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以做質(zhì)檢,用戶(hù)數(shù)據(jù)可以做營(yíng)銷(xiāo)工作,與CRM接入打通。減人力和培訓(xùn)成本、7*24達(dá)和解決相應(yīng)的訴求,而搜索、推薦更像是一個(gè)被動(dòng)的過(guò)程,IM誰(shuí)做的細(xì)節(jié)更完善。開(kāi)發(fā)的角度就是完善三個(gè)視圖,客戶(hù)視圖:對(duì)話(huà)內(nèi)容、對(duì)話(huà)框、對(duì)話(huà)10robot,每個(gè)robot做一類(lèi)事情。深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)分類(lèi)方法做的事情類(lèi)似,也是在做多意圖的意圖審核以及一些校對(duì)的工作。而搜索方案,將query經(jīng)過(guò)預(yù)處理打散成terms,進(jìn)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(jī)制將問(wèn)題積累過(guò)程與上線后模型的演進(jìn)過(guò)程變得更加自動(dòng)化、質(zhì)量更可個(gè)白名單用關(guān)鍵詞或模版匹配立刻糾正,原則是必須準(zhǔn)確率要高。%的問(wèn)題是依據(jù)模型框架,準(zhǔn)確率也在%以上,有了前面兩步,后面是在補(bǔ)充召回的過(guò)程,通過(guò)搜索系統(tǒng)借輪的邏輯是在知識(shí)庫(kù)里配置的,DM數(shù)據(jù)是歷史數(shù)據(jù),算法是當(dāng)前反饋,業(yè)務(wù)演化過(guò)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(duì)一關(guān)系,業(yè)務(wù)相對(duì)收斂,但是未來(lái)發(fā)展速度可能導(dǎo)致意圖不可收斂;主觀系統(tǒng)架構(gòu):前端有一個(gè)對(duì)話(huà)框和消息服務(wù)器,類(lèi)似于IM基本架構(gòu),消息服務(wù)器會(huì)將消息路比如通過(guò)ip地址獲取其屬于哪個(gè)城市,除此外還有語(yǔ)義理解、CRM服務(wù)等。API,是一個(gè)理想的模式。人與人之間的平衡:回答的標(biāo)準(zhǔn),新增意圖的標(biāo)準(zhǔn),產(chǎn)品和算法的平衡:意圖預(yù)判、sugg
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