Компания BSS улучшила качество распознавания адресов, сообщаемых абонентами, для перевода их в формат государственного адресного реестра (ГАР), с 71% до 85%. Технология умеет распознавать опечатки и необычные названия улиц без обращения в интернет, оставаясь в закрытом контуре. Новое решение создано разработчиками BSS и не имеет аналогов на российском рынке.
Компании BSS удалось существенно повысить качество распознавания адресов своего уникального инструмента — адаптера ГАР. Этот инновационный продукт переводит адрес, сообщенный абонентом, в формат государственного адресного реестра (ГАР), что позволяет голосовому помощнику эффективно, без помощи живого оператора, обрабатывать запросы пользователей.
Благодаря внедрению NER-модели, качество распознавания адресов возросло с 71% до 85%. NER-модель отвечает за преобразование сказанного абонентом адреса в специальный формат. Она способна исправлять до двух опечаток и учитывать нетривиальные синонимы для улиц и городов. Например, если абонент произнесет «улица Линзы Шамшковой», то модель распознает верный вариант – «улица Лизы Шамшиковой». Модель обучается BSS в специальном компоненте NLU-Suite, в который заносятся правила преобразования адресов.
Одним из безусловных преимуществ адаптера ГАР является его офлайн-работа с API. После установки инструмента на сервер заказчика с помощью HTTP-запросов можно получить информацию о наличии адреса в локальной базе, которая ранее выгружается из открытого источника ФИАС и обрабатывается для дальнейшей работы с инструментом. Это позволяет использовать адаптер в закрытом локальном контуре без необходимости обращения к интернету.
«Наше новое решение позволяет на 5-10% увеличить количество пользователей, способных самостоятельно без помощи оператора вызвать врача. При среднем потоке в 3 500 обращений, с которыми работает адаптер в рамках проекта Тульской области, в неделю прирост автоматизированных звонков составит 350. Сейчас адаптер тестируется несколькими региональными минздравами, и заказчики дают высокие отзывы нашему новому продукту»— прокомментировал руководитель проектов компании BSS Михаил Гончарук.
С момента запуска адаптер ГАР уже зарекомендовал себя как надежное решение для вызова врача на дом на линии 122, который умеет определять адрес, отличный от адреса прикрепления пациента к медучреждению. Более того, адаптер учитывает необычные названия улиц и городов, характерные для конкретных регионов. Адаптер ГАР может быть полезен и в других сферах, где важно знать конечный адрес пользователя вплоть до квартиры. Например, в сервисах доставки товаров или продуктов.
Директор департамента голосовых цифровых технологий компании BSS Александр Крушинский отметил, что в компании оптимистично смотрят на дальнейшее развитие этого продукта и уже разработали план повышения качества поиска адресов. «Наша цель — увеличить уровень распознавания до 100%. Конечно, такого уровня достичь сложно из-за постоянных обновлений базы адресов и разнообразия названий улиц, но мы не собираемся останавливаться на достигнутом. Уже более 30 региональных минздравов используют или планируют использовать наше решение, что способствует, в целом, развитию автоматизированного обслуживания в системе здравоохранения», — резюмировал А. Крушинский.