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语义分析引擎、分词标注引擎可以实现一个问题应付各种相似问法的效果；答案引擎让智能机器人能够匹配答案；智能过滤引擎赋予机器人智能筛选答案的能力，屏蔽无效答案，将的信息传递给用户；智能反问引擎使机器人具备了多轮对话能力，持续地与用户保持互动；场景识别引擎，通过上下文语境判断，让人机交互更加自然；系统的关键技术涉及三个主要方面：基于自然语言理解的语义检索技术、多渠道知识服务技术、大规模知识库建构技术。在自然语言理解语义检索技术方面，我们让公众以自然的方式表达自己的信息或知识需求，并能够获得其想要的信息。对日常工作运行中产生的结构化数据，能够进行自定义发布为知识，搜索引擎可对结构化知识进行全文检索。滨湖区好的智能客服调试

咨询，知识管理的实施过程当然不是一个IT系统上线这么简单，需要辅助以专业的理论和实践经验指导，才能够少走弯路。KMpro帮助客户不完成系统的建设，更重要的是建立一套运行机制与体系。深蓝海域除提供系统技术服务之外，还可以提供从全系列的项目落地服务，包括“知识需求分析、知识分类、知识标准、知识应用、知识管理制度、知识组织架构、系统上线培训”等每个关键环节的咨询服务，强调不但要从技术角度建好系统，更要协助客户运营使用好系统。“分类+搜索+人+应用+咨询”是KMpro的观点，“分类和搜索”解决了技术上怎么实现的问题，“人和应用”解决了知识管理做什么的问题，而“咨询”则解决了项目的实施经验协助问题。五位一体的组合，让KMpro不是一套软件系统，更是一套针对知识管理工作的完美解决方案。扬州品牌智能客服调试Autodesk虚拟客服已经把平均的反馈时间从38小时减少到6 分钟，效率提升达到99%。

支持可视化的工作流引擎驱动知识进行全生命周期管理。支持自定义审批业务规则，结合工作流进行知识的快速审批。支持与各业务系统进行知识交换的WebService、API接口支持知识的打分、评价、收藏、转发，利用群体智慧来挖掘经典知识。系统作为企业智力资源的载体，集中了企业的经验和智慧，发掘和利用的经验和智慧，可以更好的完成知识的传递和转换。用户可以通过系统，找到系统内的，对进行点对点的提问。系统一个好问题胜过一个好答案，用户在日常工作生活中遇到的各种问题，都可以通过系统进行提问，其他用户可以对问题进行回答，也可以通过系统直接向进行提问，用户在登录系统后，可以在系统中直接进行答复和处理。

自1999 年文本检索会议( Text Retrieval Conference ,简称TREC) 引入系统评测专项(Question Answering Track ,简称QA Track) 后,人们对基于自然语言的系统再次产生了浓厚的兴趣,在近些年的TREC 比赛中,QA Track 是受关注的评测项目之一。日语评测平台Question Answering Challenge (QAC) 是从2002 年开始的,每两年举办一届。自NTCIR-5开始，其CLQA专项中加入中文评测语料，但尚未见有简体中文。由IST Programme of the European Union 资助的Cross Language Evaluation Forum (CLEF) 在2003 年设立届多语言系统评测(Multilingual Question Answering) 项目,并计划每年举办一次。支持细粒度企业知识管理；

虚拟客服将成解决客户问题的站。虚拟客服的原始知识库主要来自聊天日志、使用实例和论坛帖子。迄今为止，虚拟客服已经分析了1400多万个句子中的关键词、实体、短语、群组，以及其他讲话语音和语言模式。在运行过程中，虚拟客服将持续处理对话，并扩展对客户查询相关的细微差别、含义和上下文的理解——可以不知疲倦地学习，这正是AI的优势。随着时间的推移，虚拟客服将不断吸收内部人员的经验，处理不同客户问题的能力也会越来越强。支持人工话务和文字话务的有效结合，成倍的提高人工话务效率，大幅度降低企业客服成本；镇江购买智能客服厂家供应

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