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探索電話機器人回複技術：自然語言處理的應用

原創

2023/04/08 10:48:39

來源：米兰体育官网入口

作者：Tian

圖標 1837

本文摘要

電話機器人是一種由人工創建的模擬人與(yu) 計算機進行自然語言交流的軟件。當你撥打電話時，機器人就會(hui) 在電話裏與(yu) 你對話。它通過獲取你所輸入的關(guan) 鍵詞，用機器人所特有的算法來自動回複你的問題。

電話機器人是一種由人工創建的模擬人與(yu) 計算機進行自然語言交流的軟件。當你撥打電話時，機器人就會(hui) 在電話裏與(yu) 你對話。它通過獲取你所輸入的關(guan) 鍵詞，用客服機器人所特有的算法來自動回複你的問題。

電話機器人回複技術

除了能代替人工撥打電話，還可以代替人工進行業(ye) 務谘詢、產(chan) 品推薦、日常服務等。雖然電話機器人已經有了很大進步，但是語音識別還是不夠精確，機器人回複時經常出現卡頓或不完整等問題。下麵就讓我們(men) 一起來了解一下，自然語言處理在電話機器人中的應用。

語義(yi) 理解

語義(yi) 理解是電話機器人的核心功能之一，也是電話機器人的難點所在。語義(yi) 理解主要指通過語義(yi) 分析，從(cong) 自然語言中抽取出語義(yi) 相關(guan) 的信息，並進行處理，最終生成用戶需要的回答。這種處理主要分為(wei) 以下三個(ge) 方麵：

語義(yi) 理解主要包括分詞、詞性標注、語法分析和句法分析等。由於(yu) 電話機器人中對話量較大，為(wei) 了提升識別率，必須使用最合適的分詞和詞性標注，比如把句子中的每個(ge) 單詞都切分出來進行分析;語法分析主要是分析句子結構並完成相應的處理;句法分析就是對句子中各成分之間的關(guan) 係進行識別。這三種方法都可以使用，但最常用的還是前兩(liang) 種方法。

分詞和詞性標注是從(cong) 詞匯的不同角度進行的自然語言處理，而句法分析則是從(cong) 句子整體(ti) 角度進行自然語言處理。通過將句子中各個(ge) 成分分離出來，可以對句子進行句法分析和語義(yi) 分析，得到句子結構和各成分之間的關(guan) 係。句法分析包括詞性標注和句法成分分析;而語義(yi) 分析則是從(cong) 句子整體(ti) 角度進行自然語言處理。

目前電話機器人應用較多的是第二種方法，即語義(yi) 識別。在語義(yi) 識別中主要使用到分詞技術和句法結構劃分技術，比如在對文本進行分詞時，要對詞語按照詞性結構劃分成不同的片段;在對句子進行句法結構劃分時，要對句子中的每一個(ge) 成分進行劃分。

詞語提取

詞語提取就是根據文本中的某一個(ge) 詞語或一個(ge) 句子，提取出其所屬的類型(如名詞、動詞、形容詞等)以及語意，並根據不同的語義(yi) 對這些詞進行歸類。在詞語提取的過程中，還可以利用語義(yi) 分析等手段，幫助提取出更多的信息，使分類更加準確。

分類就是根據文本中所包含的內(nei) 容，對文本進行歸類。在分類過程中，可以根據不同的分類標準將文本劃分成不同的類別。常見的分類標準有：

按語法結構分：可以將句子劃分為(wei) 主語、賓語等。

按語義(yi) 關(guan) 係分：可以將句子劃分為(wei) 語義(yi) 關(guan) 係明確，有具體(ti) 語義(yi) 聯係的語句和沒有具體(ti) 語義(yi) 聯係的語句。

在進行分類時，一般先對每個(ge) 類別裏的每個(ge) 句子進行初步判斷，然後根據句子中包含的信息，進行判斷和分類。

情感分析

情感分析是從(cong) 自然語言中提取用戶對某一事物的情感，並以此對用戶進行分類的過程。情感分析的目的是識別用戶對於(yu) 特定文本(例如，電子郵件、新聞文章或社交媒體(ti) 帖子)中的情感態度。

隨著技術的發展，人們(men) 對語言理解的深度不斷提高，語音識別技術已經能夠識別人類發音中的語氣語調等細節信息，然而對於(yu) 情感分析而言，這還遠遠不夠。文本分類、語義(yi) 分析、以及詞匯預測等技術已被應用於(yu) 自然語言處理領域中。

隨著人工智能技術的不斷發展以及機器學習(xi) 算法在自然語言處理中的應用越來越廣泛，我們(men) 相信，電話機器人在未來一定能替代人工完成大量繁瑣、重複性工作，提高工作效率。

關(guan) 鍵詞提取

關(guan) 鍵詞提取是自然語言處理中的重要步驟，也是自然語言處理的難點之一。當用戶在電話裏輸入一個(ge) 關(guan) 鍵詞時，需要識別它並把它轉換為(wei) 文字。文本中的每個(ge) 字都必須與(yu) 其所對應的關(guan) 鍵詞相匹配。通常情況下，自然語言處理會(hui) 使用兩(liang) 種方法來提取關(guan) 鍵詞：

(1)基於(yu) 詞典的方法通過將每個(ge) 字映射到一個(ge) 向量空間，然後再將向量空間中的每個(ge) 點映射到一個(ge) 向量空間，並計算出每個(ge) 向量的向量和。在這個(ge) 過程中，需要考慮文本中出現的詞匯的順序以及詞匯之間的關(guan) 係。

(2)基於(yu) 統計方法：通過統計文本中出現頻次最高或出現頻次最多的詞來提取關(guan) 鍵詞。

此外，還有一種方法是基於(yu) 文本生成技術，比如文本聚類技術。文本聚類是將給定輸入文本分成組後進行分類的過程，以確定每組中的類別。

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