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从语义洞察到商业转化-大模型赋能营销潜力挖掘的新范式研究
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摘要:
本研究聚焦湖北电信10001短信营业厅在意图识别上的误匹配问题,提出一套融合语义匹配与大模型推理的混合框架。用户通过短信咨询套餐变更、话费查询等业务时,由于自然语言的模糊性,现有系统常出现误匹配,既影响用户体验,也降低了企业服务效率。为解决这一难题,研究构建了智能短厅混合推理框架。在算法层面,引入 Jaccard 算法计算用户短信与标准文本的相似度,快速筛选初步匹配的业务类别;对经典的 BERT 模型进行微调,利用历史短信数据优化参数,提升语义理解能力;结合 Qwen2.5 RAG 技术,从业务知识库中检索信息,生成更准确的回复。针对训练数据不足的问题,采用同义词替换、句式变换等方法扩充数据集。同时,将 Llama 70b 模型蒸馏到 Llama1b,在减少模型体积的同时保持关键知识,降低部署成本。系统引入Jaccard算法进行初筛,结合微调BERT与Qwen2.5-RAG实现深度语义解析,并通过Llama模型蒸馏提升部署效率。在12类标签场景下,微调与蒸馏结合的方案显著提升了意图识别准确率,混合推理框架总体识别率达到77.04%,优于传统方案。
新时代下高职计算机课程中党建思政因子提升的对策研究
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计算机网络系统的可靠性设计研究
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计算机研究与应用期刊指标
出版年份 :
2018-2025
发文量 :
720
访问量 :
157512
下载量 :
62581
总被引次数 :
627
影响因子 :
1.265
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