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自然语言处理在电信客户名称匹配的应用探讨
随着业务的不断拓展,中国电信提出企业转型3.0,借助大数据及AI技术实现企业的智慧化运营。本文探讨了自然语言处理在电信客户名称匹配的应用场景,在比对近几年出现的文本匹配算法后,采用Albert_small算法实现了客户名称的精确匹配模型。通过现网数据分析结果表明,该算法具备较高的准确率及推断速度。最后,本文将算法封装成API服务,发布在OpenPai的AI测试平台,单张P40显卡压测的效果可达到每秒213次的并发请求,具备线上运行的条件。