伸手問Chatbot求對還要求快！SysTalk.Chat常見問答擔當FAQ快速解決你的疑惑
Chatbot總是一問三不知？想讓Chatbot正確、快速回答客戶常見問題，用SysTalk.Chat FAQ打造Chatbot諮詢腦！
企業不管在網站上、說明書上都需提供常見問題讓客戶能第一時間獲取基本資訊，而隨著企業開始透過Chatbot作為管道與客戶溝通，也需要讓Chatbot具備回覆客戶常見問題的知識，但是要如何教導Chatbot這樣的能力呢？今天要跟大家介紹SysTalk.Chat雙腦一流程中的小腦FAQ模組，建立你的常見問題服務！
SysTalk.Chat雙腦分工 當家小腦FAQ打造資訊諮詢服務
SysTalk.Chat一共有兩個模組具有自然語言處理能力，其一為NLU模組，專門用於判斷使用者服務需求(詳請看此篇：給你的Chatbot腦袋！如何用NLU突破回覆障礙？)，而FAQ模組為專門用於資訊諮詢，用來回覆使用者提出的常見問題。
FAQ運用多問一答語料與多種切詞方式透過機器學習建立語料向量空間，依兩階段跑分結果判斷使用者的問題，更具備詞彙優化(同義詞歸併、停用詞設計)、彈性排程、階層式問答三特色再提升問答精準度、精緻化使用體驗。以下讓小編來一一介紹吧！
FAQ模組如何讓Chatbot聽懂問題？
兩階段跑分 兼顧快速、精準找出使用者問題
FAQ運用機器學習將多問一答之訓練語句定位於空間向量中，作為標準問題，當使用者提出問題時，將其與空間中的標準問題比對，以語句相似度(於多維向量空間中的距離)做為依據，判斷使用者的問題為哪一項常見問題，再提供對應資訊。
為了在大量的常見問題中能兼顧回覆精準度與速度，SysTalk.Chat的FAQ模組分兩階段跑分，先使用單一切詞評分法於巨量資料中快篩出最相近的前幾名候選問題，接著，再以六大切詞評分法共同跑分審判，可更謹慎、更精準判斷使用者的提問，以提供正確的對應回覆。
FAQ模組三大特色
1️⃣優化語料定位：設定同義詞、停用詞，提升答對率
同義詞歸併：SysTalk.Chat的FAQ提供同義詞設定功能，將語料在向量空間中定位時，可把同義詞視作是同一個詞進行定位，避免同義詞被錯開計算，而造成相似度比對分數的偏差，可有效提升對應通用問答的精準度。
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停用詞過濾：在中文的對話內容中，有些字詞在全然不同的對話主題中皆會使用，如：「的、了、你、我」，這些字詞不但無法幫助鑑別判斷使用者的問題，較短的句子甚至可能受這些詞彙影響而比對至錯誤問答。SysTalk.Chat之FAQ提供停用詞功能，可於訓練與判斷時自動過濾預設之停用詞，避免耗費運算與儲存資源於無鑑別度之語料詞彙，甚至影響跑分結果。
(建議設定停用詞需與導入顧問討論)
2️⃣建立階段式問答：設計對話式諮詢，精緻化通用問答
有些通用問答提供的資訊量較多、內容龐雜，若一次將所有資料提供給使用者，將造成閱讀不易，降低使用者使用意願。Systalk.Chat的FAQ可在回答的資訊量過多時設計對答，用互動諮詢方式縮小使用者所需目標內容，再提供精確的資訊，給使用者如真人對話一般的使用體驗。
👨:幾點開始營業?
🤖:台灣各縣市的營業時間不同喔！請問你想詢問哪個縣市的呢？
👨:台北
🤖:台北分店營業時間如下：...。3️⃣設定問答排程：預設上下架時間，輕鬆掌控問答時效性
Systalk.Chat的FAQ可針對具有時效性的問答預先進行排程，如短期行銷活動的相關問答，企業使用單位不需因部分問答上下架而進行整體更版調整，更能掌控Chatbot提供的問答內容。
規劃梳理找專家！SysTalk導入顧問教你調教Chatbot
要建立一個好的FAQ模組作為Chatbot的諮詢腦，不應該直接將未經梳理規劃的常見問題全塞給Chatbot，而是需要運用上方同義詞、停用詞功能以及其他導入的技巧訓練Chatbot的腦袋，理解演算法的運作模式也能做出較好的規劃，因此小編建議企業導入時，要找專業的交談式機器人導入顧問諮詢喔！
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