自然语言处理技术在智能客服系统中的应用与优化

摘要：随着科技的不断发展，人工智能已经逐渐应用到人们生活的各个领域，其中自然语言处理（natural language processing，NLP）技术的发展尤为引人注目，其被广泛应用于智能客服系统中，极大地提升了客户服务的效率和质量。本文将探讨自然语言处理技术在智能客服系统中的应用以及如何优化其性能。

关键词：自然语言处理技术；智能客服系统

引言

银行、政务大厅等场所同人们的日常生活息息相关，每天都有大量的用户前去办理业务。对于这些场所而言，无论其线下还是线上客服系统，最核心的任务是准确识别用户要办理的业务。由于业务类别往往是已知的，因此对用户进行意图识别这一流程可被具体化为一个文本多分类的处理过程，即输入用户的话语，输出对应的业务类别，模型需要将用户输入话语中包含的意图映射到具体的业务类别上。文本分类是自然语言处理领域中非常重要的一项任务，其相关应用也非常广泛，如舆情分析、新闻分类、商品评论分析、垃圾邮件过滤等。

在某些任务场景中，收集大量数据是非常困难的，如医疗领域。由于医疗环境复杂且干扰因素较多，收集数据困难这一现象便尤为突出[1]。此外，由于医疗领域的特殊性，在该领域收集的数据样本分布与其他领域的数据往往差别较大，因而在该领域对用户进行意图识别时也很难通过其他领域的数据进行辅助。因此，在这种情况下，如何更高效地利用收集到的数据样本便成为一个重要的研究课题。

1. 智能客服机器人构建过程

这里对本文设计的智能客服机器人的具体实现过程进行介绍。该智能客服机器人主要包括输入模块、自然语言理解模块、对话管理模块、后台数据存儲模块、视觉模块以及输出模块，项目整体框架基于“输入－输出”模式展开构建。

1.1 输入模块

本文设计了两种不同类型的智能客服机器人，对于线上版的对话机器人来说，由于用户在网页端进行操作，因此用户仅可通过文字与机器人进行交互；对于线下智能客服机器人来说，其接收的数据信息更为多样化，用户可以通过话筒与机器人进行语音交互，同时机器人胸前的摄像头也可以自动捕捉相关的视觉信息。对于线上版智能客服机器人所得到的用户文本输入，可将其直接送入自然语言理解模块进行相关信息的特征提取；对于线下版智能客服机器人对于用户语音输入的处理，通过同科大讯飞公司进行合作，使用合作方的语音转文字工具将用户的语音输入首先转化为文本输入，随后将用户的文本输入送至自然语言理解模块进行相关信息的提取。

1.2 自然语言理解模块

自然语言理解（NLU）模块在智能客服机器人中扮演着至关重要的角色，其任务是解析用户输入的自然语言并从中提取意图和实体信息。这一模块的设计与性能对整个智能客服系统的准确性和效率起着决定性作用。通常，NLU模块采用深度学习算法来实现其功能。典型的算法包括循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM），以及目前备受关注的BERT等模型。这些算法的共同特点是能够将用户输入映射到一个高维的向量空间中，从而能够更好地表达语义和上下文信息。具体来说，当用户输入到达NLU模块时，深度学习算法将首先对文本进行分词，并转换为单词或子词的表示。接下来，经过一系列神经网络层处理，该文本将被映射到一个向量空间中。在这个过程中，算法会试图捕捉输入文本的语义信息、情感色彩以及整体的上下文关联。

关于用户意图和实体信息的提取，NLU模块通过计算向量之间的距离以及利用分类或者序列标注等技术来实现。例如，对于用户提出的问题，NLU模块需要判断用户的意图是查询信息、寻求帮助还是提出投诉，同时还需要识别出其中涉及的实体，如时间、地点、产品名称等。这就需要深度学习算法在向量空间中对不同意图和实体进行有效区分和分类[2]。此外，在NLU模块的训练阶段，大量的标注数据和对应的人工标注信息是必不可少的。这些训练数据将帮助模型更好地理解和泛化各种类型的用户输入，从而提高模型的准确性和鲁棒性。

综上所述，NLU模块在智能客服机器人中通过深度学习算法实现了对用户自然语言输入的理解和解析，从而为后续的自动应答、引导用户或执行任务等提供了基础，是实现智能客服服务的关键组成部分。

1.3 对话管理模块

对话管理模块是智能客服机器人的核心组成部分之一，负责维护和管理整个对话过程。通过对用户的输入进行分析和理解，对话管理模块能够准确地判断用户的需求和意图，从而提供正确响应。在自然语言理解模块的基础上，对话管理模块进一步判断用户的意图，例如查询产品信息、办理业务、投诉建议等。通过对用户输入的分析，对话管理模块可以识别输入的关键词和关键短语，进而推断出用户的意图。同时，对话管理模块还会考虑上下文信息，以便更准确地获取用户的需求。根据用户的意图和上下文信息，对话管理模块选择合适的对话策略来回应用户。不同的对话策略适用于不同的情况，例如直接回答问题、引导用户提供更多的信息、转接人工客服等。通过选择合适的对话策略，对话管理模块能够更好地满足用户的需求，提供更加个性化和高效的服务[3]。

生成针对用户意图的合适回应是对话管理模块的重要任务之一。回应可以是基于模板的，也可以是通过检索知识库或生成式模型生成的自然语言文本。基于模板的回应可以提高响应的速度和准确性，而通过检索知识库或生成式模型生成的回应则可以更加灵活地适应不同的用户需求。除了生成合适的回应，对话管理模块还实时监控对话过程中的关键信息。这些关键信息包括用户的情绪、问题的解决进度等。通过对这些信息的监控，对话管理模块可以在对话过程中做出相应的调整，以提供更加满意的服务。例如，当用户表达出不满意或者焦虑的情绪时，对话管理模块可以采取相应的措施来安抚用户情绪；当问题解决进展缓慢时，对话管理模块可以主动提醒相关工作人员加快处理速度。除此之外，针对部分业务无关的可能对话，例如用户与机器人的闲聊、用户情感上产生了较为明显的波动、用户与业务无关的问题询问等，我们也对此进行了总结，部分示例如表1所示。

在用户输入新的话语后，对话管理模块也会对其中的信息进行保存，用来更新对话历史信息。历史信息即对应对话中的重要信息，如用户的身份信息、当前业务信息、情感信息、历史业务信息等。在对话状态与历史信息都更新完毕后，便可生成最终的应答输出。应答生成一般分为两种方式，根据提取预设的问答模板得到回复与通过生成式模型得到回复。对于自然语言处理领域来说，由于其标准回复中包含非常多的专业词汇，且难以具备充足的训练数据，因此在智能客服机器人的设计中提前预设了问答模板，并将模板中涉及的相关信息槽位进行挖取，存储至后台数据模块中。模型在确定当前对话状态后可以直接从后台数据存储模块中找到对应的回复模板，并根据历史信息将相关的信息槽位进行补全并输出[4]。

举例而言，通过对话管理模块的输出推断出用户要办理的业务，需要对用户是否办理该业务进行确认，这部分的相关对话模板为“我推断您可以办理XX业务，请问您要办理吗？”此时在得到对话模板的基础上便需要向其中填入对应语义槽位的信息。语义槽位信息需要从历史信息中进行查找，例如该对话模板需要从历史信息中查询，并从后台数据库中查询该业务的相关定义，最终得到完整的对话回复。

2. 自然语言处理技术在智能客服系统中的优化

2.1 优化模型训练

加强数据建设，优化模型训练针对客服系统智能客服质量中的共情性不足的问题。在提升客服系统智能客服技术水平的措施中，数据建设和模型训练是至关重要的一项。这项措施涉及對大量客户数据的分析和处理，以及对智能客服对话模型的训练和优化。一方面，数据建设是智能客服技术提升的基础。客服系统可以通过对客户行为数据、交易数据、用户评论数据等进行深入分析，建立客户画像和场景化模型，进而了解客户的需求和痛点。通过数据建设可以提高智能客服的语义理解和推荐能力，让智能客服更加贴近客户需求，提升服务质量。另一方面，模型训练是智能客服技术提升的重要手段[5]。客服系统可以通过对话模型的训练和优化，提高智能客服的自然语言处理能力和答案准确率。例如，可以通过对话样本的增加和优化，提高对话模型的覆盖率和准确性。此外，也可以引入深度学习等技术，进一步提升对话模型的自适应能力和迁移能力，从而让智能客服更好地服务于不同类型的客户需求。

在实际实施过程中，数据建设和模型训练需要关注以下几个方面。首先，数据的准确性和安全性需要得到保障，避免因为数据质量问题导致智能客服的错误和误导。其次，模型训练需要结合实际场景和客户需求，避免模型过度拟合或者过度简化的情况。最后，模型训练还需要考虑实时性和效率性，以适应快速变化的市场需求。

综上所述，数据建设和模型训练是提升智能客服技术水平的重要手段，需要不断加强对数据分析和模型训练的研究和投入，以提高智能客服的服务质量和效率，从而更好地满足客户需求。

2.2 完善数据图功能

数据图功能有待优化。数据图功能指的是软件或工具提供的能够将数据可视化呈现并进行分析的功能。通过数据图功能，用户可以根据所处理的数据生成各种类型的图表、图形以及其他形式的可视化呈现，从而更直观地理解数据的特征、趋势和关联。这种功能可以帮助用户更容易地分析数据、发现模式，并且能有效地与他人分享数据分析结果。常见的数据图功能包括折线图、柱状图、饼图、散点图等，以及与这些图表相关联的交互功能，例如缩放、筛选和动态更新等。目前，我国在自然语言处理领域数据图功能应用相对较少。未来，本文研究内容计划引入更多智能化和高效的功能。例如，可以在不同服务之间实现数据写入，构建基于营销和配电系统的数据图。这样就可以连接各部门的服务信息，明确展示服务流程，实现快速的数据分析。这不仅使数据图成为问答系统的有益补充，还使其在多个行业中发挥了重要作用。

结语

自然语言处理（NLP）技术在智能客服系统中的应用与优化已经取得了显著的成果。随着科技的不断发展和人工智能技术的日益成熟，NLP技术在智能客服系统中的应用将更加广泛。本文对自然语言处理技术在智能客服系统中的应用与优化进行了探讨，并对未来发展趋势进行了展望。总之，自然语言处理技术在智能客服系统中的应用与优化前景广阔，值得进一步研究和探索。

参考文献：

[1]秦沛聪，潘威华，石宝源，等.基于深度学习的智能产品说明AI客服设计[J].信息记录材料，2023，24（8）：104-107，112.

[2]王芳，魏中瀚，连芷萱，等.基于语义理解力的我国省级政府网站智能问答服务质量评价研究[J].科技情报研究，2023， 5（3）：67-84.

[3]唐义杰.人工智能技术在电子商务中的应用概述[J].现代商业，2023（10）：35-38.

[4]邓从健，朱栩，刘毅.浅析智能化、数字化技术在客服管理中的应用[J].广东通信技术，2023，43（5）：14-16，47.

[5]潘建东，徐政钧，刘逸雄，等.多模态智能金融客户服务体系建设研究[J].金融科技时代，2022，30（11）：53-56.

作者简介：包永红，本科，研究方向：软件技术、人工智能。

基金项目：内蒙古农业大学教育教学改革研究项目——基于知识图谱的程序设计课程群学习平台构建研究（编号：ZYXY202004）。