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文檔分類文檔分類也叫文本自動分類或信息分類，其目的就是利用計算機系統(tǒng)對大量的文檔按照一定的分類標準（例如，根據(jù)文本的內(nèi)容和特征或者根據(jù)主題劃分等）實現(xiàn)自動歸類。情感分析通過分析文本中的情感詞匯和句子結(jié)構(gòu)，計算機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、情報獲取、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容監(jiān)控等。自然語言作為人類社會信息的載體，自然語言處理不只是計算機科學(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)：它能夠自動回答客戶的問題、處理請求、提供信息和解決問題，從而提高客戶滿意度和降低企業(yè)運營成本。肥東辦公用智能客服單價

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?！安∪恕碧岢龅膯栴}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]。瑤海區(qū)系統(tǒng)智能客服現(xiàn)貨復(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)。

（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)通過對給定的輸入文本進行分析和理解，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)用場景有新聞分類、情感分析、輿情分析、主題分類、垃圾郵件識別和**系統(tǒng)等 [8]。傳統(tǒng)的文本分類方法主要分為兩大類，一類是基于機器學(xué)習(xí)的方法，另一類是基于深度學(xué)習(xí)的方法。機器學(xué)習(xí)常用的分類器有支持向量機（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）和隨機森林算法（random forest algorithm，RF）等。

“AI客服雖然快捷，但我認為AI客服無法替代人工客服。”張先生表示，他希望未來的智能客服能夠在提升效率的同時，更加注重人性化服務(wù)，讓消費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，測試時發(fā)現(xiàn)多數(shù)企業(yè)轉(zhuǎn)接人工服務(wù)的時間較長，且過程繁瑣。AI客服通常會先詢問用戶的問題類型，并要求用戶回答一連串的問題，而在整個過程中，往往缺乏明確的轉(zhuǎn)人工選項。用戶需經(jīng)多個問題的“拷問”，才能有望“喊出”人工客服。成本低：減少人工客服數(shù)量，降低運營成本。

模糊推理針對客戶的模糊問題，采用模糊分析技術(shù)，識別客戶的意圖，從而準確地搜索客戶所需的知識內(nèi)容遇到模糊咨詢，性能驟然降低縮略語識別根據(jù)縮略語識別算法，自動識別縮略語所對應(yīng)的正式稱呼，然后從知識庫中搜索到正確的知識內(nèi)容。沒有現(xiàn)成的方法支持細粒度知識管理，*對“文檔”式或“表單”式數(shù)據(jù)管理有效。錯別字識別對客戶咨詢中的錯誤字進行自動糾正不支持智能分詞在錯別字、縮略語、模糊推理等引導(dǎo)下，進行智能分詞；但分詞遇到失敗時，在進行上述迭代處理，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（如AR客服）。蜀山區(qū)附近智能客服價格查詢

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

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

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