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Das linguistische Qualitätspaket

Unsere Produkte bieten viele Daten und verschiedene Analysemöglichkeiten, um die Leistung des Services zu kontrollieren und Inhaltslücken in der Wissensdatenbank einfacher identifizieren zu können. 

Um unseren Kunden dabei zu helfen, die Leistung zu überprüfen oder Wissensdatenbank und Feed-Lexika zu verbessern, bietet Inbenta das linguistische Qualitätspaket (Linguistic Quality Assurance Pack) an. Das Paket umfasst 8-Stunden von Analysen, die von einem Knowledge-Engineer durchgeführt werden, um mit den Verbesserungen an der Wissensdatenbank zu helfen. Dieses Paket ist für eine Sprache gemeint und unsere erfolgreichsten Kunden beantragen es als eine monatlich wiederkehrende Analyse.

Das Paket entspricht einem allgemeinen Konsultationsrahmen, der einen vierstufigen Ansatz umfasst: Überprüfung von Inhalten, Strategisierung von Inhalten, Anpassung des Lexikons und Inhaltslückenanalyse.

Überprüfung und Strategisierung von Inhalten

Unsere  Knowledge-Engineers werden die Inhaltsquellen verstehen, die Inhalte überprüfen,  die Inhaltsstruktur strategisieren, Vorgehensweise vorschlagen und einen Implementierungsplan erstellen.

Der Prozess umfasst:

  • Überprüfung der vorhandenen Inhaltsstruktur,
  • Überprüfung der Antworten und Umstrukturierung der Inhalte (Zusammenführung oder Teilen der Inhalte, Strukturierung der Inhalte in Dialoge),
  • Optimierung der Inhaltsstruktur zur Verbesserung der Benutzererfahrung,
  • Identifizierung der Anwendungsfälle, die von der Verwendung von Variablen, Workflows, oder anderen erweiterten Wissensfunktionen profitieren können. 

Anpassung des Lexikons

Unsere Knowledge-Engineers sind dafür verantwortlich, das Lexikon anzupassen basierend auf der Sprache der Wissensdatenbank und der Verwendung aller Konzepte.

Der Prozess kann Folgendes umfassen:

  • Analyse unbekannten Worte während der Inhaltsindizierung,
  • Begriffsklärung mehrdeutiger Begriffe, um die Leistung zu verbessern,
  • Erkennung der üblichen Benutzerfehler,
  • Anpassung der Semantik zwischen den Konzepten, um das Verhalten der symbolischen, künstlichen Intelligenz zu verbessern. 

Analyse der Inhaltslücken

Knowledge-Engineers werden Ihnen helfen, die Leistung des Systems durch Überprüfung der Self-Service-Berichte und Dashboards zu verstehen. Zusätzlich zu den Berichten werden die Berater auch bei der Durchführung einer Analyse der Inhaltslücken mithilfe unseres symbolischen Clusters helfen und  Vorschläge zur notwendigen Anpassungen vorbereiten. 

Die Knowledge-Engineers bereiten Feedback zur Verwendung der Learn-Einheiten zur Verbesserung des Matching-Prozesses vor.

Dieser Teil kann Folgendes umfassen:

  • Strategische Verwendung der Learn-Einheiten,
  • Überprüfen der Benutzerfragen: Berichterstellung und kontinuierliche Verbesserung basierend auf Dashboards und Logs
  • Analyse der Inhaltslücken: Bereitstellung von Vorschlägen für neue Inhalte basierend auf symbolischem Cluster und Self-Service-Dashboards

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