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本篇文章给大家谈谈语义识别,以及语义识别技术原理对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站！
“语义识别”大家说的是“语义理解”，NLP，对文字内容进行理解，识别出意图。
NRK2202-A01 模块是专用于物联网交互及控制领域的智能 MCU 模块。该智能模块基于目前最先进的深度神经网络(DNN-HMM)语音识别技术,实现了高识别率、高实时性、本地和云端结合、高度一体化的语音识别及处理功能；可以实现语义识别等特定智能语音交互效果。同时该模块具备常规 MCU 的控制及计算处理能力，可以实现各类需要通信及控制的应用。模组支持远场拾音、 噪声抑制、离线语音唤醒、回声消除、本地命令词自学习、声纹识别、WIFI 网 络控制及支持 OTA 升级等功能。
NRK2202可以让用户家中的空调、风扇、照明灯等设备秒变智能的离线语音识别交互+红外方案。这款离线语音识别方案无需联网、无需下载APP，即可进行语音控制家电设备。可完全适用在大小智能家电设备，如风扇、空调、抽烟机、台灯、晾衣架和开关面板等方面。NRK2202模块具有低功耗，有效识别率大于95%，识别距离大于5米，词条大于80条的诸多优点。
AI语音技术是最早落地的人工智能技术，也是市场上众多人工智能产品中应用最为广泛的。
知识库建设是智能客服机器人能够工作的一个基础，知识库中存储的信息越多，涉及的知识面越广泛，智能客服机器人所能回答的问题也就越丰富，也就能够更有效的去解决客户问题。那么，知识库中的信息从何而来？这是需要企业导入行业知识以及相关的问答信息的，或者是通过外部接口来获取其他信息。
2、语义理解
智能客服机器人使用自然语言处理技术和深度网络神经算法模型，通过整句话的结构和内容来理解用户的意思，了解其语句所表达的真正含义。语义理解好比是智能客服机器人的“大脑”，可以说理解能力的强弱直接决定了智能客服机器人的聪明程度。
3、问答匹配
当智能客服机器人通过语义理解了客户所提出的问题后，就会根据理解去知识库里面进行比对，选择最匹配的问题和答案。一般情况下，给出去的答案都是不会有问题的，客户也能看得懂。
4、深度学习
智能客服机器人可以从大量未标注数据中进行学习，从数据中自动总结语言规律，能够处理复杂的语言变化，并对复杂的情感进行建模，随着时间的推移，智能客服的将会变得越来越强大和智能。
关于语义识别和语义识别技术原理的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
发布时间：2022-12-26 13:30
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