基于文本挖掘的在线客服服务流程一致性检测研究

在客服服务领域,企业要求客服人员使用事先规范的标准服务流程为用户提供相关反馈服务,而由于不同的客服人员业务水平不同,有可能会导致标准服务流程未能被准确执行,影响企业效益和服务质量.所以如何实时对客服人员的实际服务流程与标准服务流程进行一致性检测并对客服人员进行"纠错",成为当前在线客服质检中亟待解决的问题.由于需要对客...     

基于深度学习的图像数据增强研究综述

近年来，深度学习在图像分类、目标检测、图像分割等诸多计算机视觉任务中都取得了出色的性能表现。深度神经网络通常依靠大量的训练数据来避免过拟合，因此，出色的性能背后离不开海量图像数据的支持。但在很多实际应用场景中，通常很难获取到足够的图像数据，并且数据的收集也是昂贵且耗时的。图像数据增强的出现很好地缓解了数据不足的问题，作为增加训练数量、提升数据质量和多样性的有效途径，数据增强已成为深度学习模型在图像数据上成功应用的必要组成部分，理解现有算法有助于选择适合的方法以及开发新算法。文中阐述了图像数据增强的研究动机，对众多的数据增强算法进行了系统分类，详细分析了每一类数据增强算法；随后指出数据增强算法设计时的一些注意事项及其应用范围，并通过3种计算机视觉任务证明了数据增强的有效性；最后总结全文并对数据增强未来的研究方向进行展望。