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新东方在线×循环智能,AI对话分析技术在教育领域率先取得突破

编辑: 梅长苏 更新时间: 2020年02月17日 20:06:29 游览量: 152

简述:

新东方在线×循环智能,AI对话分析技术在教育领域率先取得突破

  “我想在两个月内考下雅思,7分以上。有什么课程推荐?”

  “先生您好,我需要了解一下您现在的英语水平,现在是学生,还是已经工作了,每天能有多长时间用来学习......”

  这是一组典型的课程咨询对话示例。每天,新东方在线都会接到大量的课程咨询电话和在线留言,关于英语考试、考研、考级等领域。

  咨询者的状况各异:按身份,有学生家长、在校学生和在职人员;按备考周期,有人只有一个月,有人三个月,有人半年;按学习基础,有人已经很好,有人需要从头开始,还有人并不清楚自己的基础怎么样;按对价格的敏感程度:有人认为在线课程价格就应该很低,有人能接受与线下相同的价格,有人不太在意价格;按每天的学习时长,有人全职准备考试,有人只能用晚上的时间学习,有人每天最多能抽出一小时……但他们有一个共同点,希翼继续提升自己。

  他们中有些人经过与课程顾问的一次或多次沟通,获得有效帮助,选到了适合自己的课程,制定了学习计划。但也有些人,因为始终没得到有效帮助或其他原因而流失。

  如何帮助更多想要提升自己的人,为他们提供相应的产品?对于新东方在线而言,这是一个关键问题,而这个关键问题的前提就是能够了解咨询者的真实需求,尤其是没有明确说出口的潜在需求——心声。

  客户心声分析

  对于不同咨询者的“心声”,优秀的课程顾问会从自己的经验中总结规律,比如在职人员更关心课程的单节时长和时间安排,应该多为他们提供时间相关的信息。但这些规律都藏在他们心里,难以验证,也难以变成整个企业、整个团队的公共常识。

  因此,新东方在线找到循环智能(Recurrent AI),一起尝试通过机器学习的方式,从全量的、经过脱敏处理的客户沟通数据中,挖掘“客户心声”;从优秀课程顾问的对话数据中,分析让沟通更高效的规律方法。

  在校生、家长、在职人员分别最在意的事情是什么,除了大家熟悉的因素,比如价格、课程时长或师资力量,是不是还有让所有人都意想不到,机器却能从微弱的信号中学到的某种因素?

  了解到不同客户最在意的事情之后,应该在沟通的什么阶段提供什么样的信息,才能赢得他们的信任?从成功的沟通记录中,机器可以学到哪些“优秀课程顾问在使用但无法转述给其他人”的沟通技能?

  循环智能为新东方在线提供的机器学习技术是这样工作的:首先,将通话录音转为文字(沟通文本记录可跳过这步);之后,利用自然语言处理(NLP)技术分析文本语义,提取语义点形成画像标签;最后,对结构化的数据进行分析,拆解出丰富的数据维度,寻找沟通方式、沟通内容与服务效果之间的关系。

  这个过程听起来很容易,但每一步做好了却很难,整合为一个系统,更难。

  第一步的核心技术是语音识别。通用的语音识别引擎,识别字正腔圆的资讯节目和日常用语(早上好、午饭吃了吗、晚安)准确率很高,但是在特定的场景下往往难以招架:双方对话(需要分离两个人的声音),电话录音(常伴着杂音),说的不一定是普通话,以及经常出现行业术语(A-Level、托业)。于是,循环智能自研了自动语音识别(ASR)引擎,引入声纹识别、语气识别等技术。在合作伙伴进行的第三方测试中,准确率显著高于市面上的通用识别引擎。

  第二步的核心技术是语义理解。循环智能采用了NLP领域国际热门的预训练模型 XLNet,XLNet 模型的第一编辑正是循环智能(Recurrent AI)的联合创始人、AI和产品负责人杨植麟。语义理解的其中一个难点在于,大家讲话的时候往往是“话里有话”的,机器判断起来也很吃力。所以,循环智能在面对一个新领域时,会引入高效的人工标注过程,通过人机结合的方式做预训练,最后形成可靠的算法模型。

  第三步的核心技术是数据分析和挖掘。在这方面,循环智能的CEO和CTO都是个中高手,CEO陈麒聪师从AMAZONAWS现任AI负责人、机器学习泰斗Alex Smola;CTO 张宇韬师从清华大学计算机系副系主任、数据挖掘顶级专家唐杰教授,曾作为核心开发者研发了知名的科技大数据分析平台AMiner。

文章链接:/zixun/2636.html

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