现在很多智能客服都是基于知识库问答系统配置的智能客服机器人。
知识库问答系统目前面临两个挑战。一是为数以万计的商家提供机器人应答服务时效果很难得以保证；二是知识库自身更新的成本比较高，因为很多受技术限制只能人工更新。
但成都晓多科技有限公司与哥伦比亚大学信息处理实验室合作发表论文《Dynamic Updating of the Knowledge Base for a Large-Scale Question Answering System》提出了一种针对知识库问答系统的自动学习方案（英文简称：ALKB-QA），来解决上述问题。
基于自动学习方案的知识库问答系统（ALKB-QA system），主要分为离线学习模块和在线服务模块。
在线服务模块中，主要利用了传统的信息检索技术和深度学习匹配模型，针对买家的问题，先在问答知识库（QA-KB）中检索到相关问答对，将答案作为候选，再用离线学习模块中的匹配模型对候选答案进行相关性排序，最终会将知识库中最相关的答案回复给买家。
自动学习方案主要包括处理海量聊天数据获取问答对、用匹配模型对问答对进行价值判别、匹配模型利用反馈进行再次训练与知识库更新这几个步骤。值得一提的是，我们通过研究实验，针对行业内先进的BIMPM匹配模型进行了进一步的改良。BIMPM是一种基于Pointwise方法的深度学习匹配模型，我们基于原来的模型结构新增加了一个排序模块，训练时使用Pairwise方法，我们称之为BIMPM Ranking model。试验表明，利用的我们的BIMPM Ranking model对问答对进行价值判别的准确性更高。另外，我们不断地使用新产生的自动学习结果对已有模型进行反馈训练，可以持续改善模型效果。
有了这些保障，即使找智能客服问答准确率会得到提升。
我能理解你是想直接找人工，而非智能客服。
晓多智能客服机器人还有智能分流模式，智能判断问题，进行划分智能客服接待或者人工接待。
这样在人工有限的情况下，可以保证大家的诉求都能得到合理处理。
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来源：知乎
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