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智能运维场景下的问答系统设计与应用
文献摘要：
智能运维(Artificial Intelligence for IT Operations,AIOps)场景中,问答系统的应用可以辅助运维人员完成运维任务,查询运维知识,降低企业运维成本.传统的问答系统功能单一,通常只能完成特定任务或知识查询中的一种.本文设计的多功能问答系统集成了4类问答功能,即:任务型、知识图谱型、问答对型、闲聊型,同时针对任务型场景深度开发Rasa框架,并采用基于BERT的改进型意图识别神经网络结构;通过真实的运维数据验证了该智能问答系统性能.结果表明,本文设计的问答系统不仅可以毫秒级返回问答结果,并且任务型场景中的意图识别准确率在原有基础上有了明显提升.
文献关键词：
智能运维;问答系统;Rasa框架;意图识别
中图分类号：
作者姓名：
王越;赵艳兴;贺霆;赵逢波;王旭鹏;张治国
作者机构：
北京宝兰德软件股份有限公司,北京100089
文献出处：
引用格式：
[1]王越;赵艳兴;贺霆;赵逢波;王旭鹏;张治国-.智能运维场景下的问答系统设计与应用)[J].智能计算机与应用,2022(08):54-59
A类：
B类：
智能运维,运维场景,系统设计与应用,Artificial,Intelligence,IT,Operations,AIOps,辅助运维,企业运维,运维成本,成特定,知识查询,系统集成,任务型,答对,闲聊,时针,景深,深度开发,Rasa,BERT,改进型,意图识别,神经网络结构,运维数据,数据验证,智能问答系统,系统性能,毫秒,返回,识别准确率
AB值：
0.447812
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