Добрый день! Пример – Яндекс.Алиса, у которой функции rule-based, а болталка – нейросетевая. В остальном я в статье привёл примеры: – Исправление опечаток во входных фразах – Подбор синонимов к словам для помощи дата-инженеру в процессе разработки – Кластеризация логов контактного центра для выявления частотных запросов в помощь дата-инженеру – Автоматические ответы для FAQ-ботов (интересная технология – расскажем в отдельной статье) – Нечёткий поиск по парам вопрос-ответ для информационных запросов.
Спасибо. А можно чуток подробнее насчёт rule + ml ? Как это выглядит , пару примеров хотя бы.
Добрый день!
Пример – Яндекс.Алиса, у которой функции rule-based, а болталка – нейросетевая.
В остальном я в статье привёл примеры:
– Исправление опечаток во входных фразах
– Подбор синонимов к словам для помощи дата-инженеру в процессе разработки
– Кластеризация логов контактного центра для выявления частотных запросов в помощь дата-инженеру
– Автоматические ответы для FAQ-ботов (интересная технология – расскажем в отдельной статье)
– Нечёткий поиск по парам вопрос-ответ для информационных запросов.