该研究报告基于知识转移伙伴计划，与一家为各种业务部门外包客户支持系统的公司合作，探讨了在客户支持领域可能应用的人工智能方法，包括使用社交媒体、机器学习和远程设备连接等技术来改善客户支持。研究发现，使用不同的方法来准确预测客户意图可以提高客户支持的准确性，但要面对未知意图的准确性问题，还需要进一步研究。

Jul, 2023

本文介绍了自动化机器学习技术（AutoML）的研究现状，重点评估了多种 AutoML 工具在不同数据集、不同数据段上的表现和优缺点。

Aug, 2019

本文分析了自动机器学习在企业分析应用中的潜力，并将 H2O AutoML 框架与手工调整的 ML 模型在三个真实数据集上进行了基准测试，发现 H2O AutoML 框架快速、易用、可靠，表现接近手工调优的 ML 模型，是一个有价值的工具，能够支持快速原型设计，缩短开发和部署周期，并能够弥合 ML 专家供需之间的差距。

May, 2022

TaDaa 是一种基于深度学习和机器学习技术的票务分配自动顾问，可以为客户支持、帮助台等问题管理系统快速分配问题，提高解决问题的平均时间。

Jul, 2022

人工智能和机器学习的广泛应用导致公司难以招聘深入了解这些技术的员工，在此背景下，自动机器学习 (AutoML) 正以一种有希望的解决方案迅速崛起，旨在自动化构建端到端的人工智能 / 机器学习流水线，这通常会由专门的团队成员进行工程设计。本文通过对 12 个端到端自动机器学习工具在两个软件工程数据集上的基准测试和用户调查以及随后的访谈构成的混合方法研究，填补了这些信息缺口，并且发现 AutoML 解决方案可以在软件工程领域的分类任务中生成超过研究人员训练和优化的模型，并且当前可用的 AutoML 解决方案并不能完全支持 ML 开发工作流程的自动化和团队成员的需求。本研究结果为软件工程研究界提供了有关如何利用 AutoML 促进其活动以及工具构建者如何设计下一代 AutoML 技术的见解。

Jul, 2023

运用域和任务自适应预训练模型 ALBERT 在顾客联系文本上，通过利用未标注数据、进行半监督学习，将多分类问题解决为多任务学习，从而提高了客服意图分类模型的性能。

Jun, 2021

本文综述了现有的自动机器学习工具，包括开源和商业工具，并阐述了一个评估自动机器学习解决方案在实际应用中表现良好的框架，该框架考虑了各方利益和人机交互。此外，通过对学术和商业案例研究的广泛评估和比较，本综述也评估了 AutoML 在 2020 年代初的主流参与度，并确定了加速未来普及的障碍和机遇。

Nov, 2022

文章探讨了使用神经网络分类 IT 帮助台邮件数据的方式，定制带有用户问题的自动回复内容，以提高其相关性，从而提供实用的临时解决方案。

Sep, 2022

自动化机器学习（AutoML）的全面潜力在于解决目前未充分探索的用户与 AutoML 系统的交互方面，包括其不同角色、期望和专业知识，促进未来 AutoML 研究中更加以人为中心的方法，推动紧密整合人类专业知识和自动化机器学习方法的 ML 系统的协作设计。

Jun, 2024

本论文研究了聊天机器人系统的概念，使用各种聊天机器人技术开发了与 AK traders Ltd 公司相适应的聊天机器人系统，通过自然语言处理、机器学习和向量空间模型等技术达到高质量的用户体验。

Jun, 2022