전화 로봇은 일반적으로 지능형 대화 분석 기능을 갖추고 있어야 합니다.
자동 음성 인식
마이크를 통해 수집된 사용자의 음성을 텍스트로 변환하는 과정입니다.
자연스러운 의미 이해
두 문장을 "Call Zhang San" 및 "Call me Zhang San"이라는 텍스트로 변환하는 등 사용자가 말하는 내용을 기계가 이해할 수 있는 단어로 변환합니다. 동일한 작업으로 이해됩니다.
자연어 생성
자연스러운 의미 이해와 달리 기계어를 인간의 언어로 변환하는 단계의 출력은 텍스트입니다.
음성 합성
텍스트를 소리로 합성하여 재생하고, 인간이 말하는 자연스러운 톤을 최대한 모방하여 사람들에게 말하는 듯한 느낌을 주도록 노력합니다.
지능형 고객 서비스에 활용되는 AI 기술
위에서는 고객 서비스 처리 프로세스 관점에서 몇 가지 기술 범주를 소개합니다.
심층 신경망
딥 러닝은 머신러닝 연구의 새로운 분야로, 분석과 학습을 위해 인간 두뇌의 신경망을 구축하고 시뮬레이션하는 것을 목표로 합니다. 인간의 뇌 이미지, 소리, 텍스트 등의 데이터를 해석하는 메커니즘입니다. 심층 신경망은 지능형 고객 서비스 애플리케이션에서 인식률을 크게 향상시킬 수 있는 기계 학습 알고리즘입니다.
지식 그래프
지식 그래프는 다양한 유형의 정보를 모두 연결하는 관계 네트워크입니다. 지식 그래프는 관계형 데이터베이스의 정형 데이터, 텍스트나 XML의 비정형 또는 반정형 데이터, 고객 데이터, 도메인 온톨로지 지식, 외부 지식 등 기존 데이터를 다양한 데이터 마이닝, 정보 추출 및 지식 융합 기술을 통해 재가공하는 기술을 기반으로 합니다. 통합된 글로벌 지식 기반을 형성합니다.