够根据所训练的数据集做出决

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这种分析可用于衡量用户发送的文本、图像甚至表情符号的情绪 。 例如，如果游戏聊天机器人询问用户“您的游戏体验如何？” 用户可以使用表情符号和文本发送反馈。 训练数据 训练数据有助于为机器学习模型奠定坚实的基础。它使机器能策并评估关系。 此外，它还可以训练任何机器学习算法来预测更好的结果并以更高的准确性执行某些任务。根据企业的模型和目标，可以概念化、细化不同的规则并将其添加到数据集中，以训练算法并使算法能够执行分配的任务。

训练数据也称为学习集、训 国家邮箱列表 练数据集和训练集。 用例 可以通过多种方式利用聊天机器人来满足公司的需求。这些被称为用例或与客户互动的令人兴奋的方式。以下是一些用例： 领先一代 客户支持 预订会议 文件收集 收集反馈 每家公司都会根据他们希望自动化的活动或公司的定义来决定部署的用例。 发声 用户在与对话式人工智能工具交谈时输入的句子或单词被视为话语。话语有助于对意图和实体进行分类。



话语的一个例子是——“今天的天气怎么样？ 语音机器人 语音是人类交流最快的形式。当与技术和对话式人工智能相结合时，他们共同创建了语音机器人，这是即兴发挥和加强任何公司客户支持策略的重要工具。 此外，这些机器人可以使用文本转语音功能识别人类语音并以通用语言回答，并输入语音识别和翻译。 语音机器人是聊天机器人的发声兄弟姐妹，在很多方面与聊天机器人相似，因为它们是使用相同的基础技术、人工智能和自然语言处理 (NLP) 创建的。