语义分析基于分词和词性,进行语义分析。支持用户上传自定义专有名词词表,可针对不同行业进行定制,同时支持用户编写自定义识别规则,通过正则表达式的方式匹配具有一定特征的字符串,客户语言的意图进行识别,并指导多个匹配结果项的概率排序,答复给客户最有可能需要的内容。 |
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中文分词中文分词是将连续的自然语言文本,切分成具有语义合理性和完整性的词汇序列的过程。中文的自然语言书写对于不同的词之间不会采用显示分隔符(如空格)进行分割,在大多数自然语言问题当中,分词都作为最基础的步骤。 |
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句法分析askAI首先要进行分句和短句,因为客户在电话中是没有标点符号的,可能说了一个或几个词、半句话或上下文关联的不完整表述、多句话或多个问题一起说完。askAI通过分析用户表达的依存句法结构信息,抽取其中的语义主干及相关语义成分,帮助智能产品实现对用户意图的精准理解。 |
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文章摘要在给定的字数限制范围内,摘取单篇或多篇文章中的句子,来代表该篇或多篇文章的大意和中心思想。在同时考量信息的相关性和多样性的情况下,保证了摘要结果的准确性和完整性。 |
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语料词库AI的基础是数据,我们提供了强大的数据体系,包括语料库、专词库、知识库、日志库、历史数据以及对外接口等。 |
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对话聊天基于自有算法和规则,形成不断积累的语料库,从而实现机器人模拟真人与客户对话的场景,包括寒暄关怀、业务咨询、进度查询、投诉受理、报障报修等AI互动场景 |
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多轮对话客服场景下客户是带着明确的目的来的,希望是得到特定的信息或者服务,然而有可能一次性表达不清楚所有信息,于是就需要通过多轮对话来实现。同样的,在和用户的交互中,机器人通过询问、澄清、让用户确认等方式引导用户,让对话能够保持在相对规范的框架内,提高多轮对话的完成率。 |
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业务引导以完成任务为目的,通过和用户的多轮对话收集相关信息,决定流程的流转或部分依赖条件的确认,然后根据预设给出答案或调用外部系统完成任,例如:订餐,订票,寻找音乐、电影或某种商品等。因为用户的需求可以比较复杂,可能需要分多轮进行陈述,用户也可能在对话过程中不断修改或完善自己的需求。此外,当用户的陈述的需求不够具体或明确的时候,机器也可以通过询问、澄清或确认来帮助用户找到满意的结果。 |
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上下文语境机器人对话需要利用上下文语境,来模拟人的思维和情感,创造自然的交谈和聊天氛围。对比而言,上下文语境即context理解,好比是剧情和背景,多轮对话即content处理,好比是台词和剧本。 |
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表单自定义对话过程可生成表单,客户可以保存图片、发送短信或微信、在线打印等。表单在后台可以根据不同业务进行UI定制,包括字段、布局、流程等自定义。如产品定单、活动订单、售后工单等。 |
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敏感识别一是识别信息的色情、政治等敏感程度,并返回对应的敏感词,二是对于负面情绪的识别,比如辱骂、投诉等,三是对敏感业务信息的识别,比如贪污违法举报等。可用于敏感信息过滤,舆情监控、UGC 文本数据审核等。 |
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情绪识别在对话场景中,识别对话双方文本背后蕴含的用户情绪,一级情绪分为正向、中性、负向3种,正向情绪细分为:喜爱、愉快、感谢3种;负向情绪细分为:抱怨、愤怒、厌恶、恐惧、悲伤5种。 |
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情感分析有情感分析需求的场景提供的服务,该服务能够对信息进行情感上的正向、负向及中性进行评价。在客户服务,舆情监控、话题监督、口碑分析等商业分析领域有非常重要的应用价值。 |
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关键词提取关键词作为一个对文本常用的概括,可以将文本自动进行关键词分析,给出每个词语相应的权重。关键词提取引擎的调用很简单,只需要将文本上传到分析服务器,引擎会自动返回每个词语的权重。 |
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场景识别在对话过程中,对一方或双方的所在场景或是对话背景进行分析,比如客服领域的:售前咨询、产品选型、价格商议、售后服务、质量投诉等。 |
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关注识别识别客户对某一聚类业务或产品比较关注,包括:类别、品牌、型号、特征等,如关注乘用车、德国车、奔驰品牌、7座车型、价格20万左右等等。 |
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兴趣识别基于具体的业务对接,在对话过程中对一方或双方的兴趣进行识别,比如企业的产品、商家的服务、资源的理解等。 |
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意图识别在一定的业务场景中,结合一方或双方的兴趣和情绪等识别指标,判断业务的意向程度,本系统支持0-100分的打分程度显示。同时人工也可干预进行调节,以便更好地进行销售跟进。 |
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读音容错能够实现对文本的自动纠错功能(比如s和sh,z和zh发音的问题),准确识别输入文本中出现的拼写错别字及其段落位置信息,并针对性给出正确的建议文本内容。 |
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拼音容错能够实现对文本的自动纠错功能(比如座席/坐席,暴乱/爆乱),准确识别输入文本中出现的拼写错别字及其段落位置信息,并针对性给出正确的建议文本内容。 |
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拼写容错能够实现对文本的自动纠错功能(比如治/冶,己/已),准确识别输入文本中出现的拼写错别字及其段落位置信息,并针对性给出正确的建议文本内容。 |
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矛盾容错在上下文场景中进行多组词或多短语的纠错功能(如:不不,我没时间,要不你快点说!),尤其对于语气相反、词义矛盾的理解和分析。 |
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语音识别ASR是自动语音识别Automatic Speech Recognition的缩写,askAI支持科大讯飞和百度AI等多个平台,将客户语音进行实时的精准识别,并交由机器人进行分析判断后返回多媒体内容(文本、语音、图片、文件、网页)。 |
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语音转换TTS是Text To Speech的缩写,即“从文本到语音”,是人机对话的一部分。askAI将数据库或文件中的文本,转换成自然语音输出。我们支持两种模式:TTS实时转换和语料库人声录音。 |
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微信接口基于微信公众号/小程序/企业微信平台,通过微信API实现语音通话、语音留言、语音转换等AI功能。 |
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图像识别OCR 技术将通过对图像的识别,然后用字符识别方法将形状翻译成文字,比如名片识别、价格识别等。目前支持百度、科大等平台接口。 |
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