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腾讯云自然语言处理接口服务的经典使用场景(一)

自然语言处理

下面列举NLP接口服务的两个典型使用场景。

应用场景:

(1) 文本智能纠错:

在智能客服的工作场景中,针对用户输入的语音信息,在语音转文字/文本(ASR→TTS)的过程中,不可避免地会出现不少的上下文错位和措辞上的文本错误。面对这些错误,如果单纯使用人工来进行处理,会消耗大量的人力成本。这时,可以使用句法依存分析和文本纠错接口,对文本中各个语言单位之间的语义关联进行分析,同时实现对文本的自动纠错。该功能通过对文本的智能化纠错,可以高效辅助人工,有效提升语音转文字的文本质量。

除了在智能客服的用户输入检查场景中,在出版物或扫描件文档的图像转文本(OCR)场景下,也会出现类似智能客服语音转文本中的错误情形。因此,句法依存分析和文本纠错接口也可用在图像中的文字识别结果验证中。

综上所述,在智能客服的用户输入检查、图像中的文字识别结果验证、办公文档审核、文本智能质检等场景中,都有文本智能纠错的需求。因此,文本纠错和句法依存分析接口在这些场景下有广泛的应用。

(2) 用户指令解析:

智能客服为用户服务(与用户互动、解决用户问题)的前提是理解用户的指令,即理解用户所表达的语言含义(语义)。这时,可以使用词法分析接口,包含智能分词(基本词和短语)、词性标注、命名实体识别三大功能,利用该接口服务对用户所表达的文本进行预处理。具体来说,该服务以智能分词和词性标注为基础,首先识别出文本中的基本词汇(分词),然后对这些词汇进行重组,同时对重组后的词汇进行词性标注,最后进一步识别出命名实体(专有名词识别);通过分析用户语音或文字命令中的关键名词、动词、数量词、时间、地名等,准确理解用户指令的含义,大大提升了用户体验和用户对智能客服的满意度。

腾讯云智能客服机器人技术架构

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