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智能客服,到底“智能”在哪里

在人工智能、移动互联、IM通讯、社交互动、智能路由等多项技术进步的共同推动下,智能客服技术发酵,并从早期的“电话客服在线化”逐渐进化到“以领域知识库建设为核心工作,通过文本、语音、或视频等方式交互的智能客服机器人系统...客服智能化、场景化、社交化成了客服系统未来发展的主流。根据前瞻产业研究院预估,2019年我国约有4000亿客服市场,智能客服市场将达到500亿~800亿元。 智能客服, 到底智能哪里?...所有技术的诞生都有观望期,智能客服概念初始于2000年前后,历经20余年发展,市场渗透率不足20%,剩下80%正在观望的企业,他们想要了解现阶段的“智能客服”到底“智能”在哪里?能够解决哪些实际问题?...要明确智能客服的作用价值,得先知道智能客服的工作原理。腾讯企点总经理张晔先生从需求及技术的角度出发,介绍了智能客服的运行机制。 第一步:让企业客服与客户在各个触点进行连接。...张晔:聚焦智能客服领域,我比较关注客服型、营销型、任务型机器人的发展(比如:NLP、ASR、TTS、行业知识图谱、多轮会话管理、智能语音语义质检等技术);通信技术与智能客服的结合(比如:视频客服、直播会议

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2016,智能硬件融资看哪里

智能硬件,听起来是一个非常洋气的词,技术的进步,很多幻想技术的初见雏形让不少人坚信科幻电影中酷炫的场景早晚会成为现实,现在的智能硬件就是明天的黑科技。...每年投资机构数量(个) 四、2011年至今投资主要还是集中在智能家居和可穿戴设备方面,现在机器人领域又成为新的热门行业,智能医疗以及智能交通所占的比例依旧不是很高。...2016年投资趋势分析 一、智能家居和智能穿戴的融资份额一直以来都占据着市场的较大部分,且种类繁多,更多的大头企业纷纷想以此打造自己的企业生态圈,可见2016年必定还是重点投资对象。...凭什么相信2016的智能硬件市场 越来越多的互联网巨头企业或是科技公司都将加入智能硬件市场,比如阿里巴巴、格力、腾讯,甚至包括小米、乐视。...总而言之,2016年,智能硬件,看你的!

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智能医疗的春天在哪里

镁客网这么多期都在说时尚的智能硬件,今天我们来说说跟我们老百姓戚戚相关的话题——智能医疗。...别说基本都是靠电脑或者智能手机操作的智能医疗设备了,拿家里的智能遥控器来说,有几个老年人能用的,他们除了知道遥控器上有最基本的调台、调音、关机功能,别的智能功能对他们来说都形同虚设。 ?...然而,目前的智能设备在检测后一般都需要远程传输数据,需要上网,这就让智能医疗陷入“不智能”的最关键点。我不夸张的说,这个东西别说爷爷奶奶了,我父母那个年龄层的都不一定会弄。...总而言之,目前的智能医疗,面临着“难诊断”、“不便利”、“不能医”这三大问题,与智能相去甚远。 智能医疗的春天在哪里? 吐了那么多槽,有人肯定会说,那按照你那么说未来移动医疗无路可走囖!...2、利用大数据技术让硬件变得更“智能” 现有所谓智能硬件的智能程度还不够,是因为还没有将病种细分化,从细分病种入手,收集大量标准化、连续性数据,然后利用大数据技术让硬件变得越来越“智能”。

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大数据智能匹配:目标用户在哪里,广告就到哪里

(图片来源:网络) 大数据 洞悉每一分广告费花在哪里 著名广告大师约翰·沃纳梅克提出:我知道我的广告费有一半浪费了,但遗憾的是,我不知道是哪一半被浪费了。...由于不清楚目标用户在哪里,通过什么途径才能将广告信息精准推送到目标用户面前,以往只能靠撒天网式的广告尽可能多地覆盖用户,这样盲目投广告的确会浪费不少广告费,品牌主往往不清楚每一分广告费花在了哪里,带来了什么样的营销效果...智能匹配 目标用户在哪里,广告就到哪里 大数据精准营销的核心在于让广告在合适的时间,通过合适的媒体,以合适的方式,投给合适的用户群体。...据悉,一站式智能营销平台城外圈全新升级后,优化了“智能诊断”服务功能,通过独家智能算法,使品牌和媒体得以更好地匹配。...所以,智能大数据技术让品牌营销告别了以往的“粗放式、广撒网”,通过智能匹配合适的媒体来进行广告传播,从而有效触达目标用户。

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智能视频监控,究竟“智”在哪里

当人们一提到智能视频监控时,就会想起高清摄像头、人脸识别等技术。其实不然,真正智能视频监控不仅仅是这些技术算法,更重要的是如何将这些算法融入到应用场景中,更好地去服务大众、起到降本增效的作用。...首先,智能视频监控的“智”在于数据分析。传统的监控系统可能只是简单地将视频录下来,却无法对其中的内容进行深入分析。...图片 然而,随着智能监控技术的不断进步,也引发了一些关于隐私和安全的担忧。针对这些问题,确保智能监控合法、合规的运行非常重要。...图片 综上所述,智能监控的智在于数据分析、自动化反应以及整合融合。随着人工智能、大数据和物联网等技术的不断进步,智能监控将在安全防范、城市管理、交通管理等领域发挥越来越重要的作用。...然而,人们也需要正确认识和使用智能监控技术,保证其在为我们带来便利的同时,也要注意隐私和安全的保护,以实现智能监控的可持续发展。

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识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向,极大推动了自然语言处理的发展。...然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...不完善的知识图谱对齐所得到的文本训练数据也将是不完善的,对那些长尾知识而言,仍难以通过这种远程监督机制来得到训练实例。

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基于知识图谱的智能问答方案

三、智能应用角度 ? 知识图谱最早就是由Google应用到知识搜索中取的一个名字,以前都不叫知识图谱。...而在企业智能应用中,因为有了知识图谱,我可以关联相关的数据来探测异常、控制风险等。 ? 之前看到有人说,作为人工智能的产品经理,不能不了解知识图谱。为何知识图谱在人工智能时代如此重要呢?...可以依据一定的推理规则发现新知识,形成的知识经过质量评估后进入知识图谱。依据知识图谱数据平台可构建语义搜索,智能问答,推荐等应用。 以下是知识图谱构建步骤的详细介绍。...基于知识图谱的相关应用大致可以分为搜索、问答、决策、推荐等几种常见的类别,本文主要就年初规划的xx智能问答建设方案,介绍一下基于知识图谱的智能问答,主要分为如下几个方面: 1、人机对话体系结构 2、问答产品知识结构...3、典型的智能问答产品 4、智能问答的关键技术 5、基于知识图谱的智能问答 1、人机对话体系结构 ?

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识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

作者 | 韩旭、高天宇、刘知远 来源 | 知乎 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...在人工智能领域国际著名会议AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL上发表多篇论文,是OpenKE、OpenNRE等开源项目的开发者之一。...高天宇,清华大学计算机系大四本科生,主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文,是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。

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识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

作者 | 韩旭、高天宇、刘知远 来源 | 知乎 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...在人工智能领域国际著名会议AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL上发表多篇论文,是OpenKE、OpenNRE等开源项目的开发者之一。...高天宇,清华大学计算机系大四本科生,主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文,是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。

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识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向,极大推动了自然语言处理的发展。...然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...在人工智能领域国际著名会议AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL上发表多篇论文,是OpenKE、OpenNRE等开源项目的开发者之一。...在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文,是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。

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识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

大数据文摘出品 来源:知乎(zibuyu9) 作者:韩旭、高天宇、刘知远 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。...为了尽可能及时准确地为知识图谱增添更加丰富的世界知识,研究者们努力探索高效自动获取世界知识的办法,即实体关系抽取技术。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...不完善的知识图谱对齐所得到的文本训练数据也将是不完善的,对那些长尾知识而言,仍难以通过这种远程监督机制来得到训练实例。

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识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

本文转载自知乎专栏「NLP日知录」 作者:韩旭、高天宇、刘知远 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...在人工智能领域国际著名会议AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL上发表多篇论文,是OpenKE、OpenNRE等开源项目的开发者之一。...高天宇,清华大学计算机系大四本科生,主要研究方向为自然语言处理、知识图谱、关系抽取。在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文,是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。

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人工智能的未来在哪里吗?

1、目标 在这篇文章中,我们将研究人工智能的未来,来了解人工智能在真实的行业中的前景和就业机会。我们将从人工智能介绍、人工智能应用程序、示例、人工智能职业以及人工智能中的工作概况开始。...2、人工智能介绍 “制造智能机器的科学和工程,特别是智能计算机程序。” 智力使我们与世界上的万物相区别,因为我们有能力去理解和运用知识。我们还可以提高在我们进化过程中扮演重要角色的能力。...9、人工智能的未来 人工智能能为公司赚取大量利润。此外,人工智能在我们的日常生活中以惊人的速度发展。 根据这一资料提出了一个新的问题:人工智能是否可能优于人类的表现如果是,那么它会发生吗?...因此,MI的研究人员相信,在未来40年里,人工智能将变得比人类更聪明。 为了打造更智能的人工智能,企业已经收购了大约34家人工智能初创企业。它是在2017年第一季度被收购的。...这些公司正在加强在人工智能领域的领先地位。 在生活的每个领域,人工智能都是存在的。我们使用人工智能将大数据组织成不同的模式和结构。此外,模式有助于神经网络、机器学习和数据分析。

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【NLP】知识图谱从哪里来:实体关系抽取的现状与未来

作者:韩旭、高天宇、刘知远 整理来源:深度学习自然语言处理 最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球,在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下,深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向...然而,这些知识又从哪里来呢?这就涉及到人工智能的一个关键研究问题——知识获取。 知识图谱 现有大型知识图谱,诸如Wikidata、Yago、DBpedia,富含海量世界知识,并以结构化形式存储。...不过,使用已有知识图谱对齐文本来获取数据训练关系抽取模型,再利用该模型来抽取知识加入知识图谱,本身就有一种鸡生蛋与蛋生鸡的味道。...在人工智能领域国际著名会议AAAI、ACL、EMNLP、COLING、NAACL上发表多篇论文,是OpenKE、OpenNRE等开源项目的开发者之一。...在人工智能领域国际著名会议AAAI、EMNLP上发表多篇论文,是OpenNRE等开源项目的主要开发者之一。主页: Tianyu Gaogaotianyu.xyz ?

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>>人工智能:知识图谱基础知识

本体知识图谱 本体就是对那些可能相对于某一智能体(agent)或智能体群体而存在的概念和关系的一种描述。 ​ ——汤姆·格鲁伯——《迈向知识共享型本体的设计原则》。 ​...本体从schema的角度来定义(自上向下),而知识图谱其实更强调的是数据层(自底向上)来构建。对于领域或垂直行业的知识图谱,一般都需要有本体层。而实体可以定义为本体的某个概念的实例。 ​...——王昊奋老师 本体(ontology)主要应用于:人工智能、语义网、软件工程、 生物医学信息学、图书馆学以及信息架构。...openCyc ​ 是一个致力于将各个领域的本体及常识知识综合地集成在一起,并在此基础上实现知识推理的人工智能项目。其目标是使人工智能的应用能够以类似人类推理的方式工作。

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驾驭未来:知识图谱与工业智能问答

2.ChatGPT的回答从哪里来?我们使用ChatGPT这种语言模型来回答问题的时候,都会发现通常答案都比问题来得长,而且会补上额外的信息,这是如何做到的呢?...ChatGPT如何工作那么ChatGPT的答案从哪里来呢?简而言之,回答问题也好、写作短文也好,都基于它对现有事实的抽取和整合,或者说归纳总结。说到这里,我就要开始讲知识图谱了。...4.知识图谱与智能问答知识图谱与智能问答其实是两个相关的概念,它们都在人工智能领域中扮演着重要的角色。知识图谱是以图形结构表示的知识库,它包含了实体、属性和实体之间的关系。...基于知识图谱的智能问答系统(KBQA)是一种常见的技术路线,它利用知识图谱中的数据进行问题的解析和查询,从而得到准确的答案。知识图谱与智能问答系统的结合可以提高问答系统的准确性和效率。...通过利用知识图谱中的丰富知识和关系,智能问答系统能够更好地理解用户的问题,并给出更准确的答案。同时,知识图谱也可以为智能问答系统提供更多的背景知识和上下文信息,从而提升系统的智能化水平。

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【知识图谱】知识推理,知识图谱里最“人工智能”的一段

如何将这些信息有效组织起来,进行结构化的存储,就是知识图谱的内容。 知识图谱的难点在于知识图谱的搭建,如何高效、高质量、快速的搭建知识图谱是知识图谱工程的核心。...搭建了一份知识图谱之后,如何更好的利用和优化它呢?今天我们介绍知识图谱中的知识推理来回答这个问题。...作者&编辑 | 小Dream哥 1 知识推理 刚刚开始接触深度学习的时候,心里一直藏着一个疑惑,即现在的神经网络和反向传播算法为什么会被称为“人工智能”,怎么看,也不过是一种模仿神经学的更为复杂数学模型而已...直到接触到了知识图谱以及今天要介绍的知识推理,才感觉到一些所谓真正“人工智能”的味道。闲话叙毕,现在看看所谓的知识推理,究竟是怎么一回事,有哪些实现方法,进展到了什么样的程度。...总结 知识图谱是人工智能技术最重要的基础设施,是计算机能够实现推理、预测等类似人类思考能力的关键。

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人工智能的浪潮中,知识图谱何去何从?

近日,AI科技大本营采访到了东南大学教授、博士生导师,东南大学认知智能研究所所长漆桂林。...例如,金融领域中的信用评估、风险控制、反欺诈问题;医疗领域中的智能问诊问题。从通用知识图谱到领域知识图谱,知识图谱开始在越来越广泛、复杂的场景中落地并解决实际问题。...漆桂林简介 漆桂林,东南大学教授,博士生导师,东南大学认知智能研究所所长。现任中国中文信息学会语言与知识计算专业委员会副主任和中国科学技术情报学会知识组织专业委员会副主任。...2006年,漆教授获得英国贝尔法斯特女皇大学计算机博士学位,导师为人工智能界著名专家 Weiru Liu 教授。...目前,漆桂林的研究方向为:知识图谱的表示和推理、通用知识图谱构建、情感分析、智能问答、关系抽取、多模态图像处理。

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