产品介绍

Product introduction

DataExa-Maya 智能问答平台是一个定位为快速支撑问答场景的技术脚手架。能够将无序的语料信息，文本信息、表格信息和图文信息等多源异构数据进行结构化的清洗和融合。内置基于知识的问答模型，如KGQA（图谱问答）、DeepQA（问答对问答）和DeepSearch（深度搜索问答）、NL2SQL等，结合管道式、竞争式、组合式等问答策略，结合业务场景需求快速构建标准智能问答能力。

核心技术

Product technology

  • 利用神经网络技术对句向量和QA库的句向量进行比较和关联，找到最优答案


  • 支持未知问题自动聚类，匹配相似问答，辅助人工不断扩充和丰富知识库


  • 基于知识图谱完成多源异构知识抽取、融合，具备逻辑推理能力，可以更全面的处理问答场景



  • 基于语义识别技术，更准确的识别用户提问意图

  • 基于智能纠错算法、相似度度量算法，具备自动容错纠错能力



  • 基于智能纠错算法、相似度度量算法，具备自动容错纠错能力



产品优势

Product advantage

  • 通过自动化运维方式可持续扩充知识库内容，不断提升问答模型的准确率。
  • 问答占比、问答趋势和热点问题等内容的自动分析统计
  • 根据使用偏好、检索历史、解锁结果以及用户角色提供个性化推荐
  • 支持问答调测，点对点的监测智能应答过程
  • 提供从知识存储、知识分类、知识标识、知识关联到知识扩展等完整的知识体系结构
  • 提供简单易用的操作界面和API接口，支持跨平台调用

客户案例

Customer case

某银行智能客服系统
  • 客户名称：

    某股份制银行

  • 所属行业：

    金融

  • 客户痛点：

    1.数据冗余，难以提供精准回答；数据孤岛，难以获取从多篇文章中获取关联知识。
    2.客服问答只能解决高频问题（依赖人工标注关键词QA对）
    3.客服坐席响应慢，难以匹配客户意图的答案；

  • 应用成效：

    1.基于知识图谱技术实现知识抽取、融合、关联，构建知识体系网络；
    2.提供引导式精准搜索功能，匹配客户意图，大幅提升客户坐席响应时间；
    3.自动化运维：自动完成问答系统的优化；自我学习，不断提升问答准确率。

  • 推荐产品：
    语义挖掘语义挖掘 智能搜索 智能搜索 建模训练建模训练
某部队后勤保障系统

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