多模态动态画像算法
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案例介绍
主要背景：用户积累了大量结构化以及客户沟通的文本还有语音数据，如何利用这些数据对用户整体画像。
主要内容：该项目突破了传统的用户画像只使用用户的行为以及结构化数据进行画像，将语音和文本信息结合，神经网络为自主研发神经网络结构，包括多层卷积，残差，attention，transformer encoder等等建立的多模态融合大模型，测试在加入用户文本信息后效果能提升30%，加入语音及情感信息效果能提升20%，提升整体画像效果及客服效率。
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主要背景：用户积累了大量结构化以及客户沟通的文本还有语音数据，如何利用这些数据对用户整体画像。
主要内容：该项目突破了传统的用户画像只使用用户的行为以及结构化数据进行画像，将语音和文本信息结合，神经网络为自主研发神经网络结构，包括多层卷积，残差，attention，transformer encoder等等建立的多模态融合大模型，测试在加入用户文本信息后效果能提升30%，加入语音及情感信息效果能提升20%，提升整体画像效果及客服效率。
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