摘要：傳統(tǒng)客服系統(tǒng)在客戶服務(wù)領(lǐng)域面臨響應(yīng)速度慢、服務(wù)時(shí)間有限和個(gè)性化服務(wù)不足等問題。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，該研究對(duì)自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用展開深入研究。該研究首先設(shè)計(jì)了自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用框架，繼而從文本收集與預(yù)處理、構(gòu)建用戶意圖識(shí)別模型、對(duì)話狀態(tài)跟蹤與實(shí)時(shí)回復(fù)三個(gè)方面提出具體的應(yīng)用方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于自然語言處理技術(shù)的智能客服系統(tǒng)在多種復(fù)雜客戶咨詢場景中展現(xiàn)出卓越的意圖識(shí)別能力和解答準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：自然語言處理技術(shù)；智能客服系統(tǒng)；用戶意圖識(shí)別；對(duì)話生成

中圖分類號(hào)：TP301" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）18-0043-03

開放科學(xué)（資源服務(wù)） 標(biāo)識(shí)碼（OSID）

0 引言

在數(shù)字化時(shí)代，人工智能（Artificial Intelligence，AI） 技術(shù)正在以前所未有的方式重塑各行各業(yè)的業(yè)務(wù)模式與服務(wù)方式。作為AI領(lǐng)域中最為活躍的研究方向之一，自然語言處理（Natural Language Processing，NLP） 技術(shù)旨在使計(jì)算機(jī)能夠理解、解釋和生成人類語言，從而實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間的有效溝通[1]。在這個(gè)數(shù)字化時(shí)代，企業(yè)與客戶之間的互動(dòng)變得更加頻繁且多樣化，客戶期望能在任何時(shí)間、通過各種渠道獲得快速、準(zhǔn)確且個(gè)性化的服務(wù)。傳統(tǒng)的人工客服模式不僅成本高昂，還常因人力有限、業(yè)務(wù)知識(shí)掌握程度差異等因素難以滿足客戶日益增長的需求。而通過整合先進(jìn)的自然語言處理算法和技術(shù)，智能客服能夠自動(dòng)響應(yīng)客戶咨詢、解答常見問題、處理投訴建議，甚至模擬真人對(duì)話進(jìn)行復(fù)雜溝通。在此背景下，本研究深入分析自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用，旨在為后續(xù)研究提供理論基礎(chǔ)與技術(shù)參考。

1 自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用框架設(shè)計(jì)

自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用框架設(shè)計(jì)如圖1所示。

客戶可以通過線上（如微信公眾號(hào)、淘寶、京東等） 或線下（如實(shí)體門店、商超、經(jīng)銷代理等） 渠道提出服務(wù)需求，系統(tǒng)接收后進(jìn)入智能派單環(huán)節(jié)。自然語言處理技術(shù)貫穿整個(gè)流程，核心功能包括語音轉(zhuǎn)寫、知識(shí)推薦和對(duì)話生成模塊。語音轉(zhuǎn)寫模塊利用語義理解能力將客戶語音請(qǐng)求轉(zhuǎn)化為文本，并精準(zhǔn)識(shí)別行業(yè)術(shù)語及方言，提高信息準(zhǔn)確性。知識(shí)推薦模塊結(jié)合知識(shí)圖譜識(shí)別能力，為客戶提供精準(zhǔn)解答，并輔以對(duì)話生成模塊，以智能交互方式提升用戶體驗(yàn)。在服務(wù)執(zhí)行過程中，系統(tǒng)通過問題分析模塊識(shí)別服務(wù)短板，并反饋至服務(wù)提升環(huán)節(jié)，以優(yōu)化整體服務(wù)質(zhì)量[2]。此外，智能派單系統(tǒng)依據(jù)客戶需求生成指令，確保高效分配任務(wù)，提升服務(wù)響應(yīng)速度。深度應(yīng)用NLP技術(shù)，可使智能客服系統(tǒng)具備更強(qiáng)的自動(dòng)化處理能力，實(shí)現(xiàn)從問題識(shí)別、知識(shí)推薦到智能應(yīng)答的全鏈路優(yōu)化，提高客服效率與客戶滿意度。

2 自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用方案

2.1 文本收集與預(yù)處理

在智能客服系統(tǒng)中，文本收集與預(yù)處理是自然語言處理技術(shù)有效應(yīng)用的基礎(chǔ)。首先，通過API接口、網(wǎng)絡(luò)爬蟲等技術(shù)手段從社交媒體、電子郵件、在線聊天等多渠道收集大量非結(jié)構(gòu)化文本數(shù)據(jù)。收集完成后，使用正則表達(dá)式對(duì)文本進(jìn)行初步清洗，以去除無關(guān)字符和HTML標(biāo)簽等噪聲信息，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。其次，利用jieba分詞對(duì)中文文本進(jìn)行精確分詞，將句子切分為有意義的詞語單元。為提高分詞準(zhǔn)確性，結(jié)合詞性標(biāo)注和命名實(shí)體識(shí)別技術(shù)對(duì)分詞結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化[3]。再次，通過停用詞過濾算法去除文本中頻繁出現(xiàn)但對(duì)語義理解貢獻(xiàn)較小的“的”“是”“在等無實(shí)際意義的停用詞，降低數(shù)據(jù)維度。為進(jìn)一步規(guī)范文本，采用詞干提取與詞形還原技術(shù)將詞語統(tǒng)一到基本形式，對(duì)于英文文本，可通過波特詞干算法將單詞還原為詞干形式，如running還原為run；詞形還原則利用WordNet詞匯數(shù)據(jù)庫將單詞恢復(fù)到其字典形式。對(duì)于多義詞問題，利用上下文信息通過BERT預(yù)訓(xùn)練模型將詞語轉(zhuǎn)化為固定長度的向量，保留語義信息。

2.2 構(gòu)建用戶意圖識(shí)別模型

2.2.1 關(guān)鍵特征提取

特征提取對(duì)提高模型準(zhǔn)確性至關(guān)重要，涉及詞頻統(tǒng)計(jì)、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別和情感分析。詞頻統(tǒng)計(jì)通過對(duì)文本中每個(gè)單詞出現(xiàn)次數(shù)進(jìn)行計(jì)數(shù)，從而量化詞匯的重要性[4]。然而，單純依靠詞頻并不能充分反映詞匯的真實(shí)貢獻(xiàn)度，像“的”“是”這樣的高頻詞匯往往缺乏語義信息。鑒于此，采用TF-IDF公式計(jì)算詞頻權(quán)重，如式（1） 所示。

[TF-IDFt，d，D=TFt，d×IDFt，D]" （1）

式中：TF-IDF（t，d，D） 表示詞語t在文檔d中的權(quán)重，數(shù)值越大，說明詞語t在文檔d中越重要，同時(shí)在整個(gè)文檔集D中相對(duì)稀有，TF（t，d） 表示詞語t在文檔d中的頻繁程度，IDF（t，D） 表示詞語t在整個(gè)文檔集D中的稀有程度。高頻詞往往能反映用戶意圖的核心方向。詞性標(biāo)注則是確定每個(gè)詞語在句子中的語法屬性，如名詞、動(dòng)詞、形容詞等，基于隱馬爾可夫模型（HMM） 的標(biāo)注器能夠?yàn)槊總€(gè)詞標(biāo)注詞性，像“我購買手機(jī)”中，“購買”為動(dòng)詞，“手機(jī)”為名詞，明確這種關(guān)系有助于理解用戶意圖是關(guān)于購買行為及對(duì)象[5]。

命名實(shí)體識(shí)別用于識(shí)別文本中的人名、地名、組織機(jī)構(gòu)名等專有名詞，是實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)的基礎(chǔ)。例如，當(dāng)用戶說“我想了解蘋果手機(jī)的價(jià)格”，通過命名實(shí)體識(shí)別可確定“蘋果手機(jī)”為產(chǎn)品實(shí)體，這對(duì)精準(zhǔn)理解用戶意圖，提供針對(duì)性服務(wù)至關(guān)重要?；诖?，采用基于條件隨機(jī)場（CRF） 技術(shù)捕捉到上下文之間的依賴關(guān)系，從而提升識(shí)別精度。情感分析則側(cè)重評(píng)估用戶表達(dá)的情緒傾向，如正面、負(fù)面或中立。這有助于客服系統(tǒng)更好地響應(yīng)用戶情緒，提供更加貼心的服務(wù)，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從文本中抽取特征并預(yù)測情感類別。

2.2.2 建立影響因子關(guān)聯(lián)模型

在完成關(guān)鍵特征提取后，建立影響因子關(guān)聯(lián)模型。將提取的各類關(guān)鍵特征作為影響因子，如詞頻、詞性、命名實(shí)體等。設(shè)F=（f1，f2，...，fm） 為影響因子集合，I表示用戶意圖類別。通過大量已標(biāo)注用戶意圖的樣本數(shù)據(jù)，采用邏輯回歸模型建立關(guān)聯(lián)，表達(dá)式如式（2） 所示。

[PIF=11+e-β0+i=1mβifi]" " " " " " （2）

式中：P（I|F） 表示在給定影響因子集合F的條件下，用戶意圖為I的概率，β0表示邏輯回歸模型中的截距項(xiàng)，用于調(diào)整模型的基礎(chǔ)預(yù)測值，βi是與影響因子fi對(duì)應(yīng)的系數(shù)，衡量每個(gè)影響因子對(duì)用戶意圖類別的影響程度和方向。系數(shù)為正表示該影響因子與用戶意圖呈正相關(guān)，系數(shù)為負(fù)則表示呈負(fù)相關(guān)，e是自然常數(shù)，約等于2.718 28，i是一個(gè)索引變量，m表示影響因子集合F中影響因子的總數(shù)。通過最大似然估計(jì)等方法求解系數(shù)，使得模型能夠根據(jù)輸入的影響因子準(zhǔn)確預(yù)測用戶意圖類別。例如，若“價(jià)格”的詞頻、產(chǎn)品名實(shí)體等影響因子與“查詢價(jià)格”意圖類別經(jīng)模型訓(xùn)練得到合適系數(shù)，當(dāng)新文本出現(xiàn)相關(guān)特征時(shí)就能預(yù)測用戶意圖為查詢價(jià)格。

2.3 對(duì)話狀態(tài)跟蹤與實(shí)時(shí)回復(fù)

對(duì)話狀態(tài)跟蹤旨在實(shí)時(shí)掌握上下文信息，包括用戶的歷史輸入、意圖變化和對(duì)話階段。采用長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM） 處理序列數(shù)據(jù)，捕捉對(duì)話中的時(shí)序依賴關(guān)系。

由于客服對(duì)話通常是多輪的，用戶每輪表述可能基于先前的交流，具有復(fù)雜的時(shí)序依賴性。LSTM通過其特殊的門控機(jī)制能夠有效處理這種情況。遺忘門決定了從之前細(xì)胞狀態(tài)中丟棄哪些信息，濾去那些隨著對(duì)話推進(jìn)不再重要的歷史內(nèi)容，如用戶之前詢問過但已經(jīng)解決的問題細(xì)節(jié)；輸入門則把控新信息進(jìn)入細(xì)胞狀態(tài)的通道，新提及的關(guān)鍵信息，像產(chǎn)品特定型號(hào)、新的需求等會(huì)通過輸入門進(jìn)入細(xì)胞狀態(tài)；候選記憶單元生成可能被添加到細(xì)胞狀態(tài)的新內(nèi)容，與輸入門協(xié)同工作；輸出門則依據(jù)細(xì)胞狀態(tài)產(chǎn)生當(dāng)前時(shí)刻的輸出決定細(xì)胞狀態(tài)中的哪些部分對(duì)外展示，用于影響當(dāng)前對(duì)話狀態(tài)的判斷以及后續(xù)回復(fù)。tanh函數(shù)和sigmoid函數(shù)在各個(gè)門控機(jī)制中發(fā)揮著重要作用，sigmoid函數(shù)將值映射到0-1區(qū)間，以控制信息通過的程度，而tanh函數(shù)將值壓縮在-1-1之間，幫助對(duì)輸入信息進(jìn)行歸一化處理?；贚STM網(wǎng)絡(luò)的對(duì)話狀態(tài)跟蹤計(jì)算公式如式（3） 所示。

[hs=LSTMhs-1，xs]" " " " " " " （3）

式中：hs表示時(shí)刻s的隱藏狀態(tài)，hs-1是前一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，xs是當(dāng)前時(shí)刻的輸入。通過遞歸計(jì)算，模型能夠不斷更新對(duì)話狀態(tài)，保持對(duì)上下文的持續(xù)關(guān)注。在實(shí)時(shí)回復(fù)生成方面，采用基于Transformer的生成預(yù)訓(xùn)練模型（GPT） 捕捉輸入文本中的全局依賴關(guān)系，生成自然、連貫的回復(fù)。實(shí)時(shí)回復(fù)生成的過程包括以下兩個(gè)階段。

1） 編碼階段：將用戶的當(dāng)前輸入和歷史對(duì)話信息編碼為向量表示。

2） 解碼階段：基于編碼后的向量逐詞生成回復(fù)文本。解碼過程中，模型會(huì)考慮對(duì)話狀態(tài)和上下文信息，確保回復(fù)的相關(guān)性和準(zhǔn)確性。為進(jìn)一步提高回復(fù)的實(shí)時(shí)性，采用并行計(jì)算和模型壓縮技術(shù)減少計(jì)算延遲。同時(shí)，通過beam search解碼策略優(yōu)化回復(fù)的生成過程，平衡回復(fù)的流暢性和多樣性。通過對(duì)話狀態(tài)跟蹤和實(shí)時(shí)回復(fù)生成，智能客服系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確理解用戶意圖，保持對(duì)話的連貫性，并快速生成符合用戶需求的回復(fù)。

2.4 意圖-對(duì)話協(xié)同系統(tǒng)集成

在智能客服系統(tǒng)中，意圖識(shí)別與對(duì)話生成的深度融合需通過形式化架構(gòu)設(shè)計(jì)與算法協(xié)同實(shí)現(xiàn)。基于模塊化設(shè)計(jì)原則，系統(tǒng)采用三層遞進(jìn)式整合策略：在數(shù)據(jù)流層面構(gòu)建特征共享機(jī)制，將意圖識(shí)別模塊輸出的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（包括用戶意圖類別、實(shí)體標(biāo)簽及情感傾向） 通過特征編碼器轉(zhuǎn)化為256維向量，與對(duì)話狀態(tài)跟蹤模塊的LSTM隱藏狀態(tài)進(jìn)行拼接，形成綜合上下文表征。例如，當(dāng)用戶表述“我想退換上周購買的故障手機(jī)”時(shí)，意圖識(shí)別模型通過CRF提取“退換”（動(dòng)作實(shí)體）、“手機(jī)”（產(chǎn)品實(shí)體） 及負(fù)面情感標(biāo)簽，經(jīng)特征融合后輸入至Transformer解碼器，驅(qū)動(dòng)生成“請(qǐng)您提供訂單號(hào)和故障描述”這類精準(zhǔn)回復(fù)。在算法層面建立聯(lián)合優(yōu)化框架，通過設(shè)計(jì)雙通道注意力機(jī)制實(shí)現(xiàn)跨模塊參數(shù)聯(lián)動(dòng)：意圖通道注意力權(quán)重與對(duì)話通道的全局自注意力矩陣進(jìn)行加權(quán)疊加，使生成回復(fù)既聚焦當(dāng)前用戶意圖核心，又保持與歷史對(duì)話邏輯的一致性。在工程實(shí)現(xiàn)層面，采用微服務(wù)架構(gòu)將意圖識(shí)別、狀態(tài)跟蹤和回復(fù)生成封裝為獨(dú)立組件，通過gRPC協(xié)議實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)數(shù)據(jù)交互，并設(shè)計(jì)異常熔斷機(jī)制確保單點(diǎn)故障不影響整體服務(wù)。系統(tǒng)還引入增量學(xué)習(xí)機(jī)制，當(dāng)檢測到新意圖模式（如突發(fā)狀況催生的“物流延遲咨詢”類別） 時(shí)，可通過在線更新影響因子集合和調(diào)整注意力權(quán)重分布實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)適配，確保識(shí)別—生成閉環(huán)的持續(xù)優(yōu)化。

3 仿真實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)準(zhǔn)備

實(shí)驗(yàn)使用一個(gè)包含20萬條真實(shí)用戶查詢的數(shù)據(jù)集，涵蓋客戶服務(wù)中常見問題類型，如產(chǎn)品信息查詢、技術(shù)支持請(qǐng)求和投訴處理。將數(shù)據(jù)集按照7∶3的比例隨機(jī)劃分為訓(xùn)練集和測試集，確保測試集能夠代表真實(shí)世界的應(yīng)用場景。同時(shí)，還準(zhǔn)備了一個(gè)人工標(biāo)注的金標(biāo)準(zhǔn)集合，該集合包含了5千條查詢及其正確的回復(fù)，用于精確度評(píng)估。實(shí)驗(yàn)環(huán)境采用混合云架構(gòu)，以保證系統(tǒng)的高可用性和彈性。在云端部署了由GPU支持的深度學(xué)習(xí)框架PyTorch，用以訓(xùn)練和優(yōu)化NLP模型；在本地?cái)?shù)據(jù)中心設(shè)置模擬客服平臺(tái)，以便更貼近真實(shí)的生產(chǎn)環(huán)境。所有參與測試的服務(wù)器都配備Intel Xeon E5-2698 v4 CPU、NVIDIA Tesla V100 GPU以及充足的RAM，確保計(jì)算資源充足。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

為評(píng)估自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用表現(xiàn)，在不同類型的客戶咨詢場景中進(jìn)行測試，包括產(chǎn)品信息查詢、技術(shù)支持請(qǐng)求和投訴處理。這些場景涵蓋了低復(fù)雜度對(duì)話、中等復(fù)雜度對(duì)話和高復(fù)雜度對(duì)話三種情況，以模擬實(shí)際客服工作中可能遇到的不同難度的交流任務(wù)。表1展示了在上述三種對(duì)話復(fù)雜度下，智能客服系統(tǒng)的意圖識(shí)別準(zhǔn)確率和解答準(zhǔn)確率。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，自然語言處理技術(shù)在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用表現(xiàn)優(yōu)異，尤其是在處理低復(fù)雜度和中等復(fù)雜度的客戶咨詢時(shí)極具優(yōu)勢。在意圖識(shí)別準(zhǔn)確率方面，無論是產(chǎn)品信息查詢、技術(shù)支持請(qǐng)求還是投訴處理，智能客服系統(tǒng)在低復(fù)雜度和中等復(fù)雜度對(duì)話中的表現(xiàn)均接近或超過98%，顯示出強(qiáng)大的語義理解能力。解答準(zhǔn)確率同樣表現(xiàn)出相似的趨勢，盡管在高復(fù)雜度對(duì)話中略有下降，但仍保持在96%以上，表明系統(tǒng)能夠有效且準(zhǔn)確地提供用戶所需的信息或解決方案。整體來看，隨著對(duì)話復(fù)雜度的增加，意圖識(shí)別和解答準(zhǔn)確率雖有小幅下滑，但仍維持在較高水平，表明自然語言處理技術(shù)在提升智能客服系統(tǒng)效能方面的巨大潛力，能夠有效應(yīng)對(duì)多樣化、復(fù)雜化的客戶咨詢需求。

4 結(jié)束語

基于自然語言處理技術(shù)的智能客服系統(tǒng)憑借強(qiáng)大的語義理解與對(duì)話管理能力，突破傳統(tǒng)客服在時(shí)間與人力上的限制，促使客戶在任何時(shí)刻獲得即時(shí)響應(yīng)。同時(shí)，基于對(duì)客戶咨詢內(nèi)容的精準(zhǔn)理解，為不同客戶量身定制個(gè)性化服務(wù)，增強(qiáng)客戶滿意度與忠誠度。未來的相關(guān)研究應(yīng)持續(xù)優(yōu)化算法，并增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，以應(yīng)對(duì)模糊和隱晦表述。

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【通聯(lián)編輯：王 力】