房产类项目总结——成交房源识别

针对房产中介平台无法及时获取成交信息的现

针对房产中介平台无法及时获取成交信息的现象,语音识别技术能够有效解决这个问题。不过你知道它又是如何应用的呢?原理又是如何吗?来看笔者分析吧。

近年来随着互联网、GPU/CPU硬件的发展,语音识别的准确率有了很高的提升,并开始在商业上进行应用。不管是国内百度的小度助手,还是Google Assistant、亚马逊Alexa,早已不再满足于“语音助手”的身份,在功能上开始向语音对话、内容服务、IoT设备管理等方向演进,几乎所有的互联网巨头都对语音势在必得。

人工智能慢慢步入了我们的生活,为我们带来便利的工具值得去挖掘。语音识别技术在房产市场是如何应用的呢?除了语音助手外,期望能通过语音识别功能帮助业务提升效率。本文复盘了语音识别关键词在房产中的应用,以此总结项目中的收获和不足,也期待对您有所帮助。

平台供给房源,但房源成交后,不能及时获取成交信息。所以需要从房主、经纪人、平台三方去考虑如何获取到成交信息:

从房主切入,可以在房主小程序/APP提供房主停售的入口,也可以通过短信或者模板消息触达到房主,提醒房主若有成交,及时反馈给平台。

从经纪人切入,可以提供反馈机制,通过成功反馈赠送积分的方式,激励经纪人主动反馈。

从平台切入,平台已通过阿里的虚拟号,获得经纪人和房主的通话录音,可通过语音转文字识别出疑似成交的房源。

语音转文字

为保护房主隐私,平台从阿里购得AXB中间号,阿里提供通话录音及转文字功能,识别的文字通过接口回调到平台,依赖于阿里转文字效率,所以文字识别会有时间延迟,在识别策略中,会考虑时间的因素。有了文字后,下一步要提取关键词,识别成交房源。

关键词识别分析

1. 目标:通过录音关键词识别出成交的房源。

2. 指标:召回率和准确率是对策略质量评估的方法,可以通过召回率、准确率、误判率等检验上线后的质量评估。召回率代表策略对问题的解决程度,而准确率、误判率代表策略有没有带来其他伤害。

 召回率=识别总数/理想成交数 准确率=识别成交数/理想成交数 误判率=误判数/识别总数

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