AI智能质检优化实践：召回率和准确率，哪个更重要？

原创 于 2020-03-17 14:43:24 发布 · 2.9k 阅读 · 15 ·
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#人工智能 #自然语言处理 #机器学习 #神经网络 #深度学习

企业在质检中面临召回率和准确率的抉择。负向质检通常侧重召回率，避免漏检风险；正向质检则注重准确率，减少误检导致的复检成本。通过调整算法模型，优化质检效果，平衡人工复检成本和漏检风险。实际场景中，需根据质检项特性及企业需求制定策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

图：美剧《了不起的麦瑟尔夫人》

很多企业拥有中大型电销或客服中心，每天与客户产生成千上万次沟通。沟通的质量，决定了企业的收入或客户满意度。企业监督业务人员的沟通质量和执行力的过程，被称为质检。

前两篇文章，我们介绍了“关键词+正则”质检方式和全新的“非正则”质检方式的区别，也介绍了两种机器质检方式各自适配的场景。

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