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Goodcall 通过 Scale Rapid 的文本注释增强聊天机器人性能

技术

分析与建模 - 自然语言处理 (NLP)
分析与建模 - 机器人过程自动化 (RPA)

适用行业

电信

用例

对话机器人
语音识别

服务

系统集成
培训

关于客户

Goodcall是一家为企业提供智能电话座席的公司。这些代理本质上是聊天机器人，客户可以调用它们来请求有关营业时间、位置以及产品或服务的信息。聊天机器人使用自动语音识别 (ASR) 将语音转换为文本，然后利用人工智能分析来解释用户的请求并提供适当的响应。为 Goodcall 聊天机器人提供动力的意图分类模型需要根据实际生产数据定期进行微调。 Goodcall 的目标是通过增强聊天机器人的性能来改善客户体验。

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挑战

Goodcall 是一家为企业提供智能电话代理的公司，在管理和注释聊天机器人生成的大量数据方面面临着重大挑战。聊天机器人使用自动语音识别 (ASR) 将语音转换为文本，并使用人工智能分析来解释客户请求，需要根据实际生产数据进行定期微调。然而，用高质量注释来标记如此大量的数据的过程非常耗时且占用资源。此外，由于其内部数据注释流程，Goodcall 无法匹配可用数据的规模。这意味着每一条未标记的数据都错失了改进模型的机会。为了增强模型性能和客户体验，Goodcall 需要一种可扩展、可持续的方法来标记大量数据。

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解决方案

Goodcall 与 Scale Rapid 合作获取高质量的文本注释。 Scale Rapid 的用户友好型工具使 Goodcall 能够发送大量样本以供审核，并接收文本分类标签作为回报。这些标签描述了某些短语的含义，为软件工程师提供了评估和改进模型所需的数据。 Goodcall 还使用这些人工审查的标签来检查系统中未标记的项目，从而扩大了他们可用于改进模型的数据种类。此过程帮助 Goodcall 提高了模型文本转语音记录的准确性，并增强了机器人正确理解意图的能力。

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运营影响

Working with Scale Rapid has not only improved Goodcall's model performance but also enhanced the overall customer experience. By outsourcing the labeling process, Goodcall has been able to free up engineering time to tackle other problems. Additionally, using Scale Rapid’s text classifications, Goodcall has identified opportunities for improvement in their speech recognition system, uncovering limitations in their transcript and intent classification models. These text labels provide Goodcall with valuable insight into their chatbots, allowing them to quantify their models, identify issues, and assess why their models perform the way they do. This has enabled them to make intelligent decisions to improve their product and, by extension, the customer experience.

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数量效益