【基于分词技术提升虚拟参考咨询系统智能服务】分词智能提示

时间：2019-04-17 03:37:54　来源：柠檬阅读网本文已影响人

　　[摘要]深入分析联合虚拟参考咨询系统(cVRS)分布式两级架构模式和咨询问题的处理流程，提出表单问题智能解答、自动应答机器人、知识库自动查重、实时咨询问题自动转表单咨询问题、从知识库批量提取FAQ问题和知识库自动分类等6项CVRS智能优化解决方案，并设计出以中文分词技术为核心，实现知识库全文检索和自动分类、实时交流记录和知识库内容文本摘要的技术路线。
　　[关键词]CVRS虚拟参考咨询　中文分词　智能服务
　　[分类号]G252.61
　　虚拟参考咨询不受时间和空间的限制，为读者提供咨询、文献查找、资源利用等服务，随时随地帮助读者有效利用图书馆，逐渐成为图书馆最重要的服务内容和最主要的服务方式之一，各馆通过国外引进、国内合作开发、自主开发等方式构建图书馆虚拟参考咨询平台。国外参考咨询系统以QuestionPoint最具有代表性，成为全球图书馆合作数字参考咨询服务的典范，但由于Questionpoint在中国存在语言障碍、沟通困难、中文资源少、费用昂贵、使用率偏低等问题，未得到广泛应用。国内参考咨询系统尚在探索阶段，没有较多的使用经验，相比之下，CALIS联合虚拟参考咨询系统(CVRS)影响力较大，CVRS是在充分研究Question—Point系统的基础上开发而成的。
　　分词技术现主要应用于搜索引擎、全文检索、自动答疑、智能输入等领域，并正拓展研究其新的应用领域，如自动文摘、文本索引和检索、语音合成、自然语言接口、自动翻译等，但国内外尚未见将分词技术应用于图书虚拟参考咨询服务系统的相关文献报道。本文借助CVRS平台使用体会和技术资料，分析CVRS智能服务的需求，探讨以分词技术为核心的多种文本处理技术在CVRS中的应用，寻求CVRS智能化服务解决方案。
　　1　CVRS架构模式剖析
　　CALIS联合虚拟参考咨询系统(CVRS)是CALIS二期建设的子项目之一，于2003年初立项，上海交通大学图书馆抽调技术骨干成立项目实施组，并邀请北京大学、清华大学、西安交通大学、复旦大学的资深参考咨询馆员联合组成项目管理组，共同制定建设方案，委托中国科学院华建电子有限责任公司开发。CVRS系统建设的目标是在支撑单馆参考咨询服务的基础上，构建一个多馆参加的、具有实际服务能力的面向全国高校的分布式联合虚拟参考咨询服务体系(DCVRS)。
　　在架构设计上，与QuestionPoint的集中式一级架构模式不同，CVRS创新性地采用了分布式两级架构模式，分为CVRS本地系统和CVRS中心系统。
　　CVRS本地咨询系统由本地知识库、本地咨询台、调度系统和档案库组成，可独立为本馆提供同步或异步咨询服务；CVRS中心咨询系统由中心知识库、中心咨询台、调度系统、档案库和学习中心组成，可通过知识库共享、问题转发和读者转移方式实现联合咨询。分布式两层架构设计主要有两大优点：①由于中国网络发展不平衡，各区域、各单位带宽参差不齐，采用分布式架构模式，可以避免局部网络拥塞对系统整体服务性能的影响；②采用一个中心系统和若干参建馆级本地系统的两级架构模式，各参建馆本地系统可独立运行，通过本单位局域网提供虚拟参考咨询服务，也可通过互联网与中心系统的调度机制一起运作，与其他图书馆一起提供联合虚拟参考咨询服务。
　　在功能设计上，中心系统与本地系统均设有咨询台，可提供异步的非实时表单咨询和同步的实时在线咨询两种模式，同步的实时咨询方式包括文本交谈、页面推送、同步浏览、桌面共享、白板交互、音频传送等。借助CVRS强大的调度机制，可以对问题进行转发，比如A馆的咨询问题在本馆未能解答，可通过调度系统转发至B馆继续咨询，同样，A馆的咨询员也可解答来自B馆的咨询问题；还可以对读者进行转移，比如A馆的读者可由调度系统在线转移至B馆的咨询员，A馆的咨询员也可在线接受由B馆转移来的读者，真正实现联合咨询。
　　在CALIS三期建设中，将对二期CVRS系统进行升级，引入云服务理念，以CALIS天津中心(TALIS)、湖北省高校数字图书馆作为牵头单位，尝试开展地区(学科)联合咨询服务，并面向全国用户服务，同时运用最新技术探索常规咨询问题智能回答的解决方法。
　　2　CVRS咨询问题处理流程分析
　　CVRS中心系统和本地系统对咨询问题的处理流程基本一致，这里以CVRS本地系统为例，分析咨询问题的处理流程，以期发现CVRS在智能服务方面存在的不足。CVRS咨询问题处理流程如图2所示：
　　描述了咨询问题由读者提出后，咨询馆员对问题的解答、征答、转发和保存等流程，图中的虚线框表示在当前CVRS系统中暂未实现的功能模块。本地咨询台提供实时咨询(文字交流、页面推送、白板交互、同步浏览)和非实时咨询(表单咨询)两种方式，咨询馆员通过表单留言或文字在线交流人工回答咨询问题(智能回答功能暂未开发)。咨询馆员接到读者问题以后，有三种处理方式：①如果问题在本馆顺利解答，则对本地知识库查重后将其存入供读者检索，常见问题经人工提练后(自动提炼功能暂未开发)放入FAQ问题区；②如果问题在本馆无法解答，本地调度系统将问题转发到CVRS中心系统，中心调度系统根据档案库中咨询馆员的学科背景和忙碌状态等信息，将问题转发到合作咨询馆寻求解答；③如果本馆和合作馆不能解答该问题，则问题被放入征答区面向读者征求答案，同时存入问题库。
　　在当前的CVRS系统中，咨询馆员的咨询任务相当繁重，对读者问题处理的人工干预很多，随之带来较大的工作量。读者问题能否及时而且准确地得以解答，很大程度上取决于咨询馆员的学科背景、知识面宽窄、服务态度和工作效率。读者提出问题后，一般都希望尽快得以解决，如果能根据读者问题自动全面检索知识库，充分利用知识库资源引导读者自助解决部分问题，则咨询馆员的重复工作量要减小许多，可把主要精力放在一些复杂问题上，以提高咨询服务的效率和质量。要实现以上目的，要求CVRS具有一定的智能服务能力。
　　3　CVRS智能优化解决方案
　　3.1　智能优化措施
　　分析问题处理流程和CVRS在智能服务方面的功能需求，重点关注以下6项智能改进内容：①表单问题的智能解答，如果读者提交的问题在知识库中存在相同或相似问题，可由系统自动检索判断并及时提供给读者，避免读者长时间等待和咨询员重复解答。②文字交流的实时咨询问题智能回答，可基于知识库内容，把读者问题相关答案自动显示在聊天窗口，提供机器人自动应答模式，在一定程度上缓解人工在线交流的压力，提高在线解答的效率。③实时问题转表单问题的处理，实时问题解答后要保存入知识库，需要先转换为表单问题，CVRS现在采用人工编辑的方式进行转换，如果需要处理的问题较多，需要自动提取交流记录进行智能转换。④知识库按主题和学科分类时，需

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