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NLP ENGINE

聪明
语义理解引擎

语音被转成文字之后,下一步是"听懂"——意图识别、实体提取、情感分析、按行业训练加强。NLP 引擎让 AI 智能音箱真的能听懂、能调度,而不只是"听见"。

01 · CORE CAPABILITIES

把"听见"变成"听懂"

四件事缺一不可——意图、实体、情感、行业知识,每一项都决定了 AI 能不能给出真正"对"的回答。

精准意图识别

"帮我把空调调到 26 度" 与 "今天天气怎么样" ——同样是十几个字,引擎要识别出完全不同的意图分支,并触发对应的能力调用。

多意图分支判定上下文

实体识别与提取

从"明天下午 3 点提醒我开会"里精准抽出"明天 14:00 / 提醒 / 开会"——时间、地点、人物、金额、专业术语等关键实体一并解析。

时间地点金额专业术语

情感分析

"这个东西真不错"和"这个东西真不错(讽刺)" —— 引擎能识别正负面情感倾向,AI 智能体可据此调整回应的语气与策略。

正负面语气讽刺识别

行业训练加强

酒店 / 政务 / 教育 / 医疗 / 制造——每个行业都有自己的术语、流程、典型对话场景,宇芽提供按行业预训练的 NLP 模型包。

预训练术语包流程模板
02 · ENGINE ARCHITECTURE

一句话
一段结构化指令

NLP 引擎是一条 5 段式流水线——从原始文本经过分词、词性标注、句法分析、语义理解,最终输出可执行的结构化指令。每一段都可单独调优。

  • 01
    预处理 + 分词 归一化标点、繁简转换、子词切分,为后续阶段打底
  • 02
    词性 + 句法 标注词性、识别主谓宾,理解句子的"骨架"
  • 03
    意图 + 实体 分类意图、抽取实体——这一步是"听懂"的核心
  • 04
    结构化输出 产出 JSON 格式的 "intent + slots + confidence",供下游调用
YUYA AI · NLP PIPELINE
预处理normalize
分词tokenize
词性句法pos · syntax
意图实体intent · ner
结构化输出json
明天下午 3 点提醒我和王经理开会
{
  "intent": "create_reminder",
  "confidence": 0.97,
  "slots": {
    "datetime": "2026-05-12 15:00",
    "event": "开会",
    "with": "王经理"
  }
}
03 · INDUSTRY PACKAGES

每个行业,都有自己的"行话"

通用 NLP 不够用——下面是宇芽已完成预训练的行业 NLP 模型包。需要的行业可定制扩展。

PACK 01 · HOSPITALITY

酒店 / 客房

客房控制、前台咨询、退房续住、本地推荐——酒店行业 200+ 高频意图模板。

客控退订本地
PACK 02 · GOVERNMENT

政务 / 大厅

办事流程、窗口指引、政策问答——政务高频意图与术语库已预训练。

办事政策办结
PACK 03 · EDUCATION

教培 / 学习

学情查询、课程预约、家校沟通——教培场景的对话模板与术语包。

学情课程家校
PACK 04 · ELDERCARE

智慧养老

用药提醒、健康问询、紧急呼叫、子女联络——适老化对话模板。

用药健康呼叫
PACK 05 · INDUSTRIAL

工业 / 制造

SOP 工艺查询、设备维保、安全规范——一线工人能"问一句即懂"的工艺库。

SOP维保安全
PACK 06 · CUSTOM

定制行业包

提供贵司业务的对话样本与术语表,宇芽完成行业 NLP 模型的定制训练。

定制训练领域适配
START

把"听懂"这件事,从难题变成默认能力

提供贵司行业的 30-50 句典型对话,我们就能给出预估的意图覆盖率与定制方案。