应答机器人系统。输入书籍相关问题即可得到相关内容的回复,旨在通过对用户需求的提问进行语义分析并明确用户意图,再通过书籍信息知识图谱快速匹配答案。以此实现书籍的导购业务与信息查询,本文主要开展的工作如下:（1）书籍信息知识图谱的构建。通过构建爬虫程序在权威数据网站上进行了书籍信息爬取。采用了异步爬取技术,提高了爬虫运行效率,并在获得数据后进行了清洗与整合。通过对数据的分析构建了书籍信息知识图谱的Schema层,将Neo4j图数据库选作书籍信息知识图谱的实现平台,依靠py2neo进行了知识图谱的自顶向下自动化快速构建与可视化。（2）提出一种融合特征的命名实体识别模型（RSBC）。构造了书籍领域词典,采用Soft Word方式提取了词汇边界特征。将预训练模型Ro BERTa的字符级嵌入与之结合。并利用Bi LSTM模型融入方向信息并通过CRF层进行标注纠错,提高命名实体识别的准确率。提出一种基于预训练的卷积意图识别模型,将传统Text-CNN与预训练模型相结合,利用BERT善于提取文本特征的特点,弥补了Text-CNN不善于提取长距离文本特征的缺点,取得了一定的效果提升。（3）设计并实现了基于深度学习的书籍导购应答机器人系统。在构建的书籍知识图谱和设计的智能问答算法的基础上,实现了书籍导购应答机器人系统。利用Flask等框架实现系统前后端的开发,完成书籍导购业务和书籍相关知识问答。
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