拨号盘的语音智能™ 使用户能够从中获得更多呼叫。允许这样做的功能之一是通话记录：在使用Dialpad拨打电话后，用户可以返回并再次阅读通话内容。但是阅读真实对话的记录可能很困难。自然的、口头的对话——就像在会议上发生的对话——包含的信息比你想象的要多。尽管你并不总是有意识地意识到它，但你总是使用副语言信息来理解对话的流程。例如，我们不自觉地从所谓的"填充词"中解读礼貌、社会等级和会话转折的暗示：如果我们不使用填充词，我们的对话听起来就不自然。另一方面，像电影或小说这样的脚本化互动已经被写出来了。编剧们知道它将如何上演；演员们知道他们要说什么，什么时候要说；他们知道他们的搭档们什么时候结束，他们的开始。因此，云服务器服务好，脚本化的对话并不真正需要诸如填充词之类的交互工具。小说中的对话更是如此：你甚至看不到人物表演出单词，而且你可以按照自己的节奏阅读，因此更不需要包括这些对话手段。同样，当我们读到一段对话的记录时，我们知道这是一种已经发生的互动。所以，即使它最初是在飞行中创造的，我们在以后读它的时候并不是这样想的。这使得成绩单中的填充词看起来很奇怪，并且会使成绩单更难阅读。抄本也不仅仅是供人使用的：语音智能团队还对其进行分析，以进行情绪分析，突出动作项目瞬间，并识别通话中提出的重要问题。填充词的存在使得自动识别转录本的这些方面变得更加困难。一个语言问题：一种形式，多种功能不幸的是，清理成绩单并不像删除任何可以用作填充词的单词那样简单，因为许多单词有多种用途：根据上下文，它们可以同时充当填充词和内容词。例如，right这个词的发音和书写方式总是一样的——总是有一个单一的形式。但它可以有许多不同的功能：演讲者1：所以他对我说，他们想找一个经销商。演讲者2：对，对。演讲者1：所以一旦我们能找到经销商，我们就知道需要多长时间才能交货。在这里，right被用作一种被称为话语标记的填充词：它表示说话人2遵循说话人1所说的，数据可视化大屏，但它没有增加任何字面意思。从笔录中删除这些权利的出现并不会改变整个意义。但是right也可以是形容词：他踢足球时右腿受伤了。我想做正确的事。也可以是一个副词，完全或准确地表示：商店就在拐角处。它可以用来表示肯定：演讲者1：所以为了确认一下，你说我明天5点可以给你打电话？2号演讲者：对。同样，你所知道的短语也有不止一个功能：它可以是话语标记或动词：所以告诉他，你知道，你下周有空的时候，他会给你回电的。（话语标记）我今天会打电话给她，但你知道我下星期不在办公室，所以星期一不能去报到。（动词）解决方案：分类任务我们解决这一问题的方法是将话语标记的移除视为一个二元分类任务：使用机器学习，我们使用一组语言特征训练分类器，这些特征来自于附近其他单词的提示，或者来自话语标记在句子中的位置，围绕着任何给定的right或you know的出现。一旦训练好，物联网门锁，分类器就可以利用这些特征来预测一个正确的或你知道的出现是否是一个话语标记。如果它是一个话语标记语，那么在不改变话语含义的情况下，从文本中删除它可以提高可读性，并改进我们所做的其他语言分析，例如提取动作项。比如说，我明天给你打电话变成了明天我给你打电话，这就很明显，这个话语是一个行动项目。虽然具有挑战性，但这项任务并非不可能：有许多语言特征可用于训练这种分类器。例如，人们倾向于在停顿之间使用话语标记语，以保持发言以继续他们的会话转向。这意味着我们可以注意到，安娜尔返利机器人，还有其他一些将想法联系在一起的停顿相邻词，比如and、so和but。语言学家称这些词为连词。我们也知道，人们经常在会话开始时使用话语标记语，让每个人都知道说话者即将发言，微信淘客，但仍在阐述自己的想法。因此，我们包含的另一个特征是，在一个话语开始时是否正确或你知道。结合这些特点和其他相关的语言特征，我们创建了一个专用的机器学习模块，可以非常高的精度确定给定的right或you know实例是否是话语标记。对，你知道，这就是我们解决问题的方法。或者我们更愿意说：这就是我们解决问题的方法。