- NLP自然语言处理
在智能机器人的构成中，nlp相当于它的耳朵，拥有了nlp，机器人就能听懂客户所说的话的意义，同时给出相应的反应。通过语音识别系统，可让机器人具备识别以及快速辨别客户对话的才能，在短时间内对问题做出回应，进行人机交互对答。
与此同时，又因为机器人使用了交互分析系统选用的抗噪性极强的深度神经学算法以及卷积神经网络算法，相对提高了机器人完成多轮会话的功能。因此，电话机器人就具备了基本的语言沟通能力。
- 数据挖掘要素
机器人数据挖掘，对录音文本进行转移和数字化特征展示，使用关键词进行查找、判定，自动构建事务主体并将其进行分类建模以及深度抓取和挖掘。
- HMM隐马尔可夫模型因素
电话机器人需要内置HMM神经学算法，可以实现对领域内进行不间断的优化，赋予了机器人可进行自动学习的才能，让机器人的识别能力不断提高，这是智能机器人“智能化”的重要要素之一。
电话机器人能够正常运转，离不开大数据的支撑。当众多的信息被收集进来之后通过数据监控和处理，机器人可以通过供给多维度处理报表和重要运营方针完结可视化处理，这样就能帮助各个层级的处理人员及时了解效劳运营的进程和效果。
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