智能问答系统结合NLP、搜索引擎等技术，通过对用户的问题进行分析，自动匹配出问答库中最符合用户意图的答案。系统基于内部手册、规章等数据，构建企业知识库，并提供智能问答服务。通过对用户问题进行语义分析，自动识别用户意图，检索并返回知识库中的最佳答案，帮助用户从庞大的信息海洋中快速找到需要的信息。 在项目中负责需求调研、方案设计、模型开发/训练、服务发布等工作。

针对已成行旅客发放的服务满意度问卷中，旅客可提交文本类型评论，而人工分析此类评论存在效率低、统计难等问题。通过建立分析模型，对评论中的关键词进行识别并打上相应标签，得出评论的情感取向、标签分类等结果，从而更好地发掘旅客反馈的焦点问题，了解企业自身服务短板，为提升服务质量输入价值。 项目基于情感分析、文本分类技术，对每条旅客评论进行情感、业务等多维度分类。 在项目中负责需求调研、方案设计、模型开发/训练、服务发布等工作。

在旅客提取行李后，若发现行李破损，可通过旅客*，至APP上传破损行李图片，通过AI图像识别，识别破损行李情况，并自动给出赔偿金额，以解决人员审核时长，标准不一致的问题，提高赔偿工作效率。 智能行李破损识别任务，是通过基于深度学习的目标检测和图像分类技术，对图片、视频中的行李进行自动分析，识别行李位置、行李破损位置、行李破损类型等信息。 在项目中负责需求调研、方案设计、模型开发/训练、服务发布等工作。