გთხოვთ, მოგვიყევით დისპეჩერების სამუშაო ხარისხის შეფასების პროექტის შესახებ: რა მოდელები გამოიყენეს, როგორ შეადარეს მათ სტანდარტული სცენარით?
sobes.tech AI
პასუხი AI-სგან
В проекте оценки качества работы диспетчеров мы использовали модели машинного обучения для анализа аудиозаписей и транскриптов разговоров. Основные модели — это классификаторы на основе NLP, например, BERT или его облегчённые версии, которые позволяли выявлять ключевые моменты и оценивать соответствие скрипту.
Для сравнения с эталонным скриптом применяли методы вычисления схожести текстов, такие как косинусное сходство векторных представлений или метрики BLEU/ROUGE. Это позволяло автоматически оценивать, насколько разговор соответствует заданному сценарию, выявлять отклонения и давать рекомендации по улучшению.
Также использовались метрики качества речи и эмоционального окраса, чтобы оценить не только содержание, но и тональность общения.