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  • 从事智能客服需要了解的四个概念--息息恒峰娱乐怎么样

  • 作者:  来源:本站  日期:2018-11-11 20:52:08
  •   语言学是语言的科学研究。它不仅仅适用于人工智能,许多语言学家分析影响语言的社会,文化,历史和政治因素以及不同群体如何使用它。主要有语义和语法两个分支,语义-研究单词或句子的分支,语法--研究句子的结构及其构成。

      语言是确定的,因为他总是具有相同的组件,这就是为什么语言技术对客户体验特别有用的原因,因为他们可以学习像人类一样理解语言,通过在句子的上下文而不是仅仅关键词。

      机器学习是一种设备无需明确编程即可学习的方法。从本质上来讲,它意味着系统能够根据自己的经验进行自学。然而,“训练”机器学习系统需要大量的数据,并且这种系统可能需要很长的时间才能改进和发展。本质上来讲是一种创建人工智能的统计方法,随着系统的发展,答案会随着时间的推移而变化。

      与机器学习相比,自然语言处理采用确定性方法。这意味着始终从给定的起始点获得相同的输出,可以根据用户请求理解得到相同的答案。顾名思义,MLP是基于语言学,应用人工智能来理解输入,然后提供最佳答案。无论采用机器学习还是自然语言处理技术都取决于实现目标。在用户体验方面,NLP可以提供最佳结果,根据消费者使用的语言理解该问题,并搜素知识库以对该单个问题提供最佳体验。

      语义分析指运用各种方法,学习与理解一段文本所表示的语义内容,任何对语言的理解都可以归为语义分析的范畴。一段文本通常由词、句子和段落来构成,根据理解对象的语言单位不同,语义分析又可进一步分解为词汇级语义分析、句子级语义分析以及篇章级语义分析。

      一般来说,词汇级语义分析关注的是如何获取或区别单词的语义,句子级语义分析则试图分析整个句子所表达的语义,而篇章语义分析旨在研究自然语言文本的内在结构并理解文本单元(可以是句子从句或段落)间的语义关系。简单地讲,语义分析的目标就是通过建立有效的模型和系统,实现在各个语言单位(包括词汇、句子和篇章等)的自动语义分析,从而实现理解整个文本表达的真实语义。

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