1, 지식 기반 구축
지식 기반 구축은 지능형 고객 서비스 로봇 작업의 기초입니다. 지식 기반에 저장된 정보가 많을수록 관련된 지식이 넓을수록 지능형 고객 서비스 로봇이 대답할 수 있는 질문이 풍부해질수록 고객 문제 해결이 더욱 효과적이다. 그렇다면 지식 기반의 정보는 어디에서 왔습니까? 이를 위해서는 기업이 업계 지식 및 관련 질의 응답 정보를 가져오거나 외부 인터페이스를 통해 추가 정보를 얻어야 합니다.
2. 의미 론적 이해
지능형 고객 서비스 로봇은 자연어 처리 기술과 심도 있는 네트워크 신경 알고리즘 모델을 이용하여 전체 문장의 구조와 내용을 통해 사용자의 뜻을 이해하고 그 문장이 표현하는 진정한 의미를 이해한다. 의미적 이해는 스마트 고객 서비스 로봇의' 뇌' 와 같다. 이해능력의 강약이 스마트 고객서비스 로봇의 지능 정도를 직접 결정한다고 할 수 있다.
3. 문답 일치
지능형 고객 서비스 로봇이 고객의 질문을 의미론적으로 이해할 때 지식 기반에서 이해를 비교하여 가장 일치하는 질문과 답을 선택합니다. 일반적으로 주어진 답변에는 문제가 없으며 고객도 이해할 수 있습니다.
4. 심화 학습
지능형 고객 서비스 로봇은 대량의 태그가 지정되지 않은 데이터에서 배우고, 데이터에서 언어 규칙을 자동으로 요약하고, 복잡한 언어 변화를 처리하고, 복잡한 감정을 모델링할 수 있습니다. 시간이 지날수록 스마트 고객 서비스 로봇은 점점 더 강해지고 지능화될 것이다.