产品介绍

Product introduction

DataExa-Maya 智能问答平台是一个定位为快速支撑问答场景的技术脚手架。能够将无序的语料信息,文本信息、表格信息和图文信息等多源异构数据进行结构化的清洗和融合。内置基于知识的问答模型,如KGQA(图谱问答)、DeepQA(问答对问答)和DeepSearch(深度搜索问答)、NL2SQL等,结合管道式、竞争式、组合式等问答策略,结合业务场景需求快速构建标准智能问答能力。

核心技术

Product technology

  • 利用神经网络技术对句向量和QA库的句向量进行比较和关联,找到最优答案


  • 支持未知问题自动聚类,匹配相似问答,辅助人工不断扩充和丰富知识库


  • 基于知识图谱完成多源异构知识抽取、融合,具备逻辑推理能力,可以更全面的处理问答场景



  • 基于语义识别技术,更准确的识别用户提问意图

  • 基于智能纠错算法、相似度度量算法,具备自动容错纠错能力



  • 基于智能纠错算法、相似度度量算法,具备自动容错纠错能力



产品优势

Product advantage

  • 通过自动化运维方式可持续扩充知识库内容,不断提升问答模型的准确率。
  • 问答占比、问答趋势和热点问题等内容的自动分析统计
  • 根据使用偏好、检索历史、解锁结果以及用户角色提供个性化推荐
  • 支持问答调测,点对点的监测智能应答过程
  • 提供从知识存储、知识分类、知识标识、知识关联到知识扩展等完整的知识体系结构
  • 提供简单易用的操作界面和API接口,支持跨平台调用

客户案例

Customer case

某银行智能客服系统
  • 客户名称:

    某股份制银行

  • 所属行业:

    金融

  • 客户痛点:

    1.数据冗余,难以提供精准回答;数据孤岛,难以获取从多篇文章中获取关联知识。
    2.客服问答只能解决高频问题(依赖人工标注关键词QA对)
    3.客服坐席响应慢,难以匹配客户意图的答案;

  • 应用成效:

    1.基于知识图谱技术实现知识抽取、融合、关联,构建知识体系网络;
    2.提供引导式精准搜索功能,匹配客户意图,大幅提升客户坐席响应时间;
    3.自动化运维:自动完成问答系统的优化;自我学习,不断提升问答准确率。

某部队后勤保障系统

合作

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