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自然語言處理在智能電話機(jī)器人中很重要

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  NLP是智能電話機(jī)器人的耳朵,有了這項(xiàng)技術(shù),機(jī)器人就能聽懂客戶說的意思,同時(shí)給出反應(yīng)。通過語音識別系統(tǒng),可以使機(jī)器人具有識別以及可以快速識別認(rèn)客戶對話的才能,在短時(shí)間內(nèi)對問題做出回應(yīng),進(jìn)行人機(jī)交互對答。同時(shí),因?yàn)榻换シ治鱿到y(tǒng)選用抗噪性極強(qiáng)的深度神經(jīng)學(xué)算法以及卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整體結(jié)構(gòu),也成為影響其工作效率和效果的重要因素。一個(gè)比較典型的做法,是首先對輸入的圖像展開一個(gè)大卷積核神經(jīng)層加工,確保訓(xùn)練時(shí)間得到控制的同時(shí)有效降低錯誤率。并且可以考慮以全連接型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和Softmax回歸作為算法結(jié)構(gòu)的結(jié)尾,輸出概率更高的幾個(gè)處理結(jié)果,便于衡量算法準(zhǔn)確率。),這就提高了機(jī)器人完結(jié)一問多回的高度理解力。
  深度學(xué)習(xí)技術(shù)既可以用于基于檢索的模型,也可以用于生成式模型,但是chatbot領(lǐng)域的研究似乎正在向生成式模型方向發(fā)展。 像seq2seq這樣的深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)非常適合l來生成文本,研究人員希望在這個(gè)領(lǐng)域取得快速進(jìn)展。 然而,我們?nèi)匀惶幱诮⒑侠?、良好的生成式模型的初期階段?,F(xiàn)在上線的生產(chǎn)系統(tǒng)更可能是采用了基于檢索的模型。對話越長,就越難實(shí)現(xiàn)自動化。 一種是短文本對話(更容易實(shí)現(xiàn)) ,其目標(biāo)是為單個(gè)輸入生成單個(gè)響應(yīng)。 例如,你可能收到來自用戶的特定問題,并回復(fù)相應(yīng)的答案。 另一種是很長的談話(更難實(shí)現(xiàn)) ,談話過程會經(jīng)歷多個(gè)轉(zhuǎn)折,需要跟蹤之前說過的話。 客戶服務(wù)中的對話通常是涉及多個(gè)問題的長時(shí)間對話。
  自然語言處理在智能電話機(jī)器人中很重要,因此,電話機(jī)器人就具有了最基本的語言溝通才能。

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巨人網(wǎng)絡(luò)通訊聲明:本文標(biāo)題《自然語言處理在智能電話機(jī)器人中很重要》,本文關(guān)鍵詞  自然語言,處理,在,智能,;如發(fā)現(xiàn)本文內(nèi)容存在版權(quán)問題,煩請?zhí)峁┫嚓P(guān)信息告之我們,我們將及時(shí)溝通與處理。本站內(nèi)容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡(luò),涉及言論、版權(quán)與本站無關(guān)。
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