服務(wù)內(nèi)容全部包含:
語義理解:文本分類、情感分析、實(shí)體識(shí)別、關(guān)鍵詞提取等。
智能對話:多輪對話系統(tǒng)、FAQ問答、客服機(jī)器人開發(fā)。
定制化模型:針對行業(yè)(金融、醫(yī)療、電商等)優(yōu)化NLP模型。
API/系統(tǒng)集成:提供標(biāo)準(zhǔn)化接口或私有化部署方案。
服務(wù)優(yōu)勢:
高準(zhǔn)確率:基于BERT等先進(jìn)模型,優(yōu)化業(yè)務(wù)場景效果。
快速部署:模塊化設(shè)計(jì),支持靈活擴(kuò)展,降低開發(fā)成本。
數(shù)據(jù)安全:支持本地化部署,保障客戶隱私。
持續(xù)優(yōu)化:提供模型迭代和長期運(yùn)維支持。
服務(wù)前需客戶提供的信息:
業(yè)務(wù)需求文檔:明確場景、目標(biāo)(如客服降本、營銷轉(zhuǎn)化)。
樣本數(shù)據(jù):歷史對話記錄、標(biāo)注數(shù)據(jù)(如有)。
接口/系統(tǒng)環(huán)境:對接方式(API/SDK/數(shù)據(jù)庫等)及權(quán)限。
行業(yè)術(shù)語表:專業(yè)詞匯、黑名單詞等(提升模型準(zhǔn)確性)。
其他:
前期:需求變更可能導(dǎo)致方案調(diào)整(需書面確認(rèn))。
中期:數(shù)據(jù)質(zhì)量差或標(biāo)注不標(biāo)準(zhǔn)可能影響模型效果。
后期:線上環(huán)境差異(如流量突增)需額外優(yōu)化。
問答系統(tǒng)閱讀理解智能客服聊天機(jī)器人機(jī)器閱讀理解情感分析篇章分析語義分析語言模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型語義表示知識(shí)圖譜機(jī)器翻譯文本摘要文本分類文本校對自然語言理解自然語言生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型多任務(wù)學(xué)習(xí)
常見問題
私有化部署:數(shù)據(jù)不出本地服務(wù)器。
脫敏處理:自動(dòng)過濾敏感信息(如手機(jī)號)。
加密傳輸:使用HTTPS/SSL協(xié)議。
NDA協(xié)議:法律約束數(shù)據(jù)使用范圍。
數(shù)據(jù)清洗:去除噪聲、糾正標(biāo)注錯(cuò)誤。
模型選型:結(jié)合業(yè)務(wù)選擇BERT、等先進(jìn)模型。
持續(xù)迭代:通過A/B測試和用戶反饋調(diào)優(yōu)。
領(lǐng)域適配:針對垂直場景(如醫(yī)療、金融)微調(diào)模型。
標(biāo)注數(shù)據(jù)(如分類標(biāo)簽、實(shí)體標(biāo)注)
業(yè)務(wù)語料(客服對話、產(chǎn)品評論等)
行業(yè)術(shù)語表(專業(yè)詞匯、同義詞)
測試用例(驗(yàn)證模型效果)