作者
王 虎,郑 杰
文章摘要
本文围绕自然语言处理技术在智能客服语义理解中的改良路径展开,针对传统客服系统语义识别精度不足、上下文连贯性欠缺等问题,构建基于深度学习的语义理解优化框架。分析用户query特征与语义理解难点,搭建涵盖词向量表征、上下文建模、意图识别的多层处理结构,融合预训练模型与领域知识图谱,达成多轮对话语义连贯解析与用户意图精准辨识,研究为提升智能客服交互品质提供技术支撑,强化用户体验与服务效能,促进智能客服向人性化服务转型。
文章关键词
自然语言处理;智能客服;语义理解;意图识别;深度学习
参考文献
[1] 徐平.面向企业员工的智能客服系统的设计与实现[D].北京交通大学,2023.
[2] 倪泽溥.基于多自然语言处理任务的智能客服系统架构研究[D].中央财经大学,2023.
[3] 谢天异丹.基于双重孪生网络的文本语义匹配研究[D].西南财经大学,2022.
[4] 郑新月.基于深度学习方法的文本分类算法研究[D].东北大学,2021.
[5] 林萍萍.基于情感分析的人机谈判研究[D].广西师范大学,2021.
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