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探索對話式AI及其技術(shù)組件的能力

人工智能 深度學(xué)習(xí)
今天,自動化、人工智能(AI)和自然語言處理(NLP)的進(jìn)步使設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)字體驗(yàn)成為可能。

 今天,自動化、人工智能(AI)和自然語言處理(NLP)的進(jìn)步使設(shè)計(jì)經(jīng)濟(jì)高效的數(shù)字體驗(yàn)成為可能?,F(xiàn)在,信息可以是有目的的、簡單的和自然的,客戶與企業(yè)的對話越來越類似于與員工的面對面對話。

 

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根據(jù)Deloitte的報(bào)告,以這種創(chuàng)新能力為基礎(chǔ),以程序化和智能化的方式提供對話體驗(yàn),通過數(shù)字和電信技術(shù)模擬與真實(shí)人的對話,并提供豐富的數(shù)據(jù)集和意圖,為客戶提供非正式、引人入勝的體驗(yàn),數(shù)字化產(chǎn)品、平臺以及與通信、銷售和服務(wù)咨詢以及其他客戶服務(wù)相關(guān)的體驗(yàn),以及其他客戶服務(wù)。

2019年至2024年期間,對話式人工智能市場規(guī)模預(yù)計(jì)將從2019年的42億美元增長到2024年的157億美元,復(fù)合年增長率為30.2%。

使用對話式人工智能,企業(yè)可以提供個性化的差異化體驗(yàn),從而與客戶建立關(guān)系。每一次互動都會讓人感覺像是一場1:1的對話,可以感知上下文,并從過去的互動中獲得信息。

對話式人工智能匯集了八個技術(shù)組件,包括自然語言處理、意圖識別、實(shí)體識別、實(shí)現(xiàn)、語音優(yōu)化響應(yīng)、動態(tài)文本到語音、智能機(jī)器學(xué)習(xí)和上下文感知。NLP是“閱讀”或解析人類語言文本的能力。這是理解自然句子結(jié)構(gòu)與簡單關(guān)鍵字“觸發(fā)器”的前提條件。意圖識別是系統(tǒng)理解用戶請求的能力,即使是出乎意料的措辭也是如此。如果您不想因?yàn)轶w驗(yàn)中的障礙而惹惱您的用戶,那么良好的意圖識別是至關(guān)重要的。

此外,實(shí)體識別表示理解某些文本指的是信息性抽象類別(實(shí)體),例如“2月2日”=日期。這對于更復(fù)雜的命令和分析是必要的。其中,實(shí)現(xiàn)是指使用API從Web服務(wù)或數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)、運(yùn)行條件并通知對話管理器的能力,語音優(yōu)化響應(yīng)是指系統(tǒng)以人類的方式參與對話并顯示情感以提供優(yōu)化體驗(yàn)的能力。

動態(tài)文本到語音轉(zhuǎn)換將書面文本轉(zhuǎn)換為聽起來自然的語音,支持各種語言、聲音和口音。它允許強(qiáng)調(diào)大寫字母和聲調(diào)變化。語境意識是通過對話跟蹤對話歷史、翻譯、回憶和記憶信息的能力。這對于自然的、像人類一樣的來回交談是必要的。機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于如何通過分析人類代理響應(yīng)來學(xué)習(xí)如何更好地響應(yīng)用戶。ML對于提高意圖識別是必要的。

報(bào)告和監(jiān)控以及安全和合規(guī)性是對話式人工智能的其他支持元素。通過提供見解和分析來告訴您的對話代理如何運(yùn)行的能力稱為“報(bào)告和監(jiān)視”,而在各個平臺之間減輕安全風(fēng)險(xiǎn),安全性和日志記錄功能的能力被稱為“安全性和合規(guī)性”。

責(zé)任編輯:華軒 來源: 千家網(wǎng)
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