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Linguistic Quality Assurance Pack

El paquete de productos de Inbenta proporciona una gran cantidad de datos y estadísticas para ayudar a los usuarios a analizar el rendimiento del sistema y realizar un análisis de Gap de contenido que identifique los temas que faltan en la Base de Conocimiento.

Con el fin de ayudar a nuestros clientes a monitorizar el rendimiento y desempeño del sistema, mejorar las Bases de Conocimiento y retroalimentar diccionarios, Inbenta ofrece el servicio “Linguistic Quality Assurance Pack” que incluye un paquete de 8 horas en el que nuestro equipo de Knowledge Engineers realiza todos los análisis necesarios para ayudar con esta mejora. Este paquete está diseñado para cubrir 1 idioma, y ​​nuestros clientes más exitosos contratan este paquete mensualmente.

Este paquete se alinea con un marco de consulta general que incluye un enfoque en cuatro pasos: revisar el contenido, diseñar estrategias de contenido, personalizar el léxico y realizar análisis de gaps de contenido.

Revisión y diseño de estrategias de contenido

Nuestros Knowledge Engineers comprenderán las fuentes de contenido, revisarán los contenidos, diseñarán estrategias para su estructura, sugerirán las mejores prácticas y elaborarán un plan de implementación.

Este proceso puede incluir:

  • Revisar la estructura de contenido existente.
  • Revisar respuestas y reestructurar contenidos (fusionar contenidos, dividir contenidos, estructurar el contenido en diálogos, etc).
  • Optimización de la estructura del contenido para mejorar la experiencia del usuario.
  • Identificar casos de uso que puedan beneficiarse del uso de variables, flujos y diálogos u otras funciones de Conocimiento avanzado.

Personalización del Léxico

Nuestros Knowledge Engineers se encargarán de personalizar el Léxico en función del lenguaje que se encuentre en la Base de Conocimiento y el uso que los usuarios hagan de todos los conceptos.

Este proceso puede incluir:

  • Análisis de palabras desconocidas durante la indexación de contenido.
  • Desambiguación de conceptos ambiguos para mejorar el rendimiento.
  • Reconocimiento de errores comunes cometidos por los usuarios.
  • Personalizar la semántica entre los conceptos para mejorar el comportamiento de la Inteligencia Artificial Simbólica.

Análisis de Gaps de Contenido

Los Knowledge Engineers ayudarán a comprender el rendimiento mediante la revisión de los informes de autoservicio y el resto de Dashboards. Además de los informes, los consultores también ayudarán a realizar un análisis de los Gaps de Contenido utilizando nuestra herramienta Clúster Simbólico y ofrecerán recomendaciones para reducir este Gap.

El equipo de Knowledge Engineers dará feedback sobre el uso de la herramienta Learn para mejorar el matching.

Este proceso puede incluir:

  • Uso estratégico de la herramienta Learn.
  • Revisión de las preguntas del usuario: informes y mejora continua basados ​​en Dashboards y registros (logs).
  • Análisis de Gaps de Contenido: sugerencias para crear contenido nuevo, basado en informes de autoservicio y agrupamiento simbólico.

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