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Ta的回复 ：【应用案例】智能语音客服助力电商售后 a.背景介绍、适用场景： 如今，我们很多购物渠道都在电子商务平台，有一些店铺自己有实时客服可以人工处理，但这样耗时耗力。更多时候还是需要机器自动智能语音回复，目前语音回复已经有一些研究进展，比如模板式，或者简单关键词样式等。由于不同用户有的打字，有的语音，文字语音转化等准确率还有待加强，所以电商平台仍然需要更好的智能语音客服助力升级。 b.需求分析： ①语音文字相互转换，快捷准确。 ②回复文本生成，目前预训练语言模型发展迅猛，在回复文本生成之前应当使用预训练语言模型训练，并且结合特定领域知识更好，这样的模型参数量也应当尽可能少。 ③多模态回复生成，有些客服场景，语音、文字不如视频、图片直观，所以，有了文本回复会，最好能装化为视频、图片，或者有提前准备好的视频图片一并反馈给用户。 c.适用范围： 电子商务平台的商家客服。 d.项目实现及方案： ①语音文本互转 ②回复文本生成，在预训练模型的基础上， 改进Transformer等模型生成模型，最好能构建好垂直领域或者特定商店的知识图谱，把他们结合去生成文本。 ③多模态回复生成。多模态最好要并行处理，或者文本优先，视频图片靠后。涉及到文本、图片特征融合转化问题。可以考虑基于深度学习的方法实现。 e.项目成果： 项目成果是可以应用于不同商家的智能语音客服，我们可以训练出统一模型，再借助商家提供的数据，进行再次、多次训练，使得智能客服真正智能。
