(2)基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法文本分類是自然語言處理領(lǐng)域中的重要任務(wù),該任務(wù)通過對給定的輸入文本進(jìn)行分析和理解,將文本分配至預(yù)定義的類別之一。文本分類的主要流程可以分為文本預(yù)處理、特征提取、文本表示和分類器選擇等。其中**重要的步驟為特征提取,目的是將文本數(shù)據(jù)表示成能夠捕捉其語義和語法信息的特征 [8]。文本分類常見的應(yīng)用場景有新聞分類、情感分析、輿情分析、主題分類、垃圾郵件識(shí)別和**系統(tǒng)等 [8]。傳統(tǒng)的文本分類方法主要分為兩大類,一類是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法,另一類是基于深度學(xué)習(xí)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)常用的分類器有支持向量機(jī)(support vector machine,SVM) [9]、樸素貝葉斯(naive Bayes,NB) [10]、K近鄰算法(k-nearest neighbor algorithm,KNN)、決策樹算法(decision tree algorithm,DT)和隨機(jī)森林算法(random forest algorithm,RF)等。數(shù)據(jù)分析:智能客服可以收集和分析客戶的反饋和行為數(shù)據(jù),幫助企業(yè)改進(jìn)服務(wù)和產(chǎn)品。肥西定做智能客服單價(jià)

以一家快遞公司客服熱線為例,AI客服先給出了兩個(gè)選項(xiàng),當(dāng)記者想直接轉(zhuǎn)人工時(shí),AI客服仍是“自說自話”,重復(fù)著固定話術(shù)。然而,這還*是開始,接下來,AI客服共細(xì)分了4個(gè)二級菜單。在記者回答完***一個(gè)問題,成功轉(zhuǎn)接到人工客服時(shí),時(shí)間已經(jīng)過去了2分25秒。成功轉(zhuǎn)人工后記者再次描述了訴求,卻發(fā)現(xiàn)此前AI客服設(shè)置的分類選項(xiàng)未能實(shí)現(xiàn)精細(xì)導(dǎo)流,客服表示需轉(zhuǎn)接至負(fù)責(zé)該業(yè)務(wù)的客服處理,**終記者用時(shí)3分鐘才轉(zhuǎn)接到正確的人工客服。 [4]包河區(qū)辦公用智能客服服務(wù)熱線集成能力:是否支持與CRM、ERP等系統(tǒng)對接。

該系統(tǒng)是一種點(diǎn)式或條式的知識(shí)管理系統(tǒng),因此是一種細(xì)粒度的管理工具。這中細(xì)粒度的知識(shí)管理工具,使得大型企業(yè)更有效,更能從知識(shí)的運(yùn)行中實(shí)時(shí)地掌握企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài),從而更有效地進(jìn)行科學(xué)決策。例如,在客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。下表具體給出了該系統(tǒng)與其它主要知識(shí)管理工具的重要區(qū)別。語言應(yīng)答智能應(yīng)答系統(tǒng)首先對客戶文字咨詢進(jìn)行預(yù)處理系統(tǒng)(包括咨詢無關(guān)詞語識(shí)別、敏感詞識(shí)別等),然后在三個(gè)不同的層次上對客戶咨詢進(jìn)行解析——語義文法層理解、詞模層理解、關(guān)鍵詞層理解。
多角度可配置的統(tǒng)計(jì)分析智能監(jiān)控系統(tǒng)截圖我們設(shè)計(jì)的統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)是一種統(tǒng)一的系統(tǒng),可以監(jiān)控不同的地區(qū)、渠道、品牌、業(yè)務(wù)、時(shí)間、話務(wù)員、客戶類型等9個(gè)基本維度,同時(shí)也可以將上述基本維度進(jìn)行復(fù)合,形成復(fù)合型監(jiān)控維度,極大地?cái)U(kuò)展了現(xiàn)有監(jiān)控技術(shù)。人工輔助在系統(tǒng)不能自動(dòng)回復(fù)用戶的問題時(shí),將轉(zhuǎn)人工處理。為此,我們研制并提供話務(wù)員操作系統(tǒng),供話務(wù)員操作使用。該系統(tǒng)具有精確的語義檢索能力,并且話務(wù)員可以在線編輯知識(shí)庫,供其他話務(wù)員使用,或者經(jīng)過審核后,供智能客服系統(tǒng)自動(dòng)使用。示例:用戶說“我想取消訂單”,NLP可識(shí)別“取消訂單”為關(guān)鍵意圖。

個(gè)性化與智能化:隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展,未來的自然語言處理系統(tǒng)將更加個(gè)性化和智能化。它們將能夠根據(jù)用戶的個(gè)性化需求和行為習(xí)慣,提供更加準(zhǔn)確和智能的服務(wù)。例如,在智能客服系統(tǒng)中,自然語言處理技術(shù)可以根據(jù)用戶的提問和反饋,自動(dòng)調(diào)整回答策略和服務(wù)方式,提高用戶滿意度和忠誠度。研究熱點(diǎn)(1)基于Transformer模型的自然語言處理深度學(xué)習(xí)是人工智能的深層次理論,自然語言處理則是深度學(xué)習(xí)的一個(gè)重要發(fā)展方向。在自然語言處理的發(fā)展歷史中,Transformer模型是該領(lǐng)域的一項(xiàng)突破,自然語言處理正處于黃金時(shí)代,而Transformer模型是這一切的起點(diǎn)。像GPT、BERT和T5等大語言模型都基于它而實(shí)現(xiàn)。Transformer的出現(xiàn)引發(fā)了自然語言處理領(lǐng)域的一次**,它的自注意力機(jī)制使得自然語言處理任務(wù)具有更高的效率和準(zhǔn)確性,并且能夠處理任意長度的序列(字符序列,即文本),它的并行處理能力使得在處理大規(guī)模教據(jù)時(shí)更加高效 [7]。銀行智能客服:通過語音識(shí)別實(shí)現(xiàn)申請、賬單查詢等業(yè)務(wù)辦理。包河區(qū)附近智能客服服務(wù)電話
數(shù)據(jù)隱私與安全:需符合GDPR等法規(guī),避免敏感信息泄露。肥西定做智能客服單價(jià)
金融領(lǐng)域:中國移動(dòng)"移娃"系統(tǒng)月處理咨詢超6000萬次,通過風(fēng)險(xiǎn)偏好分析提供個(gè)性化產(chǎn)品推薦 [1-2]。電商場景:雙11期間實(shí)現(xiàn)3秒極速響應(yīng),日均分流80%基礎(chǔ)咨詢量。醫(yī)療行業(yè):在線咨詢系統(tǒng)記錄用戶行為數(shù)據(jù),建立健康檔案關(guān)聯(lián)機(jī)制。出版行業(yè):處理到貨查詢、缺貨賠償?shù)仁聞?wù),*在復(fù)雜場景轉(zhuǎn)接人工 [3]。智能語音導(dǎo)航系統(tǒng)壓縮IVR菜單層級,自助服務(wù)成功率提升45% [1]虛擬客服助手(VCA)實(shí)時(shí)推薦應(yīng)答話術(shù),人工服務(wù)效率提升60% [1] [4]語音質(zhì)檢系統(tǒng)自動(dòng)識(shí)別服務(wù)缺陷,質(zhì)檢覆蓋率從15%提升至100% [1]肥西定做智能客服單價(jià)
安徽展星信息技術(shù)有限公司在同行業(yè)領(lǐng)域中,一直處在一個(gè)不斷銳意進(jìn)取,不斷制造創(chuàng)新的市場高度,多年以來致力于發(fā)展富有創(chuàng)新價(jià)值理念的產(chǎn)品標(biāo)準(zhǔn),在安徽省等地區(qū)的安全、防護(hù)中始終保持良好的商業(yè)口碑,成績讓我們喜悅,但不會(huì)讓我們止步,殘酷的市場磨煉了我們堅(jiān)強(qiáng)不屈的意志,和諧溫馨的工作環(huán)境,富有營養(yǎng)的公司土壤滋養(yǎng)著我們不斷開拓創(chuàng)新,勇于進(jìn)取的無限潛力,展星供應(yīng)攜手大家一起走向共同輝煌的未來,回首過去,我們不會(huì)因?yàn)槿〉昧艘稽c(diǎn)點(diǎn)成績而沾沾自喜,相反的是面對競爭越來越激烈的市場氛圍,我們更要明確自己的不足,做好迎接新挑戰(zhàn)的準(zhǔn)備,要不畏困難,激流勇進(jìn),以一個(gè)更嶄新的精神面貌迎接大家,共同走向輝煌回來!