前面已经实现了议价意图的算法识别,这次又要新增一种打招呼的识别,是否要重新开发整个流程呢?显然不需要,前期议价为了快速迭代上线看效果,没有抽象设计成一种通用的意图识别流程,这次新增第二种意图识别,有必要还债重新设计了,任何优秀系统的设计都是不断迭代重构产生,绝不会是一蹴而就的,项目初期在需求不明确的情况下假如考虑的过多,往往会导致过度设计,后面假如需求变动,又要返工 。故重新抽象设计一套通用的意图识别流程框架 。
流程设计:
类图:
如上图所示,每种意图需要实现IntentProcessor接口,实现自己的过滤和处理逻辑,不同意图有不同的初筛逻辑和扩展参数,filterAndCompleteContext这个方法是用来过滤和补充意图识别扩展参数到流程上下文中的,假如满意初筛条件,就添加该意图类型到可能的意图列表中,由算法识别最终结果,假如一条消息存在多种意图,由算法根据优先级规则选出最相关的意图 。得到意图识别结果后,调用对应的IntentProcessor的process方法,完成详细的业务逻辑处理,如在议价场景是根据价格规则,组装不同文案下发建议卡片 。
4.产品效果
开场白:
打招呼:
四、从问答中取栗1.为什么总是问我同一个问题?
我们观察数据发现,聊天中商品问询场景覆盖率35%~40%,因为闲鱼商品交易独特的二手属性,卖家可能会面临同一个商品同一个问题会被多个买家多次问到,从而重复回答的情况,卖家有苦说不出,只能内心os"为什么总是问我同一个问题?" 。为了优化卖家体验,提高卖家回复效率,我们决定识别聊天中的问答对,然后在问答对消息后面插入引导tip,卖家侧可以选择将问答对补充到商品详情中,假如问答对中含有商品结构化二手属性信息(比如成色、有无拆修、品牌等),也会识别并引导卖家补充商品的结构化属性 。
2.通用消息扩展属性变更
我们上面说的意图识别流程框架立刻就用了起来,这时候只需要新增一种意图识别处理器(IntentProcessor),实现该场景的过滤和处理逻辑,就可以轻松实现整个功能 。但新的问题来了,上面的议价、打招呼场景中我们给卖家侧的引导都是一种建议类卡片,这种卡片是一条新消息,与其他的消息一起混排,而且与触发源消息关联性不强,即使有延迟导致卡片插入到偏后的位置,影响也不是很大 。但是问答这种场景,下发的是一条引导tip,这个tip是与答案所属的消息强关联的,引导tip必须紧跟答案消息后面,假如对不上,就会非常影响体验 。闲鱼的消息列表是按照发送时间排序的,假如按以往新消息的形式插入,无法严格保证下发时机紧跟在某条消息后面,假如人为的修改消息的发送时间,会破坏消息发送时间这个字段的语义 。我们从另一个角度思索,这条tip一定是紧跟在某条消息后面,如影随形,不离不弃,那么为什么不合二为一呢?把这条tip看成是这条消息的一个扩展属性,所以我们决定引入一种通用变更消息扩展属性的能力,通过事件下发给客户端,再由客户端根据约定的协议解析并展示,如下图所示
由业务发起对某条消息的扩展属性变更,可选设置存储服务端消息库,更新会话视图,比如问答场景的tip,是有时效性的,只需要透传给客户端,服务端完全不需要存储 。该方案也为以后消息的个性化变更及展示提供了可能 。
3.产品效果
五、总结与展望至此,我们的聊天小助手沉淀出了一套通用的意图识别流程框架,实现了议价、打招呼、问答三种意图识别,引导广大个人卖家跟买家好好聊天,帮助卖家快捷补充更具体的商品信息 。聊天小助手上线后,功能使用率较高,实验桶相比对照桶,回复率相对提升4%,在议价场景中,下发卡片的实验桶相比对照桶成交转化率相对提升4%,从数据来看,确实也证实了我们之前的推断,引导买卖聊天,对促成交易有正向作用,为接下来该项目的继承演进提供了可能 。
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