https://github.com/salute-developers/salute-speech-insights
https://github.com/salute-developers/salute-speech-insights
Last synced: 4 months ago
JSON representation
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/salute-developers/salute-speech-insights
- Owner: salute-developers
- Created: 2022-12-08T20:30:30.000Z (over 3 years ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-03-17T12:40:31.000Z (over 1 year ago)
- Last Synced: 2025-03-17T13:44:17.832Z (over 1 year ago)
- Language: MDX
- Size: 22.5 KB
- Stars: 4
- Watchers: 2
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.mdx
Awesome Lists containing this project
README
# Insights модели
Модели SaluteSpeech Insights позволяют анализировать удовлетворенность клиентов, не вынуждая их тратить время, чтобы оценить общение с операторами.
## Модель CSI
Модель **CSI (Customer Satisfaction Index)** помогает спрогнозировать оценку удовлетворенности, которую клиент поставил бы по итогам разговора. Для этого модель анализирует множество речевых характеристик диалога: лексику, эмоциональную окраску, перебивания, скорость речи и другие. Модель анализирует каналы клиента и оператора по отдельности и их взаимодействие, а по итогам предсказывает CSI.
Для вызова модели **CSI** по gRPC-протоколу передайте параметр `insight_models` со значением `csi`.
## Модель FCR
Модель **FCR (First Call Resolution)** помогает спрогнозировать оценку вероятности решения вопрсоа с первого обращения.
Высокая FCR означает, что клиенты реже вынуждены повторно обращаться по одной и той же проблеме.
При обращении к модели **FCR** по gRPC-протоколу передайте параметр `insight_models` со значением `is_solved`.
## Модель call_features
Модель **call_features** предоставляет подробную статистику разговора клиента и оператора колл-центра. Данные позволяют определить множество речевых характеристик: скорость речи каждого спикера, перебивания, доля и длительность тишины в разговоре и другие.
Для вызова модели **call_features** по gRPC-протоколу передайте параметр `insight_models` со значением `call_features`.
Статистика собирается сразу по двум направлениям:
- [По одному каналу](one_channel_statistics.mdx) — оценка скорости речи, эмоции и других метрик для одного спикера.
- [По обоим каналам](comparative_statistics.mdx) — оценка речевого взаимодействия спикеров.