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在日常生活中，用户会经常碰到很多复杂的规章制度、规则条款。比如：乘坐飞机时，能不能带宠物上飞机，3岁小朋友是否需要买票等。在工作中，也会面对公司多样的规定制度和报销政策。比如：商业保险理赔需要什么材料，工作几年可以排队办理？这些情况下，经常需要各种查询确定或者检索规章制度文件或说明，才能回复并解决用户的疑问。基于这类常见的业务场景，UNIT3.0正式推出了对话式文档问答能力，更快速、低成本的搭建智能对话系统。
对话式文档问答是UNIT提供的一项创新技术，利用这项创新技术，开发者无需梳理意图、词槽，无需进行问题和答案的整理，只需准备文本格式的业务文档，通过平台上传，即可一键获取基于文档的对话技能。无需智能对话技术基础也可以利用该技术，秒变AI达人。
【对话式文档问答技术解读】
对话式文档问答技能，可以对传统需要人工抽取FAQ或梳理意图的业务文档进行自动学习，通过搜索与语义理解技术，构建了用户输入的问题与业务文档之间的桥梁，使得用户的问题可以由技能自动找到文档中的对应答案片段，使用端到端的多文档阅读理解模型V-NET和自然语言生成技术，技能得以返回更为精准的答案。整个问答技能的构建对开发者来说没有任何技术门槛，且对话式文档问答技能具有自主学习能力，可持续优化，大大提高问答系统的开发人效。
【多粒度语料分析技术】
开发者在上传文档后，可以在平台上进行模型训练，整个训练的过程需要经过以下几部分处理：
1. 基础处理：比如编码处理，冗余字符处理，切分完整语义片段，进行词法分析等，让机器人对用户上传的文档有基础了解；
2. 获取文档关键信息并完成倒排索引：此过程采用了TF-IDF及TextRank等多种算法综合片段的重要性，并进行打分；
3. 构建基于词向量的KNN分类器：基于大规模语料，使用skip-gram模型，训练并得到词向量，并完成构建KNN分类器。
【基于篇章理解的答案定位技术】
训练结束后，开发者就可以直接测试使用了，这个过程如上图所示：
1. 首先是对用户的query进行分析及提取关键信息；
2. 此后对关键信息进行拓展，构建query中关键信息与文档中关键信息之间的桥梁；
3. 在对query有了比较深入的分析后，实时在系统中寻找与问题最相关的候选文档及候选答案，要进行基于各种技术的排序处理；
4. 排序后，会生成精准的答复，这里面要拆分单答案及多答案等处理算法及逻辑。
【如何体验对话式文档问答】
开发者需要登录UNIT平台，点击“创新技术”区，进入如下界面，点击“对话式文档问答“即可申请体验。
创新技术区是UNIT将创新技术在业务场景下落地探索的窗口，目前包含对话式文档问答和语义解析离线使用两种创新技术，开发者可以通过在线申请并体验这些新技术，同时更多创新技术敬请期待。
【三步快速创建对话式文档问答对话技能】
点击“对话式文档问答”，进入对话式文档问答的主界面，新用户点击“新建技能”，填写技能信息，即可完成技能的创建。技能创建完成后会出现在“对话式文档问答技能”列表和“我的技能”列表中。创建技能后，只需三步便可获得基于业务文档的对话能力：
第一步：上传业务文档
当前版本的对话式文档问答仅支持两类纯文本文档的上传上传，一类是普通文本文档，一类是梳理过的FAQ文档，如下图所示。
Tips:
1.每种文档类型都可以通过下载示例文档进行内容的替换后再上传；
2.请选择恰当的文档类型后再上传对应的文档，否则会影响模型的效果；
3.每次只能上传一个文档，多个业务文档请分批次上传；
4.FAQ类型的文档请务必按照示例文档的格式整理后再上传；
5.当前版本下每个技能可支持的文档大小的上限是10M，文档数量的上限是99个。
第二步：训练模型
文档上传完成后开始模型训练。训练完成后“训练”按钮会变为“重新训练”，点击“测试”进入测试界面。
Tips:
1.训练过程中不可对文档进行任何编辑，包括删除、上传、下载等；
2.目前的技能是全文档训练，即该技能下的所有文档都会参与模型的训练。
第三步：测试技能
进入“测试”界面可以体验对话。对话有两种形态：一种是直接对话，一种是回复中提供选项，用户可以进行选择，或者直接输入更多信息进行交互，如下图。
【调优模式如何使用】
1. 调优模式下会看到一个query的多个候选项答案，并且可以展开每个候选项查看完整的选项内容。
2. 查看并确定正确选项后，点击单选按钮进行选择，并点击确认后就会保存答案，再次询问该query时，会呈现针对这个问题的答案，如下图：
3. 如果对之前选择的答案不满意，可以点击“删除并重新选择”按钮，进行重新选择；点击“删除并重新选择”按钮后，会呈现选择前的选项状态。
4. 调优完成后，点击“生效”按钮，调优结果会在模型中生效；之后即可在“测试模式”下体验调优后的对话效果了；如果调优后没有点击“生效”就要离开调优界面，会弹出二次确认，点击“生效”后，调优结果就会生效到模型中。
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