【摘要】：汽車維修案例資料獲取難、故障診斷效率低以及故障診斷門檻高是汽車維修領(lǐng)域的服務(wù)顧問與車主面臨的主要問題�；贏SP/SaaS的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)價值鏈協(xié)同平臺構(gòu)建的服務(wù)協(xié)同體系,及其維保數(shù)據(jù)檔案庫盡管能支持服務(wù)顧問對汽車維保問題的初判,但基于平臺的維保項目診斷咨詢協(xié)同模式還存在服務(wù)不直接、不便捷,服務(wù)受人為因素影響大,提供的信息不透明、不對稱,對語義相關(guān)的問題無法理解區(qū)分,以及維保案例的查詢結(jié)果信息冗余等問題。迫切需要建立一種第三方中立的,通暢、透明的信息渠道以輔助車主與服務(wù)顧問獨立、自主地完成汽車故障初判、維保知識獲取、維修技術(shù)了解等。據(jù)此,本文依托國家重點研發(fā)計劃課題“分布式資源巨系統(tǒng)及資源協(xié)同理論”(課題編號:2017YFB1400301)中的第三方“基于ASP/SaaS的制造業(yè)產(chǎn)業(yè)價值鏈協(xié)同平臺”(以下簡稱平臺)的近10年上萬家車企的積累的售后維保服務(wù)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)展開研究,重點基于該平臺的“汽車維修案例”大數(shù)據(jù),在分析車企服務(wù)顧問技術(shù)支持、車主自主維保信息獲取等共同需求的基礎(chǔ)上,提出基于第三方支持汽車維保方案匹配的自動問答系統(tǒng)解決方案,并分析了該自動問答系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵需求問題,在此基礎(chǔ)上完成了自動問答系統(tǒng)的功能設(shè)計和總體設(shè)計。論文重點圍繞支持系統(tǒng)實現(xiàn)的三個核心關(guān)鍵點:問題語句文本信息解析、語義理解、方案匹配結(jié)果提取的方法展開研究,根據(jù)“汽車維修案例”數(shù)據(jù)特征完成基于NLP的關(guān)鍵詞提取與詞組擴展工作,以支持用戶查詢意圖的初步解析;針對查詢語義相似問題,在完成基于word2vec模型的文本向量化和BM25答案排序算法設(shè)計的基礎(chǔ)上,提出了基于詞項融合與詞項位置關(guān)系的改進算法,以支持語義理解并實現(xiàn)相似案例的歸集;提出了基于連續(xù)語言模型的案例結(jié)果提取方法,消除了問答結(jié)果冗余問題;并通過實驗驗證了本文所提出的方法的有效性。
【圖文】：

服務(wù)顧問4S店維修站維修案例車輛檔案 客戶檔案維修記錄保養(yǎng)記錄合理？尋求其他途徑不合理查詢選擇服務(wù)商進行維保圖 2-1 基于平臺的維保項目診斷咨詢協(xié)同模式平臺通過整合車輛檔案、客戶檔案、維修記錄等售后維保相關(guān)的信息資源車輛維保全過程留痕與溯源、為服務(wù)顧問提供維保項目的咨詢等提供了支撐，提高了售后維保業(yè)務(wù)協(xié)同的效率和準確率。協(xié)同平臺上線運行至今，已積累了大量的維保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)資源，包括汽車保養(yǎng)記錄、汽車維修記錄、客戶檔案、服務(wù)回訪數(shù)據(jù)等。其中，積累的 10 余個聯(lián)盟企業(yè)群各類汽車維修過程中積淀的維修案例數(shù)據(jù)上百萬條，維修案例數(shù)據(jù)主要由故障現(xiàn)象及其對應(yīng)的維修解決方案描述文本組成，均成對、按行以非結(jié)構(gòu)化方式儲存，，其中大部分是簡短的文本數(shù)據(jù)。平臺存儲的維修案例數(shù)據(jù)形式如圖 2-2 所示（限于篇幅，僅列出部分表示）。

停用詞表
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：U472;TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：2690639