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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:胡駿彥
研究生(外文):Jun-Yan Hu
論文名稱:以代理人為基礎之客服電子郵件自動回覆系統
論文名稱(外文):An Agent-Based E-mail Auto-Reply System for Customer Service
指導教授:陳瑞順陳瑞順引用關係
指導教授(外文):Ruey-Shun Chen
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊管理所
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:軟體代理人向量空間模型電子郵件管理
外文關鍵詞:Software AgentsVector Space ModelE-mail Management
相關次數:
  • 被引用被引用:6
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企業在面對競爭者的威脅下,如何提升現有客戶的滿意度,並吸引尚未開發的客戶群,一直是企業主管關心的問題。近年來,除了現有的其他溝通方式外,電子郵件已逐漸變成客戶與企業間互動的另一個主要管道。然而,目前大部份的企業仍然採用手動或半自動的方式來回覆客戶的諮詢郵件,客服成本高,因此本研究提出一個以代理人為基礎之客服電子郵件自動回覆系統(CSRAgent),依資訊分類的概念,運用向量空間模型來判別客戶詢問問題的類型,並自動回覆客戶詢問企業之電子郵件。我們亦設計一實驗來驗証本研究所提之架構及方法的正確性,實驗結果顯示,CSRAgent能夠縮短企業回應客戶所需之時間,即時地回覆約80%之諮詢郵件,並確保回函內容之正確性。如此將可為企業降低客服郵件處理之成本,增加生產力,並提升客服滿意度。
As the number of users connected to the Internet continues to skyrocket, e-mail is quickly becoming one of the fastest and most economical forms of communication available. Since customers increasingly communicate with companies using e-mail in place of telephone, the e-mail responding task in most companies remain manual or semi-manual nowadays. Therefore, this thesis develops collaborative e-mail agents, called CSRAgent, capable of automatically replying to mails using a information retrieval model based on the Vector Space Model. Results in this thesis demonstrate that CSRAgent can auto-reply to around 80 percent of mails and decreases mailing response time into a desired accuracy. Consequently, CSRAgent decreases manpower and improves productivity, additionally, and then accelerates the mail replying process, thereby increasing customer satisfaction.
誌謝 i
摘要 ii
Abstract iii
目錄 iv
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒論 1
1.1. 研究背景 1
1.2. 研究動機 2
1.3. 研究目的 3
1.4. 本文結構 4
第二章 文獻探討 5
2.1. 軟體代理人 5
2.1.1. 代理人基本定義 5
2.1.2. 代理人屬性 7
2.1.3. KQML 8
2.2. 資訊檢索基本技術 10
2.2.1. 關鍵字擷取 11
2.2.2. 向量空間模型(Vector Space Model, VSM) 12
2.2.3. 效能(effectiveness)與效率(efficiency) 13
2.3. 電子郵件系統之相關研究 13
2.3.1. 個人郵件助理(E-mail Assistant) 14
2.3.2. 自動回應器(Autoresponder) 15
第三章 客服電子郵件自動回覆系統 16
3.1. 系統概觀 16
3.2. 系統架構 18
3.2.1. 資料庫架構 19
3.2.2. 代理人架構 21
3.2.3. 前端使用介面 26
3.2.4. 後端管理介面 27
第四章 電子郵件自動回覆方法 28
4.1. 郵件剖析 28
4.2. 郵件分類 29
4.2.1. 問題類別比對 30
4.2.2. 問題樣本比對 33
第五章 實驗與結果分析 37
5.1. 資料來源 37
5.2. 實驗設計 37
5.2.1. 正確率驗証 38
5.2.2. 回覆率驗証 39
5.2.3. 效率驗証 40
5.3. 實驗結果與分析 40
5.3.1. 正確率驗証結果 40
5.3.2. 回覆率驗証結果 42
5.3.3. 效率驗証結果 42
第六章 結論與未來展望 46
6.1. 研究結論 46
6.2. 未來展望 47
參考文獻 49
圖目錄
圖 1、CSRAgent系統概觀 17
圖 2、郵件處理流程 17
圖 3、CSRAgent系統架構 18
圖 4、問題解答對應關係 20
圖 5、目錄式結構:分類目錄範例 21
圖 6、回覆率變化情形(threshold = 0.8) 42
圖 7、單封郵件處理時間(階層式比對 vs. 非階層式比對) 43
圖 8、郵件處理累積時間(階層式) 44
圖 9、設定關鍵字集合所需時間 45
表目錄
表 1、speech-act的主要類別 9
表 2、KQML之部份performative列表 9
表 3、準確率與檢出率 13
表 4、CSRAgent各代理人之任務分配 25
表 5、諮詢郵件關鍵字集合 29
表 6、類別關鍵字集合 30
表 7、範例─專業關鍵字出現於問題樣本之次數表 31
表 8、諮詢郵件與分類目錄之相似度 32
表 9、問題樣本關鍵字集合 33
表 10、諮詢郵件與問題樣本之相似度 35
表 11、正確率驗証結果(階層式) 41
表 12、正確率驗証結果(非階層式) 41
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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