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管理的規(guī)范化具有通用化的知識管理建模方案，可以迅速地幫助大型企業(yè)對龐雜的知識內(nèi)容進(jìn)行面向客戶化的知識管理。沒有內(nèi)置的知識管理方案，需要企業(yè)從頭設(shè)計。面向的對象知識面向客戶的知識管理，使得客戶可以直接有效訪問到客戶化知識庫。同時也面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識管理。主要是面向企業(yè)內(nèi)部進(jìn)行知識管理，缺乏客戶化管理的有效支撐。管理的粒度支持“點(diǎn)式”或“條式”的知識管理，是一種細(xì)粒度的管理；使得大型企業(yè)更有效，更能從知識的運(yùn)行中實(shí)時地掌握企業(yè)的運(yùn)行狀態(tài)，從而更有效地進(jìn)行科學(xué)決策。沒有現(xiàn)成的方法支持細(xì)粒度知識管理，*對“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。復(fù)雜問題處理：多輪對話、模糊意圖、情感化表達(dá)仍需人工干預(yù)。肥西系統(tǒng)智能客服圖片

信息檢索信息檢索也稱情報檢索，就是利用計算機(jī)系統(tǒng)從文本中提取出結(jié)構(gòu)化信息，如實(shí)體、關(guān)系、事件等，從大量文檔中找到符合用戶需要的相關(guān)信息。**系統(tǒng)通過理解用戶的問題并搜索相關(guān)的文本資源，計算機(jī)可以利用自動推理等手段，在有關(guān)知識資源中自動求解答案并做出相應(yīng)的回答。**技術(shù)有時與語音技術(shù)和多模態(tài)輸入/輸出技術(shù)，以及人機(jī)交互技術(shù)等相結(jié)合，構(gòu)成人機(jī)對話系統(tǒng)。信息抽取從指定文檔中或者海量文中抽取出提取出用戶感興趣的信息，如實(shí)體、關(guān)系、事件等，以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理?，幒^(qū)系統(tǒng)智能客服銷售價格支持文本、語音、多模態(tài)（如圖片+文字）輸入，理解用戶意圖并生成自然回復(fù)。

在醫(yī)療健康領(lǐng)域，除了影像信息，還有大量的體檢數(shù)據(jù)、臨床數(shù)據(jù)、診斷報告等，同樣也是自然語言處理大展身手的地方。在教育領(lǐng)域，智能閱卷、機(jī)器閱讀理解等都可以運(yùn)用自然語言挑戰(zhàn)與趨勢（1）挑戰(zhàn)盡管自然語言處理技術(shù)已經(jīng)取得了***的進(jìn)展，但仍面臨許多挑戰(zhàn)，如：語義理解的深度：目前的自然語言處理系統(tǒng)主要停留在語法和表層語義的理解上，對于深層語義的理解仍有待提高。多語言處理：隨著全球化的加速，多語言處理成為自然語言處理技術(shù)的重要發(fā)展方向之一。如何有效地處理不同語言之間的轉(zhuǎn)換和理解是一個挑戰(zhàn)。處理技術(shù)。

AI客服是基于人工智能技術(shù)，通過自然語言處理、語音識別及機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，實(shí)現(xiàn)客戶問題解答與服務(wù)的智能交互系統(tǒng)。其**功能包括需求理解、自動化應(yīng)答及解決方案推薦 [1]。AI客服在標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)場景中能夠24小時響應(yīng)并降低企業(yè)人力成本，但在處理復(fù)雜問題時存在能力不足、缺乏情感交互及人工轉(zhuǎn)接流程繁瑣等缺陷。用戶常面臨重復(fù)提問、分類選項(xiàng)冗長等問題，部分場景可能侵犯消費(fèi)者知情權(quán)和選擇權(quán) [8]。消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法規(guī)定經(jīng)營者應(yīng)真實(shí)、明確答復(fù)消費(fèi)者問題，AI客服無法準(zhǔn)確理解問題、難以轉(zhuǎn)人工客服等情形涉嫌侵權(quán) [12]。智能客服是利用人工智能技術(shù)（如自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等）來提供客戶服務(wù)的一種系統(tǒng)。

文本生成文本生成是指接收結(jié)構(gòu)化表示的語義，以輸出符合語法的、流暢的、與輸入語義一致的自然語言文本，這自然語言處理中的另一個重要任務(wù)，它可以根據(jù)給定的輸入（如關(guān)鍵詞、句子結(jié)構(gòu)等）生成新的文本。這可以用于各種應(yīng)用，如機(jī)器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等。早期基于規(guī)則的自然語言生成技術(shù)，在每個子任務(wù)上均采用了不同的語言學(xué)規(guī)則或領(lǐng)域知識，實(shí)現(xiàn)了從輸入語義到輸出文本的轉(zhuǎn)換。自然語言處理技術(shù)的發(fā)展主要依賴于多種方法和技術(shù)，這些技術(shù)幫助計算機(jī)更好地理解和處理自然語言。多渠道支持：可以通過網(wǎng)站、社交媒體、手機(jī)應(yīng)用等多種渠道與客戶互動。肥西系統(tǒng)智能客服圖片

效率高：秒級響應(yīng)，支持高并發(fā)咨詢。肥西系統(tǒng)智能客服圖片

自然語言認(rèn)知和理解是讓計算機(jī)把輸入的語言變成有意義的符號和關(guān)系，然后根據(jù)目的再處理。自然語言生成系統(tǒng)則是把計算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言。自然語言處理的任務(wù)包括研制表示語言能力和語言應(yīng)用的模型, 建立計算框架來實(shí)現(xiàn)并完善語言模型，根據(jù)語言模型設(shè)計各種實(shí)用系統(tǒng)及探討這些系統(tǒng)的評測技術(shù)。 [1]自然語言處理的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著計算機(jī)科學(xué)的發(fā)展而逐漸形成。早期研究早期自然語言處理研究（1950s-1980s）：**早的自然語言理解方面的研究工作是機(jī)器翻譯 [2]。1949年，美國人威弗首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計方案 [3]。1954年的喬治城-IBM實(shí)驗(yàn)涉及全部自動翻譯超過60句俄文成為英文。研究人員聲稱三到五年之內(nèi)即可解決機(jī)器翻譯的問題 [4]，不過實(shí)際進(jìn)展遠(yuǎn)低于預(yù)期，1966年的ALPAC報告發(fā)現(xiàn)十年研究未達(dá)預(yù)期目標(biāo)，機(jī)器翻譯的研究經(jīng)費(fèi)遭到大幅削***西系統(tǒng)智能客服圖片

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