两个例子结合算法说明知识库与关键字提取的应用。例什么是居民分户电采暖客户居民分户电采暖客户是指不具备集中供暖,采用以下分户独立供暖设备,由北京市电力公司对其分户计量,且以电能为唯采暖能源或以电及新能源混合能源采暖的居民客户电锅炉蓄能式电热器电热膜电地热中央空调以电及新能源混合的分户采暖设备。将上例运用自然语言处理中的分词技术,将上例分词的同时剔除停用词,得到如下的结果居民分户电采暖客户不具备集中供暖例窃电违约用电处罚供电企业对查获的窃电者,应予制止,并可当场中止供电。窃电者应按所窃电量补交电费,并承担补交电费倍的违约使用费。拒绝承担窃电责任的,由供电企业报请电力管理部门依法处理。构成违反治安管理行为的,由公安机关依照治性特征词向量,然后在计算这些词向量之间的相似度,相似度的计算般使用向量余弦的计算结果为这两个词的相似度。由此可以看到,词语相似度计算的基础在于词语向量化,个好的词语向量能够以较小的维度很好地表达词语所代表的意思,避免维灾难的同时又能够方便后面的语义理解。目前较为常用的词向量化有向量空间模型词分布表示。分布表示分布表示指的是对于个客观对象的多维度向量表示,通常具有低维连续稠密的特性。该方法基于语义分布假设上下文相似的词,其语义也相似。摘要随着自然语言处理技术的发展,词向量化等关键技术得到突破,智能交互在人工智能领域发展迅速。国网浙江电力充分运用互联网平台生态,变革服务模式,加快传统线下服务向互联网线上服务模式转变,紧跟智能交互的发展,着力改善客户服务水平。本文介绍了关键字提取两种方法,利用这两种方法对知识库与客户语句进行关键字提取。提高了知识库系统的灵活性,优化了智能客服系统的效率。该方法最终结果比传统方法更加准确,经过试用证实可用于问显得尤为重要。在自然语言处理中,常用到的语义识别有关键词提取词语相似度计算神经网络等,本文将主要介绍以上种方法。关键词提取关键词提取方法是客户在与问答系统交流的时候,对客户的问题进行关键词扫描,将出的关键词来确定客户想要询问的对象。目前,关键词方法得到了定的发展,其相关技术不仅可以用到语义识别领域,还可以用到文本挖掘文本分类文本分词等。方法方法是基于统计法的典型代表。统计方法的语义识别认为那些在个文档出现的高频词语,且他们在别的文档低频出现,那它认为这些词语能够代表着该文档的语义识别。但那些在每个文档中都高频出现的词语都将会被忽略,且往往些重要信息并非会频繁出现在文档中,由此造成了语义识别上的偏差。方法正是用这种思想,该方法通过计算文档中每个词语的值来获取值较高的前几个词作为该文档的语义识别。其计算公式如下所示设文档集合为,表示的全部文档的数量。在其中个文档,利用的计算方法计算给定的字服务。并没有达到智能的程度。对于客户输入具有歧义信息或客户信息不完整的情况下,无法识别出客户的具体意图,从而无法提供正确的回答。客户的提问中的无关因素也是影响客户意图识别的因素之。客户对于事件的描述可能掺杂着无关的描述,若将无关信息考虑进来,则可能会对客户的目的识别造成定的偏差。研究现状最早的客户服务系统的目的是希望通过客户服务系统增加服务质量,增强与用户之间的联系。他不仅能够满足客户的日常查询办理等业务,还可以通过此进行人工回访等人性化的服务。但随着计算机的发展,人们对服务的要求越来越高,通过语音电话的服务已经无法满足人们的日常需求,加之云计算机器学习等技术的兴起,网上智能客服系统运营而生。他结合了自然语言处理信息检索技术等,加上企业的业务特点与服务理念,以高质量的服务来满足客户各种各样的需求,被企业大量的使用,并取得了不错的成效。与此同时,也发展出了批在线问答客服系统。该系统应用自然语言处理,将客户的问题进行初步的理解,将知识库中自然语言处理关键词提取技术在智能客服领域的应用原稿较常见的有,是利用自然语言处理将客户提出的问题与知识库的知识点匹配,抽取最合适的答案推送给客户。任务型系统比较问答系统较为复杂,任务型系统会根据客户的需求办理业务,将客户的问题通过自然语言处理语义理解,再帮助客户办理业务。该方法较为准确且高效且也可应用于问答系统,但在语义理解上任是业界难以解决的问题。由上述可以看到,客服系统正从传统的电话热线到在线客服,再从在线客服到在线机器人的发展过程,人们使用客服系统变得更加便捷,更加友好,更加准确。但由于目前的发展还不能完全由机器人取代人工客服,能够解决的也只是些简单的问题。客户问题理解的难题,目前任然在不断研究。本文介绍了关键字提取两种方法,利用这两种方法对知识库与客户语句进行关键字提取。提高了知识库系统的灵活性,提高了智能客服系统的效率。智能客服系统在线客服系统经过互联网的发展,已然成为了网站客户服务辅助网站销售不可缺少的工具。企业越来越重视客户在使用在线客服时的使用感与解决问题的能力绪论研究背景及意义现今,随着自然语言处理技术的发展,词向量化等关键技术得到突破,智能交互在人工智能领域得以发展,涌现出如智能客服等系列成果。方面,智能客服对于使用者来说,能够快速获取想要的信息,对使用的服务感受也进步提高。另方面,对于供电企业来说,新的智能交互方式无疑服务已经无法满足人们的日常需求,加之云计算机器学习等技术的兴起,网上智能客服系统运营而生。他结合了自然语言处理信息检索技术等,加上企业的业务特点与服务理念,以高质量的服务来满足客户各种各样的需求,被企业大量的使用,并取得了不错的成效。与此同时,也发展出了批在线问答客服系统。该系统应用自然语言处理,将客户的问题进行初步的理解,将知识库中的相关答案推送给客户,实现智能客户问答功能。该系统虽能够快速回答客户的问题,但识别还并不十分准确,其基本的形式有如下两种在线客服与电话热线相似,在线客服以文字语言等方式利用互联网技术实现客户与客服之间的对话。这种形式减少了电话热线的压力,及时的解决客户的问题,同时还能增加客户与客服之间的互动,在定程度上减少了企业的人工成本。在线客服机器人在线客服机器人是将机器人取代客服人员,实现客户与机器人的直接交流,机器人理解客户的目的并为之解决问题。在线客服机器人分两种服务方式,是问答系统,是任务型系统。问答系统目前的问题之后,对客户提出的问题进行知识库上的查询此部可省略,最后以文字输入的方式回答客户提出的问题。摘要随着自然语言处理技术的发展,词向量化等关键技术得到突破,智能交互在人工智能领域发展迅速。国网浙江电力充分运用互联网平台生态,变革服务模式,加快传统线下服务向互联网线上服务模式转变,紧跟智能交互的发展,着力改善客户服务水平。本文介绍了关键字提取两种方法,利用这两种方法对知识库与客户语句进行关键字提取。提高了知识库系统的灵活性,优化了智能客服系统的效率。该方法最终结果比传统方法更加准确,经过试用证实可用于问答机器人中。关键词自然语言处理用户标签机器学习语义识别且也可应用于问答系统,但在语义理解上任是业界难以解决的问题。由上述可以看到,客服系统正从传统的电话热线到在线客服,再从在线客服到在线机器人的发展过程,人们使用客服系统变得更加便捷,更加友好,更加准确。但由于目前的发展还不能完全由机器人取代人工客服,能够解决的也只是些简单的问题。客户问题理解的难题,目前任然在不断研究。本文介绍了关键字提取两种方法,利用这两种方法对知识库与客户语句进行关键字提取。提高了知识库系统的灵活性,提高了智能客服系统的效率。智能客服系统在线客服系统经过互联网的发展,已然成为了网站客户服务辅助网站销售不可缺少的工具。企业越来越重视客户在使用在线客服时的使用感与解决问题的能力。因此,在线客服系统除了能够实时查询以外,还能办理业务预约订购等。随着机器学习的兴起,人工智能进入了客服领域,自然语言处理在文本处理大显身手的同时,智能客服系统悄然而生。在线客服系统以企业官网或企业微信公众号等载体,加入了客服功能。客户在日常查询与,自然语言处理中关键词提取技术可将不同文档的关键字提取出来,以提取出来的关键字代表该文档的内容。其中应用最多的是算法,该算法被广泛应用与文本分类文本关键字自动生成等。本文将选取国家电网智能互动网站中的两个例子结合算法说明知识库与关键字提取的应用。例什么是居民分户电采暖客户居民分户电采暖客户是指不具备集中供暖,采用以下分户独立供暖设备,由北京市电力公司对其分户计量,且以电能为唯采暖能源或以电及新能源混合能源采暖的居民客户电锅炉蓄能式电热器电热膜电地热中央空调以电及新能源混合的分户采暖设备。将上例运用自然语言处理中的分词技术,将上例分词的同时剔除停用词,得到如下的结果居民分户电采暖客户不具备集中供暖例窃电违约用电处罚供电企业对查获的窃电者,应予制止,并可当场中止供电。窃电者应按所窃电量补交电费,并承担补交电费倍的违约使用费。拒绝承担窃电责任的,由供电企业报请电力管理部门依法处理。构成违反治安管理行为的,由公安机关依照治言处理技术中语义识别的突破,这种模式逐渐被打破,人工智能踏入客服领域,不断涌现出客服机器人即智能客服,实现客户与机器人的问答交流。关键字提取技术在知识库系统的应用知识库是企业在运营过程中形成的具有结构化易操作易利用易储存可传承的知识集群,这些知识包括了企业的业务模型数据模型等,因此知识库里的知识量是十分巨大。座席人员对于知识的学习与掌握有限,无法清楚的了解每个知识点,在遇到无法解决的问题时,需要利用知识库检索相关知识中的关键字,将知识点从知识库中提取出来,及时回答客户的提问。传统的知识库是与客服系统分离,当客服遇到无法解决的问题是,主动的到知识库中进行检索相应的知识点。这种方法耗时长,操作起来比较麻烦,尽管可以回答客户的问题,但当客户提出