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基于NLP和神经⽹络的
⽤户反馈智能检测技术
及系统实践
目录
个人经历
前言
背景
⽤户反馈智能检测技术及系统实践
总结
个人经历
万明阳
公司:字节跳动-互娱研发-质量保障研发效能团队-算法专家
履历:曾就职于腾讯等互联⽹公司
工作:主要从事客服中台算法赋能体系构建,国际化业务视频图像低质检测和理解,
时序预测与降噪技术等方面算法实践 。
个人经历
⻢国俊
公司:字节跳动-互娱研发-影像质量保障团队、研发效能团队负责人
履历:先后就职于腾讯、百度等互联⽹公司
工作:主要从事工程效能质量保障领域相关⼯作,效能工程服务化、机器学习算法
评估与应用研究、质量保障团队管理等。
前言
靳东+抖音+中年大妈=?
+ +
前言
假靳东事件 黑灰产
前言
客诉外溢扩散趋势
离线反馈+IM 举报 舆情
背景
字节跳动作为全球日活超7亿(截至2019年7月)的互联网公司,产品收到了大量的用
户反馈,如何快速识别用户意图、挖掘用户反馈价值是十分必要的。
痛点
Ø 无效反馈占大多数
Ø 用户选择标签准确率较低
Ø 人工打标耗时、积压
Ø 用户体验较差
Ø 反馈渠道隔离
目录
个人经历
前言
背景
⽤户反馈智能检测技术及系统实践
总结
解决方案
引入NLP和神经网络算法,通过分类、聚类和时序预测等算法实现用户反馈智能检测。
• 快速理解用户意图 准召
识别
• 及时发现新的热点反馈
发现 收益
• 准确监控反馈量级和内容 人效 时效
监控 是否异常
核心能力—基于NLP分类的标签和关键词告警
ES 分类模型
用户
更新
处理
提审/发布 修复 工单 告警策略 语义泛化匹配 关键词 预测结果
核心能力—基于人工纠偏的模型校准
ES 分类模型 AML训练平台
用户
更新
处理
提审/发布 修复 工单 告警策略 语义泛化匹配 关键词 预测结果 人工纠偏(if any)
核心能力—基于人工纠偏的模型校准
Ø 模型预测:通过NLP分类多级标签
Ø 人工纠偏:通过运营Check预测结果
Ø 报表统计:统计并可视化模型准召
Ø 在线更新:模型在线例行化更新
Ø 准召监控:对准召突降的指标进行重
点优化
核心能力—基于聚类的热点问题发掘以及告警
分类模型
ES
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