huBERT alapú sziámi neurális háló architektúrák elemzése ügyfélszolgálati emailek klasszifikációjára
A digitális gazdaságban megnőtt az ügyfélszolgálatok szerepe és az ügyfelek nem-közvetlen kommunikációs csatornák (pl. email) esetén is gyors választ és hatékony megoldást várnak. Az ügyfélszolgálatoknak ezt úgy kell elérniük, hogy közben a szöveges (email, közösségi média stb.) üzenetek száma roham...
Elmentve itt :
| Szerzők: | |
|---|---|
| Testületi szerző: | |
| Dokumentumtípus: | Könyv része |
| Megjelent: |
2023
|
| Sorozat: | Magyar Számítógépes Nyelvészeti Konferencia
19 |
| Kulcsszavak: | Nyelvészet - számítógép alkalmazása |
| Tárgyszavak: | |
| Online Access: | http://acta.bibl.u-szeged.hu/78429 |
| Tartalmi kivonat: | A digitális gazdaságban megnőtt az ügyfélszolgálatok szerepe és az ügyfelek nem-közvetlen kommunikációs csatornák (pl. email) esetén is gyors választ és hatékony megoldást várnak. Az ügyfélszolgálatoknak ezt úgy kell elérniük, hogy közben a szöveges (email, közösségi média stb.) üzenetek száma rohamosan növekszik. A szöveges adathalmazok természetes nyelvi feldolgozásának egyik új technikája a BERT, melynek huBERT néven magyar változata is elérhető. Az itt bemutatott kutatás célja kettős: egyrészt egy valós ügyfélszolgálati probléma (nagy mennyiségű emailek automatikus kategorizálásának) mesterséges intelligencia alapú informatikai támogatása a hatékonyabb feldolgozás érdekében; másrészt a felhasznált BERT-alapú MI architektúrák szisztematikus vizsgálata tapasztalat szerzés céljából. A Python nyelven megírt és huBERT modulokat is használó sziámi architektúrára épülő 3 illetve 10 kategóriát felismerő, ügyfél emaileket feldolgozó megoldás paramétereinek változtatásával növelhető volt a pontosság és az alkalmazott legösszetettebb struktúrával a kezdeti alig 70%-os helyett közel 95%-os teljesítmény volt elérhető. |
|---|---|
| Terjedelem/Fizikai jellemzők: | 405-416 |
| ISBN: | 978-963-306-912-7 |