自然語言處理技術在智能客服系統中的應用與優化

摘要：隨著科技的不斷發展，人工智能已經逐漸應用到人們生活的各個領域，其中自然語言處理（natural language processing，NLP）技術的發展尤為引人注目，其被廣泛應用于智能客服系統中，極大地提升了客戶服務的效率和質量。本文將探討自然語言處理技術在智能客服系統中的應用以及如何優化其性能。

關鍵詞：自然語言處理技術；智能客服系統

引言

銀行、政務大廳等場所同人們的日常生活息息相關，每天都有大量的用戶前去辦理業務。對于這些場所而言，無論其線下還是線上客服系統，最核心的任務是準確識別用戶要辦理的業務。由于業務類別往往是已知的，因此對用戶進行意圖識別這一流程可被具體化為一個文本多分類的處理過程，即輸入用戶的話語，輸出對應的業務類別，模型需要將用戶輸入話語中包含的意圖映射到具體的業務類別上。文本分類是自然語言處理領域中非常重要的一項任務，其相關應用也非常廣泛，如輿情分析、新聞分類、商品評論分析、垃圾郵件過濾等。

在某些任務場景中，收集大量數據是非常困難的，如醫療領域。由于醫療環境復雜且干擾因素較多，收集數據困難這一現象便尤為突出[1]。此外，由于醫療領域的特殊性，在該領域收集的數據樣本分布與其他領域的數據往往差別較大，因而在該領域對用戶進行意圖識別時也很難通過其他領域的數據進行輔助。因此，在這種情況下，如何更高效地利用收集到的數據樣本便成為一個重要的研究課題。

1. 智能客服機器人構建過程

這里對本文設計的智能客服機器人的具體實現過程進行介紹。該智能客服機器人主要包括輸入模塊、自然語言理解模塊、對話管理模塊、后臺數據存儲模塊、視覺模塊以及輸出模塊，項目整體框架基于“輸入－輸出”模式展開構建。

1.1 輸入模塊

本文設計了兩種不同類型的智能客服機器人，對于線上版的對話機器人來說，由于用戶在網頁端進行操作，因此用戶僅可通過文字與機器人進行交互；對于線下智能客服機器人來說，其接收的數據信息更為多樣化，用戶可以通過話筒與機器人進行語音交互，同時機器人胸前的攝像頭也可以自動捕捉相關的視覺信息。對于線上版智能客服機器人所得到的用戶文本輸入，可將其直接送入自然語言理解模塊進行相關信息的特征提??；對于線下版智能客服機器人對于用戶語音輸入的處理，通過同科大訊飛公司進行合作，使用合作方的語音轉文字工具將用戶的語音輸入首先轉化為文本輸入，隨后將用戶的文本輸入送至自然語言理解模塊進行相關信息的提取。

1.2 自然語言理解模塊

自然語言理解（NLU）模塊在智能客服機器人中扮演著至關重要的角色，其任務是解析用戶輸入的自然語言并從中提取意圖和實體信息。這一模塊的設計與性能對整個智能客服系統的準確性和效率起著決定性作用。通常，NLU模塊采用深度學習算法來實現其功能。典型的算法包括循環神經網絡（RNN）、長短時記憶網絡（LSTM），以及目前備受關注的BERT等模型。這些算法的共同特點是能夠將用戶輸入映射到一個高維的向量空間中，從而能夠更好地表達語義和上下文信息。具體來說，當用戶輸入到達NLU模塊時，深度學習算法將首先對文本進行分詞，并轉換為單詞或子詞的表示。接下來，經過一系列神經網絡層處理，該文本將被映射到一個向量空間中。在這個過程中，算法會試圖捕捉輸入文本的語義信息、情感色彩以及整體的上下文關聯。

關于用戶意圖和實體信息的提取，NLU模塊通過計算向量之間的距離以及利用分類或者序列標注等技術來實現。例如，對于用戶提出的問題，NLU模塊需要判斷用戶的意圖是查詢信息、尋求幫助還是提出投訴，同時還需要識別出其中涉及的實體，如時間、地點、產品名稱等。這就需要深度學習算法在向量空間中對不同意圖和實體進行有效區分和分類[2]。此外，在NLU模塊的訓練階段，大量的標注數據和對應的人工標注信息是必不可少的。這些訓練數據將幫助模型更好地理解和泛化各種類型的用戶輸入，從而提高模型的準確性和魯棒性。

綜上所述，NLU模塊在智能客服機器人中通過深度學習算法實現了對用戶自然語言輸入的理解和解析，從而為后續的自動應答、引導用戶或執行任務等提供了基礎，是實現智能客服服務的關鍵組成部分。

1.3 對話管理模塊

對話管理模塊是智能客服機器人的核心組成部分之一，負責維護和管理整個對話過程。通過對用戶的輸入進行分析和理解，對話管理模塊能夠準確地判斷用戶的需求和意圖，從而提供正確響應。在自然語言理解模塊的基礎上，對話管理模塊進一步判斷用戶的意圖，例如查詢產品信息、辦理業務、投訴建議等。通過對用戶輸入的分析，對話管理模塊可以識別輸入的關鍵詞和關鍵短語，進而推斷出用戶的意圖。同時，對話管理模塊還會考慮上下文信息，以便更準確地獲取用戶的需求。根據用戶的意圖和上下文信息，對話管理模塊選擇合適的對話策略來回應用戶。不同的對話策略適用于不同的情況，例如直接回答問題、引導用戶提供更多的信息、轉接人工客服等。通過選擇合適的對話策略，對話管理模塊能夠更好地滿足用戶的需求，提供更加個性化和高效的服務[3]。

生成針對用戶意圖的合適回應是對話管理模塊的重要任務之一?；貞梢允腔谀０宓?，也可以是通過檢索知識庫或生成式模型生成的自然語言文本?；谀０宓幕貞梢蕴岣唔憫乃俣群蜏蚀_性，而通過檢索知識庫或生成式模型生成的回應則可以更加靈活地適應不同的用戶需求。除了生成合適的回應，對話管理模塊還實時監控對話過程中的關鍵信息。這些關鍵信息包括用戶的情緒、問題的解決進度等。通過對這些信息的監控，對話管理模塊可以在對話過程中做出相應的調整，以提供更加滿意的服務。例如，當用戶表達出不滿意或者焦慮的情緒時，對話管理模塊可以采取相應的措施來安撫用戶情緒；當問題解決進展緩慢時，對話管理模塊可以主動提醒相關工作人員加快處理速度。除此之外，針對部分業務無關的可能對話，例如用戶與機器人的閑聊、用戶情感上產生了較為明顯的波動、用戶與業務無關的問題詢問等，我們也對此進行了總結，部分示例如表1所示。

在用戶輸入新的話語后，對話管理模塊也會對其中的信息進行保存，用來更新對話歷史信息。歷史信息即對應對話中的重要信息，如用戶的身份信息、當前業務信息、情感信息、歷史業務信息等。在對話狀態與歷史信息都更新完畢后，便可生成最終的應答輸出。應答生成一般分為兩種方式，根據提取預設的問答模板得到回復與通過生成式模型得到回復。對于自然語言處理領域來說，由于其標準回復中包含非常多的專業詞匯，且難以具備充足的訓練數據，因此在智能客服機器人的設計中提前預設了問答模板，并將模板中涉及的相關信息槽位進行挖取，存儲至后臺數據模塊中。模型在確定當前對話狀態后可以直接從后臺數據存儲模塊中找到對應的回復模板，并根據歷史信息將相關的信息槽位進行補全并輸出[4]。

舉例而言，通過對話管理模塊的輸出推斷出用戶要辦理的業務，需要對用戶是否辦理該業務進行確認，這部分的相關對話模板為“我推斷您可以辦理XX業務，請問您要辦理嗎？”此時在得到對話模板的基礎上便需要向其中填入對應語義槽位的信息。語義槽位信息需要從歷史信息中進行查找，例如該對話模板需要從歷史信息中查詢，并從后臺數據庫中查詢該業務的相關定義，最終得到完整的對話回復。

2. 自然語言處理技術在智能客服系統中的優化

2.1 優化模型訓練

加強數據建設，優化模型訓練針對客服系統智能客服質量中的共情性不足的問題。在提升客服系統智能客服技術水平的措施中，數據建設和模型訓練是至關重要的一項。這項措施涉及對大量客戶數據的分析和處理，以及對智能客服對話模型的訓練和優化。一方面，數據建設是智能客服技術提升的基礎?？头到y可以通過對客戶行為數據、交易數據、用戶評論數據等進行深入分析，建立客戶畫像和場景化模型，進而了解客戶的需求和痛點。通過數據建設可以提高智能客服的語義理解和推薦能力，讓智能客服更加貼近客戶需求，提升服務質量。另一方面，模型訓練是智能客服技術提升的重要手段[5]?？头到y可以通過對話模型的訓練和優化，提高智能客服的自然語言處理能力和答案準確率。例如，可以通過對話樣本的增加和優化，提高對話模型的覆蓋率和準確性。此外，也可以引入深度學習等技術，進一步提升對話模型的自適應能力和遷移能力，從而讓智能客服更好地服務于不同類型的客戶需求。

在實際實施過程中，數據建設和模型訓練需要關注以下幾個方面。首先，數據的準確性和安全性需要得到保障，避免因為數據質量問題導致智能客服的錯誤和誤導。其次，模型訓練需要結合實際場景和客戶需求，避免模型過度擬合或者過度簡化的情況。最后，模型訓練還需要考慮實時性和效率性，以適應快速變化的市場需求。

綜上所述，數據建設和模型訓練是提升智能客服技術水平的重要手段，需要不斷加強對數據分析和模型訓練的研究和投入，以提高智能客服的服務質量和效率，從而更好地滿足客戶需求。

2.2 完善數據圖功能

數據圖功能有待優化。數據圖功能指的是軟件或工具提供的能夠將數據可視化呈現并進行分析的功能。通過數據圖功能，用戶可以根據所處理的數據生成各種類型的圖表、圖形以及其他形式的可視化呈現，從而更直觀地理解數據的特征、趨勢和關聯。這種功能可以幫助用戶更容易地分析數據、發現模式，并且能有效地與他人分享數據分析結果。常見的數據圖功能包括折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等，以及與這些圖表相關聯的交互功能，例如縮放、篩選和動態更新等。目前，我國在自然語言處理領域數據圖功能應用相對較少。未來，本文研究內容計劃引入更多智能化和高效的功能。例如，可以在不同服務之間實現數據寫入，構建基于營銷和配電系統的數據圖。這樣就可以連接各部門的服務信息，明確展示服務流程，實現快速的數據分析。這不僅使數據圖成為問答系統的有益補充，還使其在多個行業中發揮了重要作用。

結語

自然語言處理（NLP）技術在智能客服系統中的應用與優化已經取得了顯著的成果。隨著科技的不斷發展和人工智能技術的日益成熟，NLP技術在智能客服系統中的應用將更加廣泛。本文對自然語言處理技術在智能客服系統中的應用與優化進行了探討，并對未來發展趨勢進行了展望?？傊?，自然語言處理技術在智能客服系統中的應用與優化前景廣闊，值得進一步研究和探索。

參考文獻：

[1]秦沛聰，潘威華，石寶源，等.基于深度學習的智能產品說明AI客服設計[J].信息記錄材料，2023，24（8）：104-107，112.

[2]王芳，魏中瀚，連芷萱，等.基于語義理解力的我國省級政府網站智能問答服務質量評價研究[J].科技情報研究，2023， 5（3）：67-84.

[3]唐義杰.人工智能技術在電子商務中的應用概述[J].現代商業，2023（10）：35-38.

[4]鄧從健，朱栩，劉毅.淺析智能化、數字化技術在客服管理中的應用[J].廣東通信技術，2023，43（5）：14-16，47.

[5]潘建東，徐政鈞，劉逸雄，等.多模態智能金融客戶服務體系建設研究[J].金融科技時代，2022，30（11）：53-56.

作者簡介：包永紅，本科，研究方向：軟件技術、人工智能。

基金項目：內蒙古農業大學教育教學改革研究項目——基于知識圖譜的程序設計課程群學習平臺構建研究（編號：ZYXY202004）。