采用一键转化知识发布接口,对接系统输入知识所需主要字段,可直接发布至知识库系统中。
运用机器学习算法,构建知识模型,通过模型从海量信息(如工单)中筛选合格、优秀的知识内容,纳入知识库系统中。
对接语音识别接口,将口述对话内容转化为知识文档,保存到知识库系统中。
实现智能自动摘要,抽取重要知识观点;生成每日新知识简报,了解每日内容动态热点。
文档相似度查重是利用算法进行检查,可以设置重复率阀值,而不是简单的比对词语,或标题。
自动聚类是对已有库存知识文档进行跑批,设定聚类的数量,系统按照内容、语义、词汇的相近和相关性,自动得到聚的类型特征和聚类结果。
自动归类是建立知识分类,录入训练数据,建立分类模型,新增知识系统可自动识别所属分类。
自动解析知识对word、pdf、txt等知识内容,自动根据段落、内容意义,拆分为问答对,人工确认后作为知识点输出应用。
传统摘要是基于人工编写,或自动提取文章的第一段,耗时费力。基于深度学习的自动摘要技术,可以通过机器阅读全文根据词频、意义比重等权重关系,计算并得出文章的自动摘要。
自动抽取知识图谱是基于结构化和半结构化内容,系统自动构建为知识图谱,实现智能的知识问答,或搜索问题,直接给出答案,而不是给出某篇文章。
应用场景:
智能搜索,进行语义模糊搜索。
智能问答,通过语义相似性查找类似问题,回答客户提问。
应用场景:
相似/相同图片搜索,在自建图库中找到与查询图片语义相似/相同的图片集,并给出相似度打分。广泛应用于相似图片素材搜索、相似美术作品推荐等场景。
用户行为理解是基于用户搜索和阅读知识行为路径,通过神经网络计算,实现对用户行为的预测。
用户兴趣理解是基于用户关心的内容特征,以及用户对内容的关注程度,构架用户兴趣模型。