下一代 COTA 中的深度学习 - 全面解读Uber人工智能客服系统

　　COTA 的成功使我们更坚定地持续优化机器学习算法，以提高系统准确性，并为客服和终端用户提供更好的体验。

　　深度学习框架可以在文本分类、汇总，机器翻译和许多辅助 NLP 任务（句法和语义分析，文本蕴含，命名实体识别和链接）中使用。

　　在 UberAI实验室的研究人员的支持下，我们尝试将深度学习应用于下一代 COTA。我们基于卷积神经网络（CNN），递归神经网络（RNN）以及这两者的几种不同组合，实现了多种体系结构，包括分层结构和基于注意力的体系结构。

　　使用深度学习框架，我们能够以多任务学习的方式来训练我们的模型，使用单一模型既能够识别问题类型，又能提出最佳工单解决方案。由于问题类型被组织成层次结构，我们可以训练模型来预测问题在层次结构中的位置，在这其中使用波束搜索的循环（类似于序列模型的解码组件），可以进行更精确的预测。

　　为了确定最佳的深度学习架构，我们针对所有类型的架构进行了大规模超参数优化，并在GPU集群上进行了并行训练。最后的结果表明，最精确的体系结构既适用于 CNN 也适用于 RNN，但为了我们的研究目的，我们决定寻求一种更简单的 CNN 体系结构，该体系结构精准度稍有欠缺，但在训练和推断时间上更具优势。我们最后设计的模型精度比原始随机森林模型高 10％。

　　在下图中，我们展示了工单集的数据覆盖率（模型正在处理的工单百分比，x 轴）和准确度（y 轴）之间的关系。如下所示，随着数据覆盖率的降低，两种模型都变得更加精确，但是我们的深度学习模型在相同的数据覆盖率上表现出更高的准确性，在相同准确度下表现出更高的数据覆盖率。

　　我们目前正与 Uber Michelangelo 团队紧密合作，处于将这个深度学习模型产品化的最后阶段。

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