在機(jī)器學(xué)習(xí)中，文本分類方法流程可分為人工特征工程和應(yīng)用淺層分類模型。機(jī)器學(xué)習(xí)需要人工設(shè)計(jì)和提取特征，可能會(huì)忽略一些難以捕捉的數(shù)據(jù)。特征工程是文本分類中的關(guān)鍵步驟，特征工程分為文本預(yù)處理、特征提取和文本表示，通過(guò)特征工程后就可以進(jìn)行分類器訓(xùn)練。常見的傳統(tǒng)特征提取方法有詞袋模型（bag of words model，BOW）、N元模型（n-grams）和詞頻-逆文檔頻率（term frequencyinverse document frequency，TF-IDF）方法。然而，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的文本分類方法存在維度和數(shù)據(jù)稀疏等問(wèn)題。示例：用戶輸入“如何退貨？”，智能客服可識(shí)別意圖并引導(dǎo)至退貨流程頁(yè)面。肥東定做智能客服推薦廠家
（2）發(fā)展趨勢(shì)隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步和應(yīng)用場(chǎng)景的不斷擴(kuò)展，自然語(yǔ)言處理技術(shù)將呈現(xiàn)以下發(fā)展趨勢(shì)：跨語(yǔ)言處理：隨著全球化的加速，跨語(yǔ)言處理成為自然語(yǔ)言處理技術(shù)的重要發(fā)展方向之一。未來(lái)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)將能夠處理多種語(yǔ)言，并實(shí)現(xiàn)跨語(yǔ)言的文本轉(zhuǎn)換、情感分析等功能。多模態(tài)處理：除了文本數(shù)據(jù)外，未來(lái)的自然語(yǔ)言處理系統(tǒng)還將能夠處理圖像、視頻、語(yǔ)音等多種模態(tài)的數(shù)據(jù)。這將使自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠更***地理解和處理人類的語(yǔ)言和行為。肥東定做智能客服推薦廠家售前咨詢：產(chǎn)品信息、價(jià)格、促銷活動(dòng)等。
信息檢索信息檢索也稱情報(bào)檢索，就是利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)從文本中提取出結(jié)構(gòu)化信息，如實(shí)體、關(guān)系、事件等，從大量文檔中找到符合用戶需要的相關(guān)信息。**系統(tǒng)通過(guò)理解用戶的問(wèn)題并搜索相關(guān)的文本資源，計(jì)算機(jī)可以利用自動(dòng)推理等手段，在有關(guān)知識(shí)資源中自動(dòng)求解答案并做出相應(yīng)的回答。**技術(shù)有時(shí)與語(yǔ)音技術(shù)和多模態(tài)輸入/輸出技術(shù)，以及人機(jī)交互技術(shù)等相結(jié)合，構(gòu)成人機(jī)對(duì)話系統(tǒng)。信息抽取從指定文檔中或者海量文中抽取出提取出用戶感興趣的信息，如實(shí)體、關(guān)系、事件等，以便進(jìn)行進(jìn)一步的分析和處理。
針對(duì)這一問(wèn)題，文獻(xiàn)提出了基于圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（graph convolutional neuralnetwork，GCN）的文本分類方法，在圖上對(duì)局部結(jié)構(gòu)進(jìn)行建模，提取節(jié)點(diǎn)依賴關(guān)系，更好地捕捉文本信息，成功地將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到了圖結(jié)構(gòu)上 [8]。長(zhǎng)期以來(lái), 自然語(yǔ)言處理任務(wù)主要采用監(jiān)督學(xué)習(xí)范式, 即針對(duì)特定任務(wù), 給定監(jiān)督數(shù)據(jù), 設(shè)計(jì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)模型, 通過(guò)**小化損失函數(shù)來(lái)學(xué)習(xí)模型參數(shù), 并在新數(shù)據(jù)上進(jìn)行模型推斷。隨著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起, 傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型逐漸被神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型所替代, 但仍然遵循監(jiān)督學(xué)習(xí)的范式 [11]。復(fù)雜問(wèn)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)。
以一家快遞公司客服熱線為例，AI客服先給出了兩個(gè)選項(xiàng)，當(dāng)記者想直接轉(zhuǎn)人工時(shí)，AI客服仍是“自說(shuō)自話”，重復(fù)著固定話術(shù)。然而，這還*是開始，接下來(lái)，AI客服共細(xì)分了4個(gè)二級(jí)菜單。在記者回答完***一個(gè)問(wèn)題，成功轉(zhuǎn)接到人工客服時(shí)，時(shí)間已經(jīng)過(guò)去了2分25秒。成功轉(zhuǎn)人工后記者再次描述了訴求，卻發(fā)現(xiàn)此前AI客服設(shè)置的分類選項(xiàng)未能實(shí)現(xiàn)精細(xì)導(dǎo)流，客服表示需轉(zhuǎn)接至負(fù)責(zé)該業(yè)務(wù)的客服處理，**終記者用時(shí)3分鐘才轉(zhuǎn)接到正確的人工客服。 [4]成本低：減少人工客服數(shù)量，降低運(yùn)營(yíng)成本。肥西定做智能客服銷售電話
評(píng)估技術(shù)能力：考察NLP準(zhǔn)確率、多語(yǔ)言支持、知識(shí)庫(kù)更新頻率。肥東定做智能客服推薦廠家
當(dāng)張先生電話接通后，傳來(lái)的卻是一個(gè)機(jī)械而冷靜的聲音：請(qǐng)輸入您的單號(hào)。張先生按照提示操作，隨后AI客服稱：請(qǐng)簡(jiǎn)單描述您的問(wèn)題?？蔁o(wú)論張先生如何詳細(xì)地描述自己的問(wèn)題，對(duì)方始終無(wú)法給出滿意的答復(fù)。張先生意識(shí)到，與機(jī)器對(duì)話是不會(huì)有結(jié)果的，便要求“轉(zhuǎn)人工”，但回應(yīng)他的依然是那句冷冰冰的話：為了節(jié)約您的時(shí)間，請(qǐng)簡(jiǎn)單描述您的問(wèn)題。張先生連試了七八次，甚至提高了音量，但AI客服依然堅(jiān)持著自己的“套路”?！拔覈L試線上溝通，但回答都是千篇一律的自動(dòng)回復(fù)，問(wèn)題依然沒(méi)有得到解決。”張先生無(wú)奈稱，他**終給該快遞公司濟(jì)南分公司打了電話，其工作人員查詢后發(fā)現(xiàn)并未收到物流信息。**終，張先生選擇線上平臺(tái)退貨，經(jīng)過(guò)多天**后，張先生終于解決了此事。肥東定做智能客服推薦廠家
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