В нейросетях клиентской поддержки. Кто и как делает сервис, отвечающий на негативные отзывы
Как научить машину понимать отзывы.
Благодарим, что оценили идею. Наша основная цель именно в том, чтобы совершенствовать систему, и от шаблонов перейти к персонифицированным, уникальным ответам.
Спасибо, согласны! Однако, даже если негатив появляется на "недобросовестном" сайте лучше его отработать, ответив автору отзыва.
Спасибо, что оценили! Действительно у компаний очень часто не хватает времени на мониторинг и грамотное реагирование на упоминания. Мы хотим максимально автоматизировать этот процесс, сделать его быстрым и удобным.
Как научить машину понимать отзывы.
В нейросетях клиентской поддержки. Кто и как делает сервис, отвечающий на негативные отзывы
Существует огромное количество алгоритмов word-embedding, начиная с word2vec и заканчивая bert. Мы планируем написать еще более подробную статью технического характера. Как будет, пришлем ссылку:)