关于“评价人工智能客服的网站”的问题，小编就整理了【1】个相关介绍“评价人工智能客服的网站”的解答：
AI技术如何打造智能客服？可以从以下几个步骤着手：
（1）确定任务（智能客服）；
（2）精细任务分析，从特定应用领域、应用场景出发；明确智能客服需要保证那些问题能自动化回答，那些问题可以不用关注，总体来讲，就是要以任务为驱动；
（3）任务或问题的明确定义：当做分类任务解决 还是 直接生成回答的问题；针对不同的问题，分别考虑数据收集、收据处理、算法选型、评估方案与指标设计、实验设计、上线方案和运维等问题。
（4）详细分析好任务和待回答的问题后，就需要准备语料库（注重数据质量，好的数据质量，胜过最优秀的算法）；
（5）数据预处理，将文本数据转换为词向量（有多种方法，如word2vec等等），考虑输入数据与标签数据组织形式，可以参考智能问答相关的开放数据集；
（6）数据分析，主要包括数据量大小的分析、词向量高维嵌入分析、如果是分类任务还要分析类别的数据平衡性；能想到的统计分析与数据处理方法都可以考虑，目标是数据高质量；值得一提：数据量的大小决定数据处理（如需要数据增广、类别平衡、数据上或下采样等）、方法的选择以及模型训练的方法（如使用预训练模型、考虑小样本学习方法等）；
（7）模型选择与模型训练（注重跟进前沿论文和成果，模型训练就多关注训练技巧），这部分主要考虑方法选择，如果是深度学习方法，应充分考虑模型结构设计、损失函数设计、模型集成等问题；
（8）实验与结果评估，注重训练数据与评价数据划分，科学/严谨实验，科学分析；利用设计指标进行评估并充分分析实验结果，寻找模型做得不好的样本案例（badcase）；
（9）badcase分析与解决；
（10）上线前实测，逐步扩大用户使用范围；
（11）继续跟进和改进出现的问题，重复（1）~（10）的环节。
由于从事智能客服领域，对智能客服的开发也有比较全面的了解，这里从AI技术的角度介绍一下。
智能客服用到的技术群
智能客服机器人会用到很多人工智能方面的技术，比如自然语言理解、深度神经网络、知识图谱、语音识别、语音合成等方面的技术。为了便于您从总体上了解这些技术，以璞娲智能客服用到的技术为例，请参考下面不同角度的技术全景图。
从客服处理过程理解AI技术
要理解智能客服中的AI技术，我们可以从技术的应用过程来加以理解。比如电话应对过程中，智能客服会用到下面几种技术。
自动语音识别（ASR, Automatic Speech Recognition）将麦克风采集到的用户声音转化为文字的过程。
自然语义理解（NLU, Natural Language Understanding）将用户说的话转化成机器能理解的话，例如把转化成文字后的两句话“给张三打电话”和“打电话给张三”理解成同样的操作。
自然语言生成（NLG, Natural Language Generation）与自然语义理解相反，是将机器的语言转化人的语言，本阶段的输出是文字。
语音合成（TTS, Text To Speech）将文字合成声音并播放出来，并尽可能的模仿人类自然说话的语音语调，给人以交谈的感觉。
智能客服中用到的AI技术
上面从客服处理过程的角度介绍了几种技术范畴，
深度神经网络深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度神经网络（DNN, Deep Neural Network）是一种机器学习算法，可以大大提高智能客服应用中的识别率。
知识图谱
知识图谱（Knowledge Graph）就是把所有不同种类的信息连接在一起而得到的一个关系网络。知识图谱是基于现有数据的再加工，包括关系数据库中的结构化数据、文本或XML中的非结构化或半结构化数据、客户数据、领域本体知识以及外部知识，通过各种数据挖掘、信息抽取和知识融合技术形成一个统一的全局的知识库。知识图谱将应用于客服系统，主要的应用方面有三个：一是客服系统知识卡片的建立，二是个性化推荐，三是客户关怀。
迭代决策树
迭代决策树（GBDT，Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力较强的算法，在智能客服中有比较多的应用。
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到此，以上就是小编对于“评价人工智能客服的网站”的问题就介绍到这了，希望介绍关于“评价人工智能客服的网站”的【1】点解答对大家有用。
