Как «МастерИИ.Анализ звонков» выполняет свои задачи: обзор используемых моделей ИИ

Каждый день ваши сотрудники слушают десятки, а то и сотни звонков. Но на основе нескольких случайных разговоров делать выводы о бизнесе — это не аналитика, а угадайка. Проблемы с сервисом или продуктом могут скрываться в общении с клиентами, а вы можете их не заметить. Устаревшие методики и частичное внимание к звонкам ведут к тому, что компания теряет не только клиентов, но и прибыль.

«МастерИИ. Анализ звонков» использует сразу несколько инструментов для речевой аналитики – ИИ-моделей, которые выбрасывают на берег даже самые скрытые проблемы, делая вашу аналитику действительно полезной. Рассмотрим, как каждая из моделей помогает увидеть то, что раньше оставалось вне вашего внимания.

Модели ИИ в речевой аналитике от ГЭНДАЛЬФ

В разделе Администрирование – Модели ИИ вы можете создавать и управлять моделями ИИ для анализа звонков. Изначально список пуст, но вы можете настроить модели, указав:

• Наименование: название модели по вашему выбору.

• Имя модели: выбираете модель из предложенного списка.

• Тип модели: выбираете один из четырех типов моделей в зависимости от задачи.

Это позволяет гибко настраивать систему под конкретные потребности бизнеса, будь то анализ настроений клиентов или автоматическое создание отчетов. Включив модели, вы получаете точную информацию для принятия оперативных решений.

Теперь, когда мы немного познакомились с основой, давайте подробнее разберемся, какие именно модели ИИ используются в разработке «МастерИИ.Анализ звонков» и как каждая из них помогает вам получать ценную информацию из разговоров с клиентами.

Языковая модель ИИ: анализ и генерация текста на новом уровне

Языковая модель искусственного интеллекта — это технология, которая помогает компьютерам работать с текстом, понимая его структуру, смысл и контекст. Эти модели обучаются на больших объемах данных и могут выполнять множество задач, связанных с языковым анализом и созданием контента.

Есть несколько ключевых возможностей языковых моделей. Перечислим их.

1. Обработка текста. Языковая модель анализирует текст, распознавая его структуру и смысл. Это позволяет автоматически классифицировать текст, анализировать его тональность и извлекать нужную информацию.

2. Генерация текста. Модели могут создавать связный текст на основе заданного контекста. Это полезно для написания статей, создания диалогов и автоматизации контента.

3. Перевод. Языковые модели помогают автоматически переводить текст с одного языка на другой, обеспечивая высокое качество перевода благодаря обучению на многоязычных данных.

4. Вопросно-ответные системы. Такие модели могут отвечать на вопросы, извлекая информацию из текстов или баз данных. Это полезно для создания чат-ботов и виртуальных помощников.

5. Контекстное понимание. Современные языковые модели, как GPT, используют трансформеры, что позволяет учитывать взаимосвязи между словами и значительно улучшать качество обработки языка.

Речевые модели ИИ: от аудио к тексту

Речевые модели ИИ специализируются на преобразовании звуковых сигналов в текст. Эти модели становятся все более важными для различных приложений, связанных с распознаванием речи. Как они работают?

1. Распознавание речи. Речевые модели преобразуют голосовые данные в текст. Это позволяет использовать голосовые команды для взаимодействия с приложениями. Примеры таких приложений — голосовые помощники, такие как Siri, Google Assistant и Alexa.

2. Многоязычность. Современные речевые модели поддерживают множество языков, что делает их идеальными для использования в глобальных масштабах.

Обработка естественного языка: когда ИИ «чувствует» текст

Обработка естественного языка (NLP) помогает компьютерам взаимодействовать с людьми, используя обычный человеческий язык. Это направление ИИ позволяет не только анализировать тексты, но и создавать их в ответ на запросы. Перечислим основные задачи, с которыми помогает NLP.

1. Анализ текста. NLP помогает извлекать ключевую информацию из текстов, определять темы и выделять важные слова.

2. Синтаксический и семантический анализ. Эти модели разбирают предложения на грамматические части (синтаксис) и понимают их смысл (семантика), что помогает точнее интерпретировать текст.

3. Классификация текста. NLP используется для автоматической классификации текстов, например, для определения тональности (позитивной, негативной или нейтральной) или фильтрации спама.

4. Генерация текста. NLP-модели могут создавать связный текст, что используется в чат-ботах, системах автоматического ответа и для генерации контента.

5. Перевод текста. NLP позволяет выполнять автоматический перевод текстов с одного языка на другой, улучшая доступность информации.

6. Извлечение информации. Эти модели могут автоматически извлекать структурированную информацию из неструктурированных данных, таких как тексты, документы и веб-страницы.

7. Вопросно-ответные системы. NLP помогает создавать системы, которые могут отвечать на вопросы пользователей, извлекая информацию из баз данных или текстов.

8. Диалоговые системы. NLP помогает строить системы, которые могут вести разговор с пользователем, понимая запросы и отвечая на них в естественной форме.

Диффузионные модели: от шума к качественным данным

Диффузионные модели — это подход в машинном обучении, который позволяет создавать данные, начиная с случайного шума и постепенно превращая его в качественные изображения, текст или другие виды контента. Основные принципы работы диффузионных моделей:

1. Основная идея. Диффузионные модели используют процесс, аналогичный диффузии в физике, где частицы распространяются из области высокой концентрации в область низкой концентрации. В контексте ИИ это означает, что модель начинает с шума и постепенно «очищает» его, создавая качественные данные.

2. Процесс обучения. Диффузионные модели проходят через два этапа:

   • Прямой процесс: модель добавляет шум к данным, чтобы создать зашумленные образцы.

   • Обратный процесс: модель обучается удалять шум, восстанавливая исходные данные.

3. Генерация данных. После обучения диффузионная модель может генерировать новые данные, начиная с шума и постепенно восстанавливая их в более качественные и реалистичные образцы.

4. Применение. Диффузионные модели находят применение в разных областях, таких как генерация изображений, создание музыки, генерирование текста и моделирование сложных систем.

5. Преимущества. Эти модели могут создавать разнообразные и высококачественные данные, а также они гибкие и подходят для множества различных задач.

Каждая из этих моделей выполняет свою роль, и вместе они помогают системам ИИ не только понимать текст и речь, но и создавать новые данные, делая процессы более эффективными и точными.