27 февраля 2017
Использоваться новый метод будет в таких инструментах речевой аналитики ЦРТ, как «модуль кластеризации» и «модуль автоматического аннотирования».
Метод основан на технологиях работы с большими данными (big data) и современных методах машинного обучения (machine learning) в сочетании с глубоким лингвистическим и семантическим анализом речи.
Особенно остро проблема «понимания» речи (речевого сообщения и/или большого объема речевых данных) стоит в крупных контакт-центрах, обрабатывающих информацию в постоянном режиме и больших объемах. Именно поэтому основными потенциальными потребителями систем, автоматически выделяющих связные контексты (логические структуры, «ситуации») тех или иных значимых для анализа слов, являются аналитические службы КЦ и служб технической поддержки государственных и коммерческих структур.
Цель выделения контекстов в больших массивах данных - учитывать информацию, непосредственно связанную с целевым словом, и не включать в контекст нерелевантную информацию. Выделение связных контекстов слов в разы упрощает работу аналитиков, позволяя им в автоматическом режиме решать такие задачи, как:
Недавние публикации:
Облачная речевая аналитика группы ЦРТ оптимизировала более 30% времени специалистов FRANK AUTO,
Новость, 02 апреля 2025
Речевая аналитика группы ЦРТ с генеративным ИИ оптимизирует 70% времени аналитиков контактных центров,
Новость, 19 марта 2025
Комплексное решение для аналитики и управления коммуникациями,
Публикация, 30 октября 2023