CTI服务器 CTI Server该功能模块是系统的**部分，系统的自动语音导航（IVR）、智能选择座席(ACD)、传真(FAX)等功能都在这里实现。服务器程序为客户提供了24小时的不间断服务。座席子系统系统根据客户的需要，将进行自动语音应答（IVR）的话路转接到人工座席上，客户便可和座席人员进行一对一的交谈，解答客户的咨询或输入客户的信... 【查看详情】

可分为半移动式机器人（机器人整体固定在某个位置，只有部分可以运动，例如机械手）和移动机器人。 [3]随着机器人的不断发展，人们发现固定于某一位置操作的机器人并不能完全满足各方面的需要。因此，20世纪80年代后期，许多国家有计划地开展了移动机器人技术的研究。所谓的移动机器人，就是一种具有高度自主规划、自行组织、自适应能力，适合于在复杂的非结... 【查看详情】

知识图谱的构建：知识图谱是自然语言处理技术的重要基础之一，它可以为计算机提供丰富的背景知识和语义信息。然而，如何构建高质量的知识图谱仍是一个待解决的问题。消歧和模糊性：词语和句子在不同情况下的运用往往具备多个含义,很容易产生模糊的概念或者是不同的想法，例如高山流水这个词具备多重含义，既可以表示自然环境,也能表达两者间的关系，甚至是形容乐曲... 【查看详情】

短消息不可到达短消息不可到达的情况有三种：当被SMS网关查询时，移动台不在服务区域、未获得服务授权、或有未成功发送报文正等待告警，HLR就会立即知道不能发送；第二种情形是，MSC/VLR已收到报文但不能传送的情况。此时，它先向SMS网关发送一故障指示，作为MAP/H FORWARD SHORT MESSAGE报文的应答；然后，网关一方面会... 【查看详情】

自然语言认知和理解是让计算机把输入的语言变成有意义的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。自然语言处理的任务包括研制表示语言能力和语言应用的模型, 建立计算框架来实现并完善语言模型，根据语言模型设计各种实用系统及探讨这些系统的评测技术。 [1]自然语言处理的历史可以追溯到20世纪50年代，随着计算... 【查看详情】

一：.编程说明开发用户使用COMSMSSO编程基本流程如下:1.首先加载COMSMSSO共享动态库2.调用open_com打开并设置串口3.调用SendShortMessage发送短信或调用readshortmessage接收短信4.调用close_com关闭串口二：API函数列表1.打开并设置串口int open_com(int com... 【查看详情】

多角度可配置的统计分析智能监控系统截图我们设计的统计分析系统是一种统一的系统，可以监控不同的地区、渠道、品牌、业务、时间、话务员、客户类型等9个基本维度，同时也可以将上述基本维度进行复合，形成复合型监控维度，极大地扩展了现有监控技术。人工辅助在系统不能自动回复用户的问题时，将转人工处理。为此，我们研制并提供话务员操作系统，供话务员操作使用... 【查看详情】

日前，一些服务于人们生活的方方面面的短信业务被陆续推出。新开通的短信业务，信息传递的双方变为商业机构与其用户，并利用GSM通信网络与企业内部的计算机网络相结合，通过向用户的手机上发送和接收纯文本信息的形式，达到双方沟通的目的。行业短信业务已涉及教育、金融、运输、检疫、电力、人才等多种领域。-银行短信服务——随时掌 握账面流动随着经济的不断... 【查看详情】

讯、EMAIL等。它无需人工参与。系统也可以根据用户预约的时间和媒体，按时自动呼通用户，向用户播放预定的信息。这种方式可用于自动成交回报、行情报警等。主动呼出系统根据班长选定的号码组和业务**组（n个），同时从呼号码组中数选定n个号码自动进行呼叫，呼通后提交给符合该技能的空闲的业务**。若呼不通，则另选择一个号码。当业务**通话结束后，系... 【查看详情】

预测外呼通过三阶段实现智能调度：参数采集：实时获取空闲座席数（$A{idle}$）、平均振铃时长（$T{ring}$）、外呼接通率（$D_r$）等环境变量 [1] [4] [8]动态计算：采用多变量公式（如$X=((A-S_c×S_r)/(D_r×S_r)-D_c)×C$ [9]）调整外呼量，其中包含减速系数（$R_o$）等人工调节参数 ... 【查看详情】

模糊推理针对客户的模糊问题，采用模糊分析技术，识别客户的意图，从而准确地搜索客户所需的知识内容遇到模糊咨询，性能骤然降低缩略语识别根据缩略语识别算法，自动识别缩略语所对应的正式称呼，然后从知识库中搜索到正确的知识内容。没有现成的方法支持细粒度知识管理，*对“文档”式或“表单”式数据管理有效。错别字识别对客户咨询中的错误字进行自动纠正不支持... 【查看详情】

深度学习方法近年来，深度学习技术在自然语言处理领域取得了巨大的成功。深度学习方法通过构建深度神经网络模型，能够自动学习文本中的深层特征表示，从而实现对自然语言更精确的理解和处理。常见的深度学习方法包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、Transformer等。自然语言处理技术在许多领域都有广泛的应用机器翻译机器翻译研究在... 【查看详情】