挑战
项目起点。
产品团队的自然语言处理系统需要支持八种印度语言，包括农村用户中常见的印地语—英语、泰米尔语—英语混用表达。现成的意图数据无法反映用户的真实说话方式，这些语言上的准确率拖累了智能助手的整体表现。
解决方案
我们如何一步步推进。
与产品团队共同定义意图与实体结构，并在每种语言中招募母语标注员
采集并均衡 24 万条语句，覆盖正式、非正式和语码混用三种语体
按语言在预留的黄金标准集上校准标注员，并全程跟踪标注者间一致性
每周分批交付，按语言提交与模型误差分析挂钩的质量保证报告
成果
最终交付的成果。
所有成果均以项目开始前共同约定的目标衡量，而非虚荣指标。
- 语句24 万
- 语言8
- 模型 F1 值提升+9.2%
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