Natural Language Processing (NLP) je obor umělé inteligence (AI), který se zabývá interakcí mezi počítači a lidským jazykem. Cílem NLP je umožnit počítačům porozumět, interpretovat a generovat lidský jazyk způsobem, který je pro člověka přirozený. Tento článek poskytuje detailní technický pohled na NLP, včetně jeho základních konceptů, technik, aplikací a výzev. Základní koncepty NLP Syntaxe
Large Language Models (LLMs) představují revoluční technologii v oblasti umělé inteligence a zpracování přirozeného jazyka. Tyto modely, které jsou trénovány na obrovských množstvích textových dat, mají schopnost rozumět, generovat a zpracovávat lidský jazyk s vysokou úrovní přesnosti a přirozenosti. V tomto článku se podíváme na technické aspekty LLM, jejich architekturu, trénování a aplikace. Architektura LLM
Kategorizace (nebo chcete-li štítkování) průzkumů je jedna ze stěžejních věcí, kterou v práci se zákaznickou (ale i zaměstnaneckou) zkušeností budete potřebovat dělat. Zároveň je to činnost, která zabere nejvíce času. Na druhou stranu je velmi důležité mít zpětnou vazbu správně rozřazenou, aby se s ní dalo dobře pracovat. Toto InsightSofa řeší pomocí AI štítkování průzkumu.
Co je Overall Experience Score (OES)? Overall Experience Score (OES) je inovativní metodika měření a řízení zákaznické a zaměstnanecké zkušenosti, vyvinutá společností InsightSofa. Tato metodika využívá umělou inteligenci k analýze celého průzkumu, včetně všech otázek a odpovědí, aby mohla přidělit celkové hodnocení průzkumu na škále od 0 do 10. Na rozdíl od tradičních metodik, jako
Report segmentu nálad zobrazuje analýzu sentimentu volných komentářů zákazníků, nebo zaměstnanců. V tomto reportu hraje umělá inteligence klíčovou roli. Přečte všechny komentáře, pomocí jazykového modelu rozpozná text a přiřadí každému volnému komentáři vhodný sentiment. A to: pozitivní neutrální negativní Rozpoznání sentimentu (nálady) zákazníka je velmi přesné. Poradí si i s komplikovanými větami, kde polovina se
Report evoluce nálad zobrazuje analýzu sentimentu volných komentářů zákazníků, nebo zaměstnanců. V tomto reportu hraje umělá inteligence klíčovou roli. Přečte všechny komentáře, pomocí jazykového modelu rozpozná text a přiřadí každému volnému komentáři vhodný sentiment. A to: pozitivní neutrální negativní Rozpoznání sentimentu (nálady) zákazníka je velmi přesné. Poradí si i s komplikovanými větami, kde polovina se