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文檔分類文檔分類也叫文本自動(dòng)分類或信息分類，其目的就是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)對(duì)大量的文檔按照一定的分類標(biāo)準(zhǔn)（例如，根據(jù)文本的內(nèi)容和特征或者根據(jù)主題劃分等）實(shí)現(xiàn)自動(dòng)歸類。情感分析通過分析文本中的情感詞匯和句子結(jié)構(gòu)，計(jì)算機(jī)可以判斷文本的情感傾向，如積極、消極或中性。主要應(yīng)用于圖書管理、情報(bào)獲取、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容監(jiān)控等。自然語言作為人類社會(huì)信息的載體，自然語言處理不只是計(jì)算機(jī)科學(xué)的專屬。在其他領(lǐng)域，同樣存在著海量的文本，自然語言處理也成為了重要支持技術(shù)：它能夠自動(dòng)回答客戶的問題、處理請(qǐng)求、提供信息和解決問題，從而提高客戶滿意度和降低企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本。肥東辦公用智能客服單價(jià)

1960年代發(fā)展特別成功的自然語言處理系統(tǒng)包括SHRDLU——一種自然語言系統(tǒng)，以及1964-1966年約瑟夫·維森鮑姆設(shè)計(jì)的ELIZA——一個(gè)幾乎未運(yùn)用人類思想和感情的消息，有時(shí)候卻能呈現(xiàn)令人訝異的類似人之間的交互?！安∪恕碧岢龅膯栴}超出ELIZA 極小的知識(shí)范圍之時(shí)，可能會(huì)得到空泛的回答。例如問題是“我的***”，回答是“為什么說你***？”早期的自然語言系統(tǒng)是基于規(guī)則來建立詞匯、句法語義分析、**、聊天和機(jī)器翻譯系統(tǒng)。它的優(yōu)點(diǎn)是規(guī)則可以利用人類的內(nèi)省知識(shí)，不依賴數(shù)據(jù)，可以快速起步；問題是覆蓋面不足，像個(gè)玩具系統(tǒng)，規(guī)則管理和可擴(kuò)展一直沒有解決 [5]。瑤海區(qū)系統(tǒng)智能客服現(xiàn)貨復(fù)雜問題處理：多輪對(duì)話、模糊意圖、情感化表達(dá)仍需人工干預(yù)。

（2）基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類方法文本分類是自然語言處理領(lǐng)域中的重要任務(wù)，該任務(wù)通過對(duì)給定的輸入文本進(jìn)行分析和理解，將文本分配至預(yù)定義的類別之一。文本分類的主要流程可以分為文本預(yù)處理、特征提取、文本表示和分類器選擇等。其中**重要的步驟為特征提取，目的是將文本數(shù)據(jù)表示成能夠捕捉其語義和語法信息的特征 [8]。文本分類常見的應(yīng)用場(chǎng)景有新聞分類、情感分析、輿情分析、主題分類、垃圾郵件識(shí)別和**系統(tǒng)等 [8]。傳統(tǒng)的文本分類方法主要分為兩大類，一類是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，另一類是基于深度學(xué)習(xí)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)常用的分類器有支持向量機(jī)（support vector machine，SVM） [9]、樸素貝葉斯（naive Bayes，NB） [10]、K近鄰算法（k-nearest neighbor algorithm，KNN）、決策樹算法（decision tree algorithm，DT）和隨機(jī)森林算法（random forest algorithm，RF）等。

“AI客服雖然快捷，但我認(rèn)為AI客服無法替代人工客服?！睆埾壬硎?，他希望未來的智能客服能夠在提升效率的同時(shí)，更加注重人性化服務(wù)，讓消費(fèi)者能夠真正感受到溫暖和關(guān)懷。 [4]記者撥打了包含快遞、旅游、支付等行業(yè)在內(nèi)的十余家**企業(yè)的客服熱線，測(cè)試時(shí)發(fā)現(xiàn)多數(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)接人工服務(wù)的時(shí)間較長(zhǎng)，且過程繁瑣。AI客服通常會(huì)先詢問用戶的問題類型，并要求用戶回答一連串的問題，而在整個(gè)過程中，往往缺乏明確的轉(zhuǎn)人工選項(xiàng)。用戶需經(jīng)多個(gè)問題的“拷問”，才能有望“喊出”人工客服。成本低：減少人工客服數(shù)量，降低運(yùn)營(yíng)成本。

模糊推理針對(duì)客戶的模糊問題，采用模糊分析技術(shù)，識(shí)別客戶的意圖，從而準(zhǔn)確地搜索客戶所需的知識(shí)內(nèi)容遇到模糊咨詢，性能驟然降低縮略語識(shí)別根據(jù)縮略語識(shí)別算法，自動(dòng)識(shí)別縮略語所對(duì)應(yīng)的正式稱呼，然后從知識(shí)庫(kù)中搜索到正確的知識(shí)內(nèi)容。沒有現(xiàn)成的方法支持細(xì)粒度知識(shí)管理，*對(duì)“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。錯(cuò)別字識(shí)別對(duì)客戶咨詢中的錯(cuò)誤字進(jìn)行自動(dòng)糾正不支持智能分詞在錯(cuò)別字、縮略語、模糊推理等引導(dǎo)下，進(jìn)行智能分詞；但分詞遇到失敗時(shí)，在進(jìn)行上述迭代處理，直至分詞成功傳統(tǒng)分詞技術(shù)，難以處理海量客戶發(fā)出的海量咨詢結(jié)合語音、圖像、視頻，提供更豐富的交互體驗(yàn)（如AR客服）。蜀山區(qū)附近智能客服價(jià)格查詢

明確需求：根據(jù)業(yè)務(wù)場(chǎng)景（如電商、金融）選擇功能側(cè)重。肥東辦公用智能客服單價(jià)

管理的多層次支持多層次管理，從“地域—時(shí)間—客戶群—渠道—業(yè)務(wù)—主體—摘要—文法—詞類”等多個(gè)層次管理企業(yè)知識(shí)。不支持多層次知識(shí)管理。管理的多層次由于是細(xì)粒度知識(shí)管理，系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計(jì)決策分析、深度挖掘，降低企業(yè)的管理成本。例如，客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。對(duì)企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。多層次語言分析從語義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個(gè)層面自動(dòng)理解客戶咨詢。通常*單層分析肥東辦公用智能客服單價(jià)

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