а для техподдержки могут быть полезны записи телефонных разговоров с операторами техподдержки. Голосовые записи транскрибируются и кластеризуются с помощью инструмента майнинга

@Интент⁠

ов. В результате история диалогов будет разбита на тематики, и для каждой тематики будут примеры реплик

@Интент⁠

ов и готовые ответы на них оператора. Примеры высказываний

@Собеседник⁠

ов в дальнейшем включаются в

@Обучающая выборка⁠

@Интент⁠

ов, а ответы оператора используются при прописывании ответов

@Агент⁠

а. Если вы заинтересованы в майнинге

@Интент⁠

ов, пожалуйста, напишите нам на

@Адрес инфоцентра⁠

. Подробнее смотрите в разделе

Запрос на кластеризацию диалогов⁠

Когда подобных исторических данных нет, для наполнения

@Агент⁠

а контентом можно:

Подробно описать бизнес-процесс и придумать данные самостоятельно;

Найти в открытом доступе чат-ботов для автоматизации схожих бизнес-процессов и адаптировать использованный в них сценарий диалога под себя;

Обратиться к экспертам chatme.ai для консультации по поводу вашего кейса. Простого тестового

@Агент⁠

а мы можем подготовить сразу, если вы отправите немного данных.

О том, каким образом создать из подготовленных данных качественную

@Обучающая выборка⁠

для

@Обучение⁠

NLU-модели вашего

@Агент⁠

а:

Распознавание естественного языка⁠

Want to print your doc?
This is not the way.

Try clicking the ⋯ next to your doc name or using a keyboard shortcut (

CtrlP

) instead.