本项目属于计算机通信及人工智能技术领域。人工智能与实体经济融合已经是国家战略，核心问题除了各种类型信息资源面向需求和应用的融合、表达、识别、理解和搜索应用外，更需关注先进技术实际落地程中，人工智能技术的标准化问题；标准化工作对人工智能及其产业发展具有基础性、支撑性、引领性的作用，通过标准化的研制可以使人工智能技术的研发更加面向实际业务需求，形成知识积累及复用机制，节约先进技术实际应用的成本。电信运营商作为人工智能技术的实践者，自身各类业务对自然语言处理技术有着迫切的需求，但该技术实际应用中有如下问题：1)行业领域的语料、模型积累的经验无法共享给同行业或相关行业应用，造成单独的应用开发成本高，商业模式复杂；2)单独的人工智能系统运营维护、优化成本高，没有知识的积累及复用机制。本项目进行了人工智能技术在多个行业的应用研究，在此基础上探索并提出了面向电信多业务领域的人工智能基础能力开发架构，完成了相关标准规范。2、主要技术创新内容一、面向电信多业务应用人工智能技术所需的标准化研制。面向多业务领域人工智能的应用需求，抽象出以自然语言理解为代表人工智能技术的共性需求，构建以“语音识别及语义处理能力开放平台”为核心的基础人工智能能力输出所需的标准体系。根据本项目成果，在人工智能、自然语言处理技术领域牵头一项国家标准，作为主要编撰人完成七项国家标准；牵头一项ITU国际标准立项、两项国际标准共同提案；完成及立项了一批CCSA行业标准；作为主要编撰人，参与编制完成了国家人工智能总体组7项标准。二、语义理解技术创新。结合特定业务场景，基于语义网技术、本体论理论，进行短/小文本语义特征提取技术研究，设计面向业务的语义理解、交互规则、模板等。应用在：1)微信客服，完成了20多个场景设计，实现了上海电信微信客服的人机交互应用；2)短信客服，建立了七类理解场景，配置业务数量2155个；3)IPTV自动语音控制：设计了点播、回看、电影、电视剧、频道等十几大类的语义理解交互场景模板。三、语音识别技术创新。1)针对呼叫中心质检业务需求，实现了压缩格式录音文件的批量语音识别转写准确率82%以上；2)针对专业领域面向信息实体的语音识别结果，如人名，地名、专业名词等，设计语音识别与语义理解的联合应用流程，开发了相应的实体语音识别及交互逻辑模块，实现了采用二次实体语义理解的语音识别应用，提高了业务领域命名实体识别的准确率，在上海电信自动总机获得应用，实现了重名、同音名、模糊查询确认及交互逻辑等功能。3、应用推广及效益应用于上海电信客服、号百、IPTV语音控制、微信客服、、短信营业厅、NOC知识库自然语言理解、语音客服质检、语音大数据挖掘、呼叫中心人机交互、舆情分析等领域，与本项目相关经济效益超过5亿元。4、本项目申请了专利近二十余项，目前已获得授权专利八项，发表论文十篇。