1、目前,銀行的咨詢系統(tǒng)主要采用柜臺和電話銀行的方式。傳統(tǒng)的咨詢方式效率比較低,需要耗費大量的人力物力。很多業(yè)務問題需要客戶親自到網(wǎng)點進行咨詢,增加了柜臺和坐席的壓力。本著從運營成本和用戶感受的角度觸發(fā),需要一種可以替v代人工以自然語言與客戶交流的系統(tǒng)。
　　本文研究分析了國內(nèi)外自動問答領域的目前研究狀況。在研究和比較了目前現(xiàn)有的問答對自動抽取,問句分類方法,分析分詞技術,問句處理,語句相似度計算,索引技術等的基礎上,結(jié)合金融行業(yè)的特

2、點,設計了銀行客戶服務自動問答系統(tǒng)。主要包括:現(xiàn)有知識庫結(jié)構(gòu)整理,基于知識庫的問答對抽取,問句分類算法設計,語料錄入處理,索引建立,問句查詢等模塊的設計,并提供了友好的交互和維護界面,用戶可以通過自然語言進行查詢。
　　本文在實現(xiàn)和開發(fā)系統(tǒng)的同時,研究了改進貝葉斯模型在實際金融領域知識庫問答分類中的應用,研究了基于向量模型的問句相似度計算。根據(jù)行業(yè)特點,提出了關鍵詞權(quán)值優(yōu)化和業(yè)務關鍵詞擴展等方法,對算法進行改進。實現(xiàn)了ICTCLA