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（2）基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的文本分類(lèi)方法文本分類(lèi)是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中的重要任務(wù)，該任務(wù)通過(guò)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(lèi)別之一。文本分類(lèi)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(lèi)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(yǔ)義和語(yǔ)法信息的特征 [8]。文本分類(lèi)常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景有新聞分類(lèi)、情感分析、輿情分析、主題分類(lèi)、垃圾郵件識(shí)別和**系統(tǒng)等 [8]。傳統(tǒng)的文本分類(lèi)方法主要分為兩大類(lèi)，一類(lèi)是基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，另一類(lèi)是基于深度學(xué)習(xí)的方法。機(jī)器學(xué)習(xí)常用的分類(lèi)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(shù)算法（decision tree algorithm，DT）和隨機(jī)森林算法（random forest algorithm，RF）等。通過(guò)智能客服，企業(yè)能夠提高效率、降低成本，同時(shí)提升客戶(hù)體驗(yàn)。蜀山區(qū)辦公用智能客服服務(wù)熱線(xiàn)

AI客服是基于人工智能技術(shù)，通過(guò)自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音識(shí)別及機(jī)器學(xué)習(xí)等手段，實(shí)現(xiàn)客戶(hù)問(wèn)題解答與服務(wù)的智能交互系統(tǒng)。其**功能包括需求理解、自動(dòng)化應(yīng)答及解決方案推薦 [1]。AI客服在標(biāo)準(zhǔn)化服務(wù)場(chǎng)景中能夠24小時(shí)響應(yīng)并降低企業(yè)人力成本，但在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)存在能力不足、缺乏情感交互及人工轉(zhuǎn)接流程繁瑣等缺陷。用戶(hù)常面臨重復(fù)提問(wèn)、分類(lèi)選項(xiàng)冗長(zhǎng)等問(wèn)題，部分場(chǎng)景可能侵犯消費(fèi)者知情權(quán)和選擇權(quán) [8]。消費(fèi)者權(quán)益保護(hù)法規(guī)定經(jīng)營(yíng)者應(yīng)真實(shí)、明確答復(fù)消費(fèi)者問(wèn)題，AI客服無(wú)法準(zhǔn)確理解問(wèn)題、難以轉(zhuǎn)人工客服等情形涉嫌侵權(quán) [12]。蜀山區(qū)系統(tǒng)智能客服現(xiàn)貨數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)：通過(guò)用戶(hù)行為分析優(yōu)化服務(wù)策略。

文檔分類(lèi)文檔分類(lèi)也叫文本自動(dòng)分類(lèi)或信息分類(lèi)，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(lèi)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(lèi)。情感分析通過(guò)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(shū)管理、情報(bào)獲取、網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容監(jiān)控等。自然語(yǔ)言作為人類(lèi)社會(huì)信息的載體，自然語(yǔ)言處理不只是計(jì)算機(jī)科學(xué)的專(zhuān)屬。在其他領(lǐng)域，同樣存在著海量的文本，自然語(yǔ)言處理也成為了重要支持技術(shù)：

自然語(yǔ)言認(rèn)知和理解是讓計(jì)算機(jī)把輸入的語(yǔ)言變成有意義的符號(hào)和關(guān)系，然后根據(jù)目的再處理。自然語(yǔ)言生成系統(tǒng)則是把計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語(yǔ)言。自然語(yǔ)言處理的任務(wù)包括研制表示語(yǔ)言能力和語(yǔ)言應(yīng)用的模型, 建立計(jì)算框架來(lái)實(shí)現(xiàn)并完善語(yǔ)言模型，根據(jù)語(yǔ)言模型設(shè)計(jì)各種實(shí)用系統(tǒng)及探討這些系統(tǒng)的評(píng)測(cè)技術(shù)。 [1]自然語(yǔ)言處理的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展而逐漸形成。早期研究早期自然語(yǔ)言處理研究（1950s-1980s）：**早的自然語(yǔ)言理解方面的研究工作是機(jī)器翻譯 [2]。1949年，美國(guó)人威弗首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計(jì)方案 [3]。1954年的喬治城-IBM實(shí)驗(yàn)涉及全部自動(dòng)翻譯超過(guò)60句俄文成為英文。研究人員聲稱(chēng)三到五年之內(nèi)即可解決機(jī)器翻譯的問(wèn)題 [4]，不過(guò)實(shí)際進(jìn)展遠(yuǎn)低于預(yù)期，1966年的ALPAC報(bào)告發(fā)現(xiàn)十年研究未達(dá)預(yù)期目標(biāo)，機(jī)器翻譯的研究經(jīng)費(fèi)遭到大幅削減復(fù)雜問(wèn)題處理：多輪對(duì)話(huà)、模糊意圖、情感化表達(dá)仍需人工干預(yù)。

在社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域，關(guān)系網(wǎng)絡(luò)挖掘、社交媒體計(jì)算、人文計(jì)算等，國(guó)內(nèi)一些***的大學(xué)實(shí)驗(yàn)室，如清華的自然語(yǔ)言處理與社會(huì)人文計(jì)算實(shí)驗(yàn)室、哈工大的社會(huì)計(jì)算與信息檢索研究中心均冠有社會(huì)計(jì)算的關(guān)鍵詞。在金融領(lǐng)域，單A股就有300多家上市公司，這些公司每年都有年報(bào)、半年報(bào)、一季報(bào)、三季報(bào)等等，加上瞬息萬(wàn)變的金融新聞，金融界的文本數(shù)量是海量的。在法律領(lǐng)域，中國(guó)裁判文書(shū)網(wǎng)上就有幾千萬(wàn)公開(kāi)的裁判文書(shū)，此外還有豐富的流程數(shù)據(jù)、文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、法律條文等，且文本相對(duì)規(guī)范。解答賬戶(hù)管理申請(qǐng)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等問(wèn)題，降低人工成本。廬江定做智能客服推薦廠家

意圖識(shí)別、實(shí)體抽取、情感分析、多輪對(duì)話(huà)管理。蜀山區(qū)辦公用智能客服服務(wù)熱線(xiàn)

文本生成文本生成是指接收結(jié)構(gòu)化表示的語(yǔ)義，以輸出符合語(yǔ)法的、流暢的、與輸入語(yǔ)義一致的自然語(yǔ)言文本，這自然語(yǔ)言處理中的另一個(gè)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(jī)器翻譯、文本摘要、對(duì)話(huà)系統(tǒng)等。早期基于規(guī)則的自然語(yǔ)言生成技術(shù)，在每個(gè)子任務(wù)上均采用了不同的語(yǔ)言學(xué)規(guī)則或領(lǐng)域知識(shí)，實(shí)現(xiàn)了從輸入語(yǔ)義到輸出文本的轉(zhuǎn)換。自然語(yǔ)言處理技術(shù)的發(fā)展主要依賴(lài)于多種方法和技術(shù)，這些技術(shù)幫助計(jì)算機(jī)更好地理解和處理自然語(yǔ)言。蜀山區(qū)辦公用智能客服服務(wù)熱線(xiàn)

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