最近，小编一直忙于企业新业务销售赋能的文案整理和销售成单，然而在线下拜访陌生客户时发现有很多小伙伴对公司产品非常感兴趣，为了搞清楚产品功能情况把产品经理和领导都喊来开了小会，给出了一份详细的功能介绍，希望大家看完了之后会对公司产品有一个很好的认识。
智能客服工具是利用途径对客户的不懂的地方进行词粒度的拆分,参照中文语义分析技术,找到问句的关键元素,然后和语料库中的不懂的地方进行匹配,进而给出相应的答案。当规则问句越完整,拆解的关键词越多越具体,则匹配到的概率越高。这样的话智能语音要规避哪些不懂的地方呢?
1、短句偏好性
在聊天语料中,除去工具自动提示补充的语句外,大部分语料长度在十五字以内,说明客户在进行咨询不懂的地方时更偏向于用更简单的方法来阐明自己遇到的不懂的地方。
2、过度口语化
由于咨询不懂的地方开始的方案是直接的言语表达,而且传统的呼叫中心等咨询方案都是采用直接语言沟通的方案,永远以来客户养成了口语化的特点,在进行咨询时,更偏向于日常口语化的表达。谁是要在识别工具中加入口语化,甚至地区性的元素,高效地准确识别客户不懂的地方存在困难。除此之外,口语中的语调等都会引起语义的不同,而谁在文本中无法体现,对准确识别不懂的地方造成麻烦。
3、语句不规范性
聊天语料的不规范有多种表现,比方错别字、主语残缺、语法错误等。对于错别字现象,客户在语音输入时由于口音或者环境杂音等不懂的地方往往会在工具显示出错别字,比方不是和原本要表明的意思差距很大,客户往往不会去纠正谁些错别字,而谁对智能客服工具的准确识别有着较大的影响。
要提高知识库更新频率,电子商务市面上变动迅速,为了进行业务的推广,经常会有活动推出,一起产品也会面临一定的变动,在谁过程中客户会不断遇到新的不懂的地方。因此定期利用途径数据回顾将客户新的不懂的地方补充到语料中,将会对智能语音准确率有很大接济。
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