Der Softwareentwicklungsservice von CMC Deutschhland ist das entscheidende Unterscheidungsmerkmal, das es Ihrem Unternehmen ermöglicht, ohne Hilfe Dritter mit den sich ständig ändernden Infrastruktur- und IT-Anforderungen Schritt zu halten.
Der CMC Chatbot ist skalierbar und bereit, neue Kunden zu bedienen. Das System beantwortet Nachrichten automatisch – jederzeit und überall – und sorgt so für ein optimales Kundenerlebnis.
CMC Chatbot bietet einen 24/7-Support und präzise Antworten, um die Kundenzufriedenheit zu steigern.
CMC Chatbot hilft dabei, personelle Ressourcen freizusetzen, sodass sich Ihr Unternehmen auf Kernaktivitäten konzentrieren kann, die direkt Gewinn generieren.
CMC Chatbot hilft Unternehmen, Kosten um bis zu 80 % zu senken, indem der gesamte Prozess automatisiert und Ressourcen freigesetzt werden.
Sie umfasst das Vortraining von Sprachmodellen und vortrainierten Wortvektoren, beispielsweise aus der Transformers-Bibliothek von Hugging Face. Sprachmodelle mit spezifischer Tokenisierung und Futurisierung werden angewendet, um Sequenz- und Satzdarstellungen für jedes Beispiel in den Trainingsdaten zu berechnen. Zusätzlich unterstützen die Tokenizer die Aufteilung von Text in Tokens und mehrere Labels.
Ein Tool zur Intentionenklassifizierung, Antwortabfrage und Entitätsextraktion in Chatbots. Es sucht nach NLU-Trainingsdatendateien, trainiert Daten und speichert ein trainiertes Modell im Modellverzeichnis.
Der Dual Intent Entity Transformer ist eine hochmoderne NLP-Technologie. Es handelt sich um eine Multi-Task-Transformer-Architektur, die sowohl Intentionenklassifizierung als auch Entitätserkennung gleichzeitig verarbeitet. Verschiedene vortrainierte Einbettungen wie BERT, GloVe, ConveRT usw. können problemlos integriert werden. Es gibt keine Einbettungsmethode, die für alle Datensätze gleichermaßen optimal ist.
Das Modul unterstützt intelligente Analysefunktionen wie Stimmungsanalyse, Verhaltensanalyse, Empfehlungen usw.
Es umfasst vortrainierte Sprachmodelle und vortrainierte Wortvektoren, beispielsweise aus der Transformers-Bibliothek von Hugging Face. Mithilfe von Sprachmodellen mit spezifischer Tokenisierung und Futurisierung werden Sequenz- und Satzdarstellungen für jedes Beispiel in den Trainingsdaten berechnet. Zusätzlich unterstützen die Tokenisierer das Aufteilen von Text in Tokens und mehrere Labels.
