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        智慧問答

        發布時間:2019.02.28 來源: 瀏覽次數:

        圖寶介紹

        圖寶在線也就是咱們所了解的智能問答系統,該系統是將積累的無序語料信息,進行有序和科學的整理,并建立基于知識的分類模型;這些分類模型可以指導新增加的語料咨詢和服務信息,節約人力資源,提高信息處理的自動性,降低網站運行成本。基于對網站多年積累的關于學校圖書館的基本情況常見問題及其解答,整理為規范的問答庫形式,以支撐各種形式問題的智能問答。方便了廣大師生,提高了辦事效率,提升了學校整體形象。


        圖寶能干什么

        以一問一答形式,精確的定位用戶所需要的提問知識,并給用戶提供交互服務。

        相關問答推送

        當用戶提出問題時,系統不僅將問題答案推送出來,而且會將與這個問題相關的知識也都推送出來供用戶查詢,這樣就做到了一次提問全面掌握所有信息

        提問智能提示

        用戶在提問的過程中, 系統將已經輸入的內容自動分析給予優化的補全或相關提示。

        焦點問題自動排行

        對在一定的時間內,用戶對知識提問的熱度,系統自動聚焦,并按照訪問頻度將熱點知識集中在系統頁面上顯示;具體類別的知識也按照訪問頻度排序,在頁面知識類別欄目中顯示。

        熱點詞聚焦

        系統對用戶提交的業務關鍵詞進行統計,并按照訪問的頻度進行聚焦,將與關鍵詞相關的業務列表自動鏈接,形成業務熱點關鍵詞。

        在線客服問答

        模擬在線客服人員,以網站智能客服形式完成客服作用。

        引導式交互客服服務

        將常見問題整理成若干流程診斷型的知識,通過引導交互式地服務,盡量從Web端解決客戶常見問題。


        智能問答關鍵技術

        基于自然語言理解的語義檢索技術(包括分詞、句法分析、容錯語義處理、上下文理解、縮略語識別、模糊推理等)

        傳統信息查詢技術都是基于關鍵字的語法匹配和全文查詢技術,但是存在很多問題,例如“忠實表達”問題,機械匹配問題,“詞匯孤島”問題,無法準確揭示信息的實質內容等。語義檢索是一種基于知識的、語義上的檢索,以語義理解為基礎,將用戶的檢索請求、檢索對象資源和檢索結果都賦予一定的語義,能夠有效地提高查準率。

        多渠道知識服務技術

        多渠道知識服務技術主要面向組織與學校,用以組織或學校通過維護統一的知識庫,向桌面終端(網頁、官網、在線客服、工作系統、郵件、微博)和移動終端(微博、微信)進行知識輸出,形成營銷與服務渠道的全媒體渠道拓展,與用戶增加互動,提高客戶滿意度。

        大規模知識庫建構技術

        相比于傳統基于文本檢索的問答系統,利用知識庫回答自然語言問題可以為用戶提供更精確、簡潔的答案一直受到學術界和工業界的廣泛關注。目前基于知識庫構建技術是根據語義解析的方法。這類方法通過學習相關語法將自然語言轉問題轉換成可以用來描述語義的形式化語言,如邏輯表達式等。構建這樣的語義解析器需要大量的標注數據,例如,自然語言問題及其對應的語義描述形式。然而,針對Freebase這樣大規模的結構化知識庫,在實際中很難收集到足夠多的高質量訓練數據。另外,語義描述形式與知識庫的結構之間的不匹配也是這類方法普遍遇到的一個問題。

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