4. 그래서 우리는 통합 VOC 솔루션으로 방향을 잡았습니다.
내부 VOC 분석
원천 데이터 음성인식/텍스트 분석 활용
기업내부
기업외부
인터넷 상담
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언어분석 텍스트마이
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고객 발굴
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어휘 중요도 분석
연관어 분석
외부 VOC 분석
Market
Intelligenc
e활용 목적 정의
분석 관점/키워드
정의
데이터 수집/검증
사전 관리 Taxonomy 관리 운영 관리
Fan Post
Interactio
n
ER …
Analyzed
VOC Data
Power User
시각화
활용 목적 정의
End User
관점/키워드
검토
시각화 요소
검토
시각화 구현
대시보드 구성
모니터링
예측
경보
…
Document
Sentiment
Keyword
Taxonomy
Analysis Model
Internal Structured Data
활용목적 別
정제 VOC
Data
Analyzed
Data
Feeding
Raw Data Feeding
이벤트/리스크
분석
음성인식
학습데이터 준비
음성/언어모델
학습
Full-text
Dictation
Keyword
Spotting
음성인식
Real-
time
Recognition
Batch
Recognition
7
3
1
4
2
6
9
14
12
5
8
10
11
15
13
16
17
5. 왜? 고객이 존재하는 한 Voice of the Customer 분석 니즈는 영원하니까!
가격 전략을 어떻게 수립하여야 하는가?
고객이 원하는 새로운 시장은 어디일까?
고객 유지를 위하여 할 수 있는 핵심업무는?
고객의 요구사항을 어떻게 반영할까?
고객 Segmentation을 어떻게 할 수 있을까?
9. 일별 작업 내역
舊버전
100시간 학습
인식률
新버전
100시간 학습
70.9%
76.81%
新버전(DNN)
어휘기준
음절기준
舊버전(HMM)
Hit數 증가 Correctness 상승.
Insertion 감소 Accuracy 상승.
Correctness와의 차이 2% 이내 (헛소
리가 줄어서 읽기 편해짐)
명사 특히 키워드의 인식율 상대적으로
높은 상승 텍스트 분석 적합성 증대
80.81%
77.3%
Baseline
2015년 4월초에 H생명에서 적용한 결과 놀라운 일이! 뭐지??
11. Deep Learning = Learning Hierarchical Representations
Trainable
Classifier
Feature
Extractor
Mainstream Modern Pattern Recognition: Unsupervised mid-level features
Trainable
Classifier
Feature
Extractor
Mid-Level
Features
Deep Learning: Representations are hierarchical and trained
Trainable
Classifier
Low-Level
Features
Mid-Level
Features
High-Level
Features