IVR NLP

EINFÃœHRUNG IN DIE IVR

Wenn ein Kunde ein Unternehmen anruft. Der Anruf wird nicht von einer traditionellen Sekretärin, sondern von einem elektronischen Assistenten (einem programmierten Begleiter) beantwortet.

Diese elektronische Assistentin führt Sie zur Klärung Ihrer Frage. Doch wer ist diese elektronische Sekretärin? Diese elektronische Rezeptionistin ist IVR (Interactive Voice Response)

IVR wird allgemein verwendet.

IVRS werden in zahlreichen Perspektiven während des täglichen Lebens außer dem allgemeinen Gebrauch von ihm in (Telefonrahmen und World Wide Web) verwendet, wie in diesen Fokussen unten erschienen

I. Es wird verwendet, um Front-End eine Call-Community-Aktivität, zu unterscheiden Gast Bedürfnisse und führen Sie es und einmal in eine Weile nach (Sicherheit Erkennung Aufgabe) durch die Betrachtung der Daten, die von dem Gast, zum Beispiel (Gast-Konto, Pre-Recorder-Daten) mit Caller-ID-Informationen.

II. es verwendet Automatic Call Distributor (ACD), um Erklärungen abzuspielen und die Beiträge der Kunden zu erhalten Nachfrage.

III. es wird in Voice Email verwendet, um zu erfragen, ob er die Nachricht vertreiben, lesen, ändern und hören möchte.

IVR-Anwendungen

IVR entdeckt seine Anwendung über die Unternehmungen aus mehreren Gesichtspunkten. Als Schuh unten:

1.Auto Receptionist: es bedeutet die Bedienung der Anrufe von Kunden.

2.IVRS telephonische Warnungen: verwendet, um die Kunden oder Vertreter oder verschiedene Partner anzurufen, um ihnen einige hilfreiche Daten zu geben.

3. die Automatisierung der Kundenbetreuung:

1.IVRS Bestandskontrolle: wird verwendet, um die Kundendaten über die Telefonleitung aufrechtzuerhalten.

2.IVRS-Reservierungen: Das diskursfähige IVRS ist ein hilfreicher Ansatz, um Tickets oder Plätze zu buchen. IVRS-Kampagnen, zum Beispiel für soziale Kampagnen wie Polio-Impfungen.

EINFÃœHRUNG IN NLP

In normalsprachlichem Text enthaltene Verfahrensdaten

Auch bekannt als Computerlinguistik (CL),

Human Language Technology (HLT), Natural Language Engineering (NLE)

NLP für Maschinen...

• Analysieren, Verstehen und Erstellen von menschlichen Dialekten, so wie es Menschen tun
• Anwendung computergestützter Methoden auf den Sprachraum
• Klärung phonetischer Spekulationen, Nutzung der Hypothesen zur Herstellung von Rahmenwerken, die von sozialem Nutzen sein können
• Angefangen als Teil der Künstlichen Intelligenz
• Anleihen bei Linguistik, Psycholinguistik, Kognitionswissenschaft und Statistik
• PCs sollen sich mit unserer Sprache vertraut machen, anstatt dass wir ihre Sprache lernen

Warum NLP?

• Ein Zeichen für menschliches Wissen
• Text ist der größte Tresor menschlicher Informationen und entwickelt sich rasant
• PC-Programme, die Text oder Diskurs erhalten Syntaktische Analyse
• Die Syntax befasst sich mit der korrekten Beantragung von Wörtern und deren Auswirkung auf die Bedeutung
• Dies beinhaltet die Untersuchung der Wörter in einem Satz, um die syntaktische Struktur des Satzes zu beschreiben
• Die Wörter werden in eine Struktur umgewandelt, die zeigt, wie die Wörter miteinander identifiziert werden
• Z.B. "die junge Dame die zur Schule geht". Dies würde vom englischen syntaktischen Analysator abgelehnt werden Nüchterne Analyse
• Die Pragmatik befasst sich mit dem allgemeinen offenen und sozialen Umfeld und dessen Auswirkungen auf das Verstehen.
• Sie beinhaltet das Abstrahieren oder Ableiten des absichtlichen Gebrauchs der Sprache in bestimmten Situationen.
• Wichtig sind die Teile der Sprache, die Weltinformationen erfordern
• Das Hauptaugenmerk liegt darauf, dass die ausgetauschten Informationen daraufhin überprüft werden, was sie tatsächlich implizieren.
• Z.B. "schließe das Fenster..." hätte als Aufforderung und nicht als Bitte entschlüsselt werden müssen.
• Der Umgang mit menschlicher oder verständlicher normaler Sprache ist eine KI-komplette Angelegenheit
• Es ist das Gleiche wie das Problem des menschlichen Bewusstseins zu lösen und PCs so klug wie Menschen zu machen
• Machen Sie PCs so, dass sie sich um Probleme wie Menschen kümmern und wie Menschen denken können, genauso wie sie Aufgaben ausführen können, die Menschen nicht ausführen können, und machen Sie sie fähiger als Menschen Synopsis
• Das Erfordernis der Disambiguierung macht das Sprachverstehen mühsam
• Ebenen der etymologischen Bearbeitung:
• Syntax, Semantik, Pragmatik
• Statistische Lernstrategien können genutzt werden, um:
• Automatisches Lernen der Satzstruktur
• die wahrscheinlichste Ãœbersetzung in Abhängigkeit von einem gebildeten, messbaren Modell zu berechnen
• Scharfsinnige Vermutungen anstellen