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文檔簡介
以做質(zhì)檢，用戶數(shù)據(jù)可以做營銷工作，與CRM接入打通。減人力和培訓成本、7*24達和解決相應(yīng)的訴求，而搜索、推薦更像是一個被動的過程，IM誰做的細節(jié)更完善。開發(fā)的角度就是完善三個視圖，客戶視圖：對話內(nèi)容、對話框、對話10robot，每個robot做一類事情。深度學習與傳統(tǒng)分類方法做的事情類似，也是在做多意圖的意圖審核以及一些校對的工作。而搜索方案，將query經(jīng)過預(yù)處理打散成terms，進入搜索系最相近的query回答返回。而解決排序不正確的方法就是需要海量數(shù)據(jù)。是如何建立一種機制將問題積累過程與上線后模型的演進過程變得更加自動化、質(zhì)量更可個白名單用關(guān)鍵詞或模版匹配立刻糾正，原則是必須準確率要高。%的問題是依據(jù)模型框架，準確率也在%以上，有了前面兩步，后面是在補充召回的過程，通過搜索系統(tǒng)借輪的邏輯是在知識庫里配置的，DM數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù)，算法是當前反饋，業(yè)務(wù)演化過程不可知；模型互搏，各種模型都要去做A/BTest于意圖回答一對一關(guān)系，業(yè)務(wù)相對收斂，但是未來發(fā)展速度可能導致意圖不可收斂；主觀系統(tǒng)架構(gòu)：前端有一個對話框和消息服務(wù)器，類似于IM基本架構(gòu)，消息服務(wù)器會將消息路比如通過ip地址獲取其屬于哪個城市，除此外還有語義理解、CRM服務(wù)等。API，是一個理想的模式。人與人之間的平衡：回答的標準，新增意圖的標準，產(chǎn)品和算法的平衡：意圖預(yù)判、sugg
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