使用一个或更多个神经网络分析反馈的制作方法

至少一个实施例涉及用于执行和促进人工智能的处理资源。例如，至少一个实施例涉及用于训练神经网络的处理器或计算系统，以及至少一个实施例涉及根据本文描述的各种新型技术，用于使用神经网络执行推理的处理器或计算系统。

背景技术：

1、在电子资源环境中，特别是在可被多个用户通过网络访问的环境中，可能有各种各样的问题，这些用户可能希望针对这些问题提供反馈。所提供的反馈可能包括一般的或积极的评论，或者可能与一个或更多个资源的问题有关，或者与在这些资源上执行的特定应用程序或会话有关。在许多情况下，用户能够使用开放文本提供反馈，使反馈能够以许多不同的方式提供，这些方式有时可能是模糊的。对于有许多用户访问的许多资源的环境，依靠人工来检查和处理所有这些反馈可能是非常耗时且资源密集的过程，这也可能导致纠正通过该反馈指示的任何问题的重大延误。此外，准确地分析这些反馈通常需要具有大量特定领域知识的工程师来处理，这可能会使这种人工分析，由于难以找到或培训这类人的团队，而无法有效和准确地大规模执行。

技术实现思路

技术特征：

1.一个处理器，包括：

2.根据权利要求1所述的处理器，其中所述一个或更多个通信对应于用户反馈，所述用户反馈包括在至少一个用户会话中与所述所述一个或更多个应用程序的所述性能有关的用户提供的文本。

3.根据权利要求2所述的处理器，其中所述一个或更多个电路进一步用于使用基于自然语言处理nlp的神经网络来从所述一个或更多个通信中提取文本特征。

4.根据权利要求3所述的处理器，其中所述一个或更多个电路进一步用于获得所述至少一个用户会话的遥测数据和所述一个或更多个应用程序的应用数据，并将所述遥测数据和所述应用数据与所提取的文本特征一起编码为一个或更多个特征向量。

5.根据权利要求4所述的处理器，其中所述一个或更多个电路进一步用于使用所述一个或更多个神经网络来至少部分地基于所述一个或更多个特征向量来推理影响所述一个或更多个应用程序的所述性能的问题的分类，并至少部分地基于所推理的分类来获得与所述性能有关的额外信息。

6.根据权利要求5所述的处理器，其中所述一个或更多个电路进一步用于使用所述一个或更多个神经网络来针对所述问题生成可采取行动性决策，并生成所述一个或更多个行动的所述文本描述以为所述可采取行动性决定提供可解释性。

7.一种系统，包括：

8.根据权利要求7所述的系统，其中所述一个或更多个通信对应于用户反馈，所述用户反馈包括在至少一个用户会话中与所述一个或更多个应用程序的所述性能有关的用户提供的文本。

9.根据权利要求8所述的系统，其中所述一个或更多个处理器进一步用于：

10.根据权利要求9所述的系统，其中所述一个或更多个处理器进一步用于：

11.根据权利要求10所述的系统，其中所述一个或更多个处理器进一步使用所述一个或更多个神经网络来至少部分地基于所述一个或更多个特征向量推理影响所述一个或更多个应用程序的所述性能的问题的分类，并至少部分地基于所推理的分类来获得与所述性能有关的额外信息。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述一个或更多个处理器进一步用于：

13.一种方法，包括：

14.根据权利要求13所述的方法，其中所述一个或更多个通信对应于用户反馈，所述用户反馈包括在至少一个用户会话中与所述一个或更多个应用程序的所述性能有关的用户提供的文本。

15.根据权利要求14所述的方法，进一步包括：

16.根据权利要求15所述的方法，进一步包括：

17.根据权利要求16所述的方法，进一步包括：

18.根据权利要求13所述的方法，进一步包括：

19.一种机器可读介质，其上存储有一组指令，所述指令如果由一个或更多个处理器执行，则使所述一个或更多个处理器至少：

20.根据权利要求19所述的机器可读介质，其中所述一个或更多个通信对应于用户反馈，所述用户反馈包括在至少一个用户会话中与所述一个或更多个应用程序的所述性能有关的用户提供的文本。

21.根据权利要求20所述的机器可读介质，其中所述指令如果被执行，则进一步使所述一个或更多个处理器：

22.根据权利要求21所述的机器可读介质，其中所述指令如果被执行，则进一步使所述一个或更多个处理器：

23.根据权利要求22所述的机器可读介质，其中所述指令如果被执行，则进一步使所述一个或更多个处理器：

24.根据权利要求23所述的机器可读介质，其中所述一个或更多个处理器进一步用于：

25.一种反馈管理系统，包括：

26.根据权利要求25所述的反馈管理系统，其中所述一个或更多个通信对应于用户反馈，所述用户反馈包括在至少一个用户会话中与所述一个或更多个应用程序的所述性能有关的用户提供的文本。

27.根据权利要求26所述的反馈管理系统，其中所述一个或更多个处理器进一步用于：

28.根据权利要求27所述的反馈管理系统，其中所述一个或更多个处理器进一步用于：

29.根据权利要求28所述的反馈管理系统，其中所述一个或更多个处理器进一步用于使用所述一个或更多个神经网络来至少部分地基于所述一个或更多个特征向量推理影响所述一个或更多个应用程序的所述性能的问题的分类，并至少部分地基于所推理的分类来获得与所述性能有关的额外信息。

30.根据权利要求29所述的反馈管理系统，其中所述一个或更多个处理器进一步用于：

技术总结
本发明公开了使用一个或更多个神经网络分析反馈，具体公开了用于处理计算环境中的通信的装置、系统和技术。在至少一个实施例中，使用一个或更多个神经网络至少部分地基于从一个或更多个应用程序的一个或更多个用户接收到的一个或更多个通信来生成关于一个或更多个应用程序的性能要采取的一个或更多个行动的文本描述。

技术研发人员：N·肖拉克哈利加,E·劳,A·阿鲁纳恰拉姆,B·托杜尔
受保护的技术使用者：辉达公司
技术研发日：
技术公布日：2024/2/1