文本智能(NLP)
业界领先的语义理解能力，强大语义交互能力基石
更强的基础算法能力
万量级意图识别、文本对抗训练、稀疏性改进优化器。
更强的学习模式
连续学习、主动学习、语音语义联合建模。
更好的语义编码方式
词向量图编码、超大规模语料语言模型、对话状态编码。
单意图理解准确率
通用语义理解模型能力持续提升
95
+%
多意图理解准确率
适配口语化场景一句多意场景
85
+%
情感分析准确率
识别用户情绪，增强拟人能力
90
+%
拒绝识别准确率
解决深度学习过泛化问题
96
+%
文本智能(NLP)
先进的异构知识理解能力，为智能交互提供知识支撑
非结构化知识
NL2FAQ
自然语言与问答对知识库交互，持续行业领先的口语化意图识别效果。
结构化知识
文本智能(NLP)
领先的多轮对话能力，为拟人化语义交互提供必要条件
任务驱动对话能力
快速构建任务型对话，基于状态跟踪与对话状态编码的任务驱动对话能力，能兼容各类冷启动场景，快速达到拟人对话效果, 已在数百个任务型业务被验证。
知识驱动对话能力
大量的知识被编码在结构化知识库中，追一科技采用深度学习对结构化知识进行编码，结合KBQA能力提升知识驱动对话能力。
通用多轮对话能力
对话场景中存在大量省略、复述和指代问题，需结合上下文理解语义；追一科技采用多层次化Attention实现多轮意图理解，通用多轮语义理解准确率可达90%以上。
真实上线业务场景中
会话意图准确率95
+%
真实上线业务场景中
会话完成率85
+%
语音智能
语音识别（ASR）：更有针对性的面向对话场景的语音技术
业界领先的ASR基础能力
业界领先的深度学习算法+海量对话数据训练，使得通用对话场景，准确率领先业界1-2%。
特定场景下的数据积累
通过主动学习，更高效率选取标注数据，实现相同精度所需训练数据减半。
对话场景针对性算法
1.对话场景的口音多样性。
2.线上环境背景噪声。
3.细分领域的语言模型调优。
领域内更好的效果
支持特定行业、特定领域调优，减少数据标注成本，提升准确率。
对话场景下
ASR准确率领先业界
2~8 %
多模态
追一科技将AI交互的深度推进到多模态交互领域，丰富交互场景与内容
数字人从声音、表情、动作的多模态角度，用对话和与语境相关的动作完成交互。再通过“语义+语音+视觉”，构建支持多种场景的数字虚拟形象：在线直播，新闻主播，企业客服，企业代言，AI导游，AI助手，AI在线教育。
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