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AI在智慧城市中发声 自然语言理解是关键

第21届中国国际高新技术成果交易会( 以下简称“高交会”)于2019年11月13日-17日在深圳会展中心隆重举行。
发布时间:2019-11-19 10:35        来源:亿客隆彩票登录平台        作者:王昊

【亿客隆彩票登录平台讯】第21届中国国际高新技术成果交易会( 以下简称“高交会”)于2019年11月13日-17日在深圳会展中心隆重举行。高交会已成为中国高新技术领域对外开放的重要窗口,在推动高新技术成果商品化、产业化、国际化以及促进国家、地区间的经济技术交流与合作中发挥着越来越重要的作用。

不论是何种高新技术的发展或成果突破,当今已不再是概念宣讲,而是必须深入应用场景、落地转化,为行业和产业有所助力才能得到可持续长远发展。而各种场景和行业,其实无不与我们人人生活其中的城市相关,因此,新型智慧城市的发展也在5G、AI蓬勃发展之际迎来里程碑时刻。

自然语言理解赋能“智慧”

新型智慧城市突出的是“以人为本”,以人的需求和特点为出发点和落脚点,这就意味着处理人类的自然语言、机器学习学会自然语言理解成为关键。

“人工智能+智慧城市”主题论坛参会嘉宾纷纷表示,以往对话机器人主要依靠直觉反映和思考后反映进行人机对话,但当今新一代机器人更多需要理解不同场景、不同语言环境的上下文意义,这就需要对语义进行深度理解。只有把语义解析为机器可以“听懂”的内容,并训练机器进行自我学习和理解,才可以今后在不同场景中实现自我推理和判断,不仅大幅提高准确率,也能增强智能能力。

与会专家对此指出,这首先需要语义解析引擎快速将语句的关键结构进行标注,以便后续进行语义理解和分析。句子成分、关键要素、关键词语、关键结构等都是语句中需要理解的关键,语义解析引擎需要具备标准精准、速度快、表达能力强以及结合人工干预等功能,最终为企业提供适应各个行业的精准解析答案。

其次,需要海量知识图谱,通过日积月累的机器学习和行业服务经验,形成不同行业、不同场景的知识图谱。

薄言RSVP.ai联合创始人、CIO、AI负责人崔安颀介绍到,该公司目前已研发出一整套语义相似度算法,借助以往服务多行业积累的大数据能力不断训练机器,最终可以和不同场景、不同行业中的企业的数据融合,在多个行业、场景中均可提高准确率和效率,让机器更深刻地读懂“自然语言”。

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薄言RSVP.ai联合创始人、CIO、AI负责人崔安颀

崔安颀继续介绍到,在此基础上,该公司还研制了开放域机器问答平台。以往机器人需要根据人工整理地知识库或模板再次进行加工才能对文本进行理解后与人类交流对话,而当今,机器人可以自行阅读文本内容后直接回答人类的提问,与人类对话交流,无须按照事先输入的模板或参考内容对话,这也大幅提高了准确率和场景适应能力,将自然语言理解的服务场景大大扩充和延展了。

衣食住行的“智能”大幅提升

当今生活中离不开网络和移动化,众多消费行为、交易行为已经逐渐在线完成,这时就催生了智能客服市场的增长。在双11等重大节点中,如何满足客流量达到峰值后的咨询服务需求,就需要对用户提问和客服回答内容进行深度分析。

崔安颀结合目前该公司服务京东、有赞等行业客户的沉淀和积累谈道,人工客服和智能客服与客户之间的每次对话、每次回答和是否解决问题等都需要一系列分析指标,只有理解客户需求才能更好改进智能客服性能,评估智能客服的服务质量。

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另外,通过网络平台下单的数据也可以反映用户的心理需求和喜好特点,当前出现了众多的微信公众号、小程序下单交易功能,但下单之后对用户的消费偏好却少有深度分析。崔安颀介绍到,如果通过自然语言理解,就可以对用户每次标注的特殊需求和产品偏好内容进行机器学习和分析,完成交易的同时为每位用户进行“画像”,并结合用户后续购买行为实时更新画像内容。如此一来就可高效、精准推送所需信息,多维度利用用户数据。

这一切对突发事件处理的效率也有很大助力。比如,突发灾害天气时造成的某地区大面积停电断电,用户自然会不断拨打电力公司客服电话寻求帮助,一旦咨询量突破系统承受能力就会造成断线或无人应答,但如果和电力公司合作打造智能客服,在用户提出需求或报修之后就自主判断该地区的故障原因,就可直接回复用户并告知解决方案,无须反复拨打客服电话仍旧无人应答,也提高了人员利用率。

崔安颀总结谈到,可以看到,通过自然语言理解能力的提高,机器可以更多自主地深入各个场景的需求提供服务,可以无须事先提供参考内容或数据库,而是由机器自主学习后根据人类提问和人类无障碍交流对话,根据人类的各种需求还可随机应变应答,让城市各个角落充满智慧。

当下,自然语言理解技术正在全面融入智慧城市的新发展中,使人工智能的应用更具创新力。未来的人工智能、自然语言理解的突破必将以智能感知共性关键技术和应用技术为主攻方向,为智能经济和智慧城市建设提供必要的技术积累以及成果转化机会。我们相信,这就需要不断地通过与不同专业方向的交叉结合开展研究、建设智能服务平台、以大数据为基础,才能最终从技术到应用全面赋能智慧城市新生态,助力智能经济大发展。

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