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自動問答係統

與你的數據進行對話。

“Alexa,今天天氣怎麼樣?”或者“嗨,Siri,一個杯子裏有多少克?”這是人們最常問的問題之一,這些深受喜愛的虛擬助手雖然是機器,但也能以“正常”的對話回答問題。這種對話的力量在於它建立在先進的機器學習技術之上,比如自動問答係統(QA),以處理和理解口頭問題,並以相關的自然語言作出回應,而不是返回整個文檔或網頁。

在商業領域,將自然語言處理(NLP)技術與語義知識圖相結合的解決方案被證明是非常有效的。可以通過NLP訪問知識圖,該知識圖是一種可擴展的、高度智能的數據表示,NLP可以解釋用戶的請求並將其轉換為響應。使用與QA公欧宝体育官网app司集成的PoolParty語義套件QAnswer,您可以構建和訪問這些對話AI解決方案,極大地改善客戶在您的搜索平台上的體驗。欧宝官网注册

方法架構

不使用語義QA係統的組織麵臨的最大挑戰。

有限的搜索功能

簡單的搜索,甚至不是基於語義解析的當前QA係統,都很難為用戶提供豐富的結果。它們要麼局限於精確的關鍵字搜索,要麼局限於意圖檢測(faq背後的驅動因素),而意圖檢測隻能依賴於映射預先確定的問題和答案來獲得成功。語義QA係統不需要映射,因為它可以通過知識圖和NLP將問題分解成語義部分來推斷問題的上下文。既然你自己構建了這個知識圖譜,你也可以打開你的QA係統來回應那些在其他情況下可能無法理解的行業/地區相關術語。

嚴格的數據集

許多當前的搜索平台隻能從位於平台後端的基於文本的內容中檢索結果。基於語義知識圖和自然語言處理構建的質量保證係統可以根據不同的數據格式檢索結果。在知識圖譜中,您可以組合電子表格、多媒體資產、文本文檔等,以實現更廣泛、更準確的搜索。

有用的資源

研討會:用知識圖表和人工智能與你的數據進行對話。

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白皮書:使用PoolParty的自然語言處理。

PoolParty應用程序庫:獲取關於如何使用語義技術的想法和見解。

組織可以利用PoolParty的語義QA係統實現的最大變化。

問答(QA)係統對人們可以用自然語言提出的問題進行響應,從而提高整體搜索性能和客戶體驗。另一個關鍵的切實利益是通過降低呼叫中心成本和增加銷售交易而提高的運營效率。最近,我們看到了對內部用例的濃厚興趣,例如,IT服務台和人力資源功能。

如果您不需要費力地篩選電子表格和文檔來提取相關事實,而隻需將問題輸入可信的搜索字段,那會怎麼樣呢?從用戶的角度來看,這是最優的,但將業務數據轉換為知識並非易事。這是一個鏈接和使所有相關數據可用的方法,以便所有員工——而不僅僅是專家——能夠在他們自己發現的任何業務流程中迅速找到他們迫切需要的答案。利用知識圖和NLP的強大功能,可以有效地準備企業數據,並將其映射到自然語言問題。

今天使用PoolParty semantic Suite體驗語義QA係統的主要好處。欧宝体育官网app

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快速、準確的解決方案欧宝官网注册

結合QAnswer,我們的方法不需要成千上萬的訓練數據來有效工作,這意味著QA係統的穩健性不必依賴於訓練示例的質量。我們的解決方案通過簡單地將你的知識圖插入QA平台,提供了高精度和召回率,並且它在處理用戶寫的問題中的錯誤方麵非常靈活。對於可用性,QA平台依賴於簡單的是/否用戶輸入問題“這是正確的答案嗎?”訓練係統如何很好地響應自然語言查詢。

可伸縮性

PoolParty的可適應平台允許您隨時擴展數據模型。任何知識圖譜的更新都可以快速有效地完成。除了內部信息和內容外,您還可以繼續從外部來源(如圖形數據庫和存儲)添加內容,以進一步構建知識圖。QA係統將支持你的知識圖譜的增長,使其自身變得更加智能。

強大的語言能力

許多搜索引擎和QA係統因為無法閱讀和響應不同的語言而受到阻礙。我們的方法支持從各種語言的結構化和非結構化數據中提取和鏈接概念,從而創建了一個多語言知識圖,該知識圖還能夠回答用戶用不同於原始數據源的語言編寫的查詢。

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