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文档简介
以做质检，用户数据可以做营销工作，与CRM接入打通。减人力和培训成本、7*24达和解决相应的诉求，而搜索、推荐更像是一个被动的过程，IM谁做的细节更完善。开发的角度就是完善三个视图，客户视图：对话内容、对话框、对话10robot，每个robot做一类事情。深度学习与传统分类方法做的事情类似，也是在做多意图的意图审核以及一些校对的工作。而搜索方案，将query经过预处理打散成terms，进入搜索系最相近的query回答返回。而解决排序不正确的方法就是需要海量数据。是如何建立一种机制将问题积累过程与上线后模型的演进过程变得更加自动化、质量更可个白名单用关键词或模版匹配立刻纠正，原则是必须准确率要高。%的问题是依据模型框架，准确率也在%以上，有了前面两步，后面是在补充召回的过程，通过搜索系统借轮的逻辑是在知识库里配置的，DM数据是历史数据，算法是当前反馈，业务演化过程不可知；模型互搏，各种模型都要去做A/BTest于意图回答一对一关系，业务相对收敛，但是未来发展速度可能导致意图不可收敛；主观系统架构：前端有一个对话框和消息服务器，类似于IM基本架构，消息服务器会将消息路比如通过ip地址获取其属于哪个城市，除此外还有语义理解、CRM服务等。API，是一个理想的模式。人与人之间的平衡：回答的标准，新增意图的标准，产品和算法的平衡：意图预判、sugg
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