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美团智能客服核心技术与实践

客服是在用户服务体验不完美的情况下,尽可能帮助体验顺畅进行下去的一种解决办法,是问题发生后的一种兜底方案。而智能客服能让大部分简单的问题得以快速自助解决,让复杂问题有机会被人工高效解决。在用户服务的全旅程中,美团平台/搜索与NLP部提供了问题推荐、问题理解、对话管理、答案供给、话术推荐和会话摘要等六大智能客服核心能力,以期达到低成本、高效率、高质量地与用户进行沟通的目的。本文主要介绍了美团智能客服核心技术以及在美团的实践。 1 背景 目前,美团的年交易用户量为6.3亿,服务了770万生活服务类商家。此外,在美团优选业务中还有一个很大的团长群体。美团平台涵盖吃、住、行、游、购、娱等200多个生活服务品类,在平台服务的售前、售中、售后各个环节,都有大量信息咨询、订单状态获取以及申诉投诉等沟通诉求。另外,作为一家拥有几万名员工的上市企业,员工之间亦有大量的沟通诉求。面对以上这些需求,如果都是通过人力进行实现,显然不符合公司长远发展的目标,这就需要引入智能客服。 1.1 面对不同场景的智能客服落地 首先,我们看看日常生活中几种最为常见的客服场景。 售前场景:比如消费者在平台选择入住酒店,对房型...

用OneFlow实现数据类型自动提升

撰文 |zzk 1 问题引入 我们先简单看下在PyTorch下的这几段代码,读者可以猜下最后输出的类型是什么: x_tensor=torch.ones((3,),dtype=torch.int8) y1_tensor=torch.tensor(1,dtype=torch.float64) out1=torch.mul(x_tensor,y1_tensor) y2_tensor=torch.tensor(1,dtype=torch.int64) out2=torch.mul(x_tensor,y2_tensor) out3=torch.mul(x_tensor,1.0) out4=torch.mul(x_tensor,2^63-1(themaxvalueofint64)) 接下来揭晓答案: out1.dtype:torch.float64 out2.dtype:torch.int8 out3.dtype:torch.float32 out4.dtype:torch.int8 可以观察到同样是multiply运算,有些结果的数据类型被提升到更高的一级,有些并没有被提升,还维持着int8类型...

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