分享版 大数据与AI平台 万明阳&马国俊 基于NLP和神经网络的用户反馈智能检测技术及系统实践.pdf

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1、基于NLP和神经络的 户反馈智能检测技术 及系统实践 主讲人：字节跳动-万明阳 目录 个人经历 前言 背景 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 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、百度等互联公司 工作：主要从事工程效能&质量保障领域相关作，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

2、靳东+抖音+中年大妈=? + 前言 黑灰产 假靳东事件 前言 舆情 客诉外溢扩散趋势 举报 离线反馈+IM 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 无效反馈占大多数无效反馈占大多数 用户选择标签准确率较低用户选择标签准确率较低 人工打标耗时、积压人工打标耗时、积压 用户体验较差 反馈渠道隔离 目录 个人经历 前言 背景 户反馈智能检测技术及系统实践 总结 解决方案 识别 快速理解用户意图 发现 及时发现新的热点反馈 监控 准确监控反馈量级和内容 是否异常 准召 时效人效 收益 引

3、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。 核心能力基于NLP分类的标签和关键词告警 用户 ES分类模型 工单 预测结果 关键词语义泛化匹配 告警策略 修复提审/发布 更新 处理 核心能力基于人工纠偏的模型校准 用户 ES分类模型 工单 预测结果 关键词 语义泛化匹配 告警策略 修复提审/发布 更新 人工纠偏(if any) AML训练平台 处理 核心能力基于人工纠偏的模型校准 模型预测模型预测：通过NLP分类多级标签 人工纠偏人工纠偏：通过运营Check预测结果 报表统计：统计并可视化模型准召 在线更新：模型在线例行化更新 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 用户 ES 分类模型 工单 预测结果关键词 语义泛化匹配 告警策略 修复提审/发布 更新 人工纠偏(if any) AML训练平台 处理 聚类算法 热点