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Unterstützung im Support – E-Mails beantworten mit Machine Learning – Teil 3

Wie Machine Learning und Clouddienste dabei helfen, E-Mails in Outlook schneller zu beantworten.

Da ist er – der dritte Teil der Artikelserie, in der die bisher erstellten Komponenten zu einem Proof of Concept zusammengefügt werden. In den beiden vorangegangenen Artikeln eins und zwei wurden folgende Systeme erstellt:

  • Ein Machine-Learning-Modell zum Kategorisieren von Texten läuft in einem Container Instance Web Service in der Microsoft Azure Cloud.
  • Ein weiterer High-Level-Web-Service, der sich ebenfalls in der Azure Cloud befindet, kommuniziert mit dem Modell, um per REST eingehende Texte analysieren zu lassen.

Ein Outlook-Add-in liest E-Mails, um diese einer bestimm ten Kategorie zuzuordnen und relevante Entitäten, wie bei spielsweise Produktnamen oder Personen, zu erkennen. 

Das Modell wird als Web Service bereitgestellt, den man per HTTP ansprechen kann – gehostet innerhalb der Microsoft Azure Cloud! Grundlage ist ein Projekt von QUIBIQ mit einem Kunden aus Hamburg. Dieser Kunde kann nun dank Machine Learning, Cloud & QUIBIQ-Know-how eingehende E-Mails im Helpdesk effektiver beantworten.

Der Artikel stand in der dotnetpro und kann gerne bei uns angefordert werden. Mehr Infos zum Thema gibt es auf www.quibiq.de oder direkt von Ruben Aster und Christoph Hanser.

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