[00123959]“基于语音识别和自然语言处理”的全渠道智能服务平台的研究与开发

1.主要解决的关键技术与创新点 该项目在自然语言处理技术上改进了BERT算法,提升了语义处理的准确率;基于行业渠道数据训练模型,提高了语音识别模型在特定行业场景下的语音识别准确率;研发了智能客服平台的相关算法和模型,为行业客户提供了定制化的解决方案。 1)改进的BERT算法 本项目对自然语言处理技术进行微改进,采用基于BERT-模型的短文本分类方法,利用BERT预训练模型提取短文本上下文的深层语义,并与短文本知识融合得到短文本表示结果,用于短文本分类,减少短文本中不规范部分带来的噪声影响。 2)行业渠道数据训练模型 本项目基于行业渠道数据模型训练,将自然语言问句解析成一种表达问句语义的逻辑形式,通过对标注后的交互日志进行语义拆分与计算处理,与管理后台中已有业务知识点建立索引的方式从知识库中寻找答案,来处理客户需求。 3)定制化解决方案 项目主要面向B端客户,专注于行业定制,根据细分行业场景来定制AI算法、AI模型等解决方案。包括AI+银行、AI+保险、AI+教育等多种定制方案。 2.合同考核指标完成情况 （一）技术指标 1)支持16种方言（包括普通话）; 2)8K录音识别率≥80%,关键词检出率≥90%;16K音频下,普通话识别率≥95%,非普通话识别率≥85%; 3)语音转化为文字的准确率≥90%; 4)在有限知识域中问答准确度≥85%; 5)机器人对话响应时间≦800ms; 6)在使用背景环境信噪比达到25dB时不影响电话中正常语音的提取。 以上技术指标均已完成,并已获得了南昌金庐评测公司出具的测试报告（报告编号:JLTEST/QR-057）。 7)软件著作权不少于3项。 已取得三项软件著作权:智能语音服务平台系统V1.0、400电话监控平台V1.2.5、尚通400云呼叫中心平台V1.0。 （二）经济指标 本项目实际投资1302.05万元,其中企业自筹1202.05万元,获得政府扶持资金100万元;项目销售收入5437.67万元,获得利润1419.28万元,产生税费444.62万元。经济指标完成良好。