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2022年底，隨著ChatGPT等大語言模型的推出，自然語言處理的重點從自然語言理解轉(zhuǎn)向了自然語言生成。文本預(yù)處理在自然語言處理中，文本預(yù)處理是一個重要的步驟，包括文本清洗（去除HTML標(biāo)簽、特殊字符等）、分詞（將文本劃分為**的詞匯單元）、詞性標(biāo)注（確定每個詞匯的詞性）等。詞嵌入詞嵌入是將詞匯轉(zhuǎn)換為計算機可理解的向量表示的過程。常見的詞嵌入技術(shù)包括Word2Vec、GloVe等。這些技術(shù)可以捕捉詞匯之間的語義關(guān)系，使計算機能夠理解詞匯的深層含義。數(shù)據(jù)分析：智能客服可以收集和分析客戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)改進服務(wù)和產(chǎn)品。廬江本地智能客服圖片

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)計的ELIZA——一個幾乎未運用人類思想和感情的消息，有時候卻能呈現(xiàn)令人訝異的類似人之間的交互。“病人”提出的問題超出ELIZA 極小的知識范圍之時，可能會得到空泛的回答。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、**、聊天和機器翻譯系統(tǒng)。它的優(yōu)點是規(guī)則可以利用人類的內(nèi)省知識，不依賴數(shù)據(jù)，可以快速起步；問題是覆蓋面不足，像個玩具系統(tǒng)，規(guī)則管理和可擴展一直沒有解決 [5]?，幒^(qū)系統(tǒng)智能客服銷售價格解答賬戶管理申請、風(fēng)險評估等問題，降低人工成本。

自然語言處理( Natural Language Processing, NLP)是人工智能領(lǐng)域的重要研究方向, 融合了語言學(xué)、計算機科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、數(shù)學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)等多個學(xué)科領(lǐng)域的知識，是一門集計算機科學(xué)、人工智能和語言學(xué)于一體的交叉學(xué)科，它包含自然語言理解和自然語言生成兩個主要方面, 研究內(nèi)容包括字、詞、短語、句子、段落和篇章等多種層次，是機器語言和人類語言之間溝通的橋梁。它旨在使機器理解、解釋并生成人類語言，實現(xiàn)人機之間有效溝通，使計算機能夠執(zhí)行語言翻譯、情感分析、文本摘要等任務(wù)。

技術(shù)支持：故障排查、系統(tǒng)操作指導(dǎo)等。通用查詢：訂單狀態(tài)、物流信息、賬戶管理等。智能路由與轉(zhuǎn)接根據(jù)問題復(fù)雜度自動分配至人工客服或繼續(xù)由智能客服處理，避免用戶等待。數(shù)據(jù)分析與優(yōu)化記錄用戶行為數(shù)據(jù)，分析高頻問題，優(yōu)化知識庫和對話流程。二、技術(shù)支撐自然語言處理（NLP）意圖識別、實體抽取、情感分析、多輪對話管理。示例：用戶說“我想取消訂單”，NLP可識別“取消訂單”為關(guān)鍵意圖機器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)通過大量對話數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，提升回答準(zhǔn)確率。示例：使用Transformer架構(gòu)（如BERT、GPT）優(yōu)化語義理解。復(fù)雜問題處理：多輪對話、模糊意圖、情感化表達仍需人工干預(yù)。

用途使得用戶體驗從5-10分鐘減為1-2條短信、Web交互、Wap交互，**改善用戶體驗感覺。幫助企業(yè)統(tǒng)計和了解客戶需要，實現(xiàn)精細(xì)化業(yè)務(wù)管理。技術(shù)層面上支持多層次企業(yè)知識建模；支持細(xì)粒度企業(yè)知識管理；支持多視角企業(yè)知識分析；支持對客戶咨詢自然語言的多層次語義分析；支持跨業(yè)務(wù)的語義檢索；支持企業(yè)信息和知識融合。業(yè)務(wù)層面支持企業(yè)面向客戶的知識管理；支持人工話務(wù)和文字話務(wù)的有效結(jié)合，成倍的提高人工話務(wù)效率，大幅度降低企業(yè)客服成本；基于用戶歷史行為預(yù)測需求，主動推送服務(wù)（如訂單發(fā)貨提醒）。肥西系統(tǒng)智能客服24小時服務(wù)

記錄用戶行為數(shù)據(jù)，分析高頻問題，優(yōu)化知識庫和對話流程。廬江本地智能客服圖片

文本生成文本生成是指接收結(jié)構(gòu)化表示的語義，以輸出符合語法的、流暢的、與輸入語義一致的自然語言文本，這自然語言處理中的另一個重要任務(wù)，它可以根據(jù)給定的輸入（如關(guān)鍵詞、句子結(jié)構(gòu)等）生成新的文本。這可以用于各種應(yīng)用，如機器翻譯、文本摘要、對話系統(tǒng)等。早期基于規(guī)則的自然語言生成技術(shù)，在每個子任務(wù)上均采用了不同的語言學(xué)規(guī)則或領(lǐng)域知識，實現(xiàn)了從輸入語義到輸出文本的轉(zhuǎn)換。自然語言處理技術(shù)的發(fā)展主要依賴于多種方法和技術(shù)，這些技術(shù)幫助計算機更好地理解和處理自然語言。廬江本地智能客服圖片

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