NLP中文分詞在人機(jī)交互中的運(yùn)用

摘要：隨著我國(guó)社會(huì)保險(xiǎn)服務(wù)需求的持續(xù)增長(zhǎng)和行業(yè)的迅猛發(fā)展，保險(xiǎn)公司正面臨日益增長(zhǎng)的壓力。在這一背景下，提升保險(xiǎn)服務(wù)效能和客戶滿意度是保險(xiǎn)公司實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。基層一線員工作為公司服務(wù)客戶的重要窗口，尤其在出單和理賠等關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其系統(tǒng)使用問題的處理時(shí)效直接影響客戶的整體感知和評(píng)價(jià)。針對(duì)這一挑戰(zhàn)，本研究以R保險(xiǎn)公司為研究對(duì)象，提出了一套創(chuàng)新的解決方案。該方案基于中文分詞技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)自動(dòng)化的知識(shí)檢索、分析、匹配流程，形成了一個(gè)高效的流水線式人機(jī)交互系統(tǒng)，提供全天候的自助服務(wù)，確保基層用戶能夠獲取常見問題的解決方案。這種即時(shí)的知識(shí)共享機(jī)制，不僅強(qiáng)化了技術(shù)支撐，還顯著提高了運(yùn)維服務(wù)的質(zhì)量和響應(yīng)速度，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)客戶滿意度的提升。此外，通過(guò)技術(shù)賦能，R保險(xiǎn)公司能夠?qū)崿F(xiàn)從傳統(tǒng)IT運(yùn)維向智能化運(yùn)營(yíng)的轉(zhuǎn)變，為保險(xiǎn)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了新的思路和實(shí)踐案例。

關(guān)鍵詞：自然語(yǔ)言處理；中文分詞；人機(jī)交互；保險(xiǎn)服務(wù)；智能運(yùn)維

中圖分類號(hào)：TP391文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1009-3044（2025）14-0041-06

0引言

在R保險(xiǎn)公司的日常運(yùn)營(yíng)中，基層一線員工作為公司服務(wù)客戶的重要窗口，經(jīng)常面對(duì)業(yè)務(wù)和系統(tǒng)使用問題。對(duì)于這些問題，員工首先聯(lián)系市分公司的科技部門尋求解決方案。若市級(jí)部門無(wú)法解決，問題將逐級(jí)上報(bào)至省分公司乃至總公司的科技部門。這種多層次的解決流程雖然確保問題能夠得到處理，但也暴露出一些亟待解決的困難。

首先，由于各分公司科技部門的技術(shù)實(shí)力和運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)存在差異，相同問題在不同地區(qū)的處理時(shí)效不一致，這不僅影響了問題解決的效率，也可能造成客戶服務(wù)體驗(yàn)的差異。其次，解決方案的共享主要依賴企業(yè)微信群和電子郵件等渠道，這種方式存在明顯局限性。知識(shí)分享渠道的單一性限制了信息傳播的廣度和深度；同時(shí)，缺乏有效的知識(shí)管理機(jī)制，員工對(duì)推送知識(shí)的接收完全取決于個(gè)人意愿，難以確保知識(shí)共享的成效。

此外，重復(fù)上報(bào)相同問題的情況時(shí)有發(fā)生，這不僅浪費(fèi)了寶貴的時(shí)間和資源，也嚴(yán)重影響了運(yùn)維效率。尤其是在出單中心和理賠中心等關(guān)鍵服務(wù)環(huán)節(jié)，系統(tǒng)使用問題的處理時(shí)效直接關(guān)系到客戶對(duì)公司的整體印象和評(píng)價(jià)。

鑒于上述問題，本研究旨在快速、有效地解決基層一線員工在日常工作中遇到的問題，通過(guò)優(yōu)化R保險(xiǎn)公司的問題解決流程，減少因技術(shù)差異和知識(shí)共享不足導(dǎo)致的效率低下和客戶體驗(yàn)不一致。通過(guò)改進(jìn)知識(shí)管理機(jī)制和信息傳播渠道，減少重復(fù)問題上報(bào)，節(jié)約資源，提高效率。特別是在客戶期望日益提高的背景下，本研究將尋求創(chuàng)新的解決方案，以確保R保險(xiǎn)公司在出單和理賠等關(guān)鍵服務(wù)環(huán)節(jié)中，能夠提供更高效、更一致的客戶服務(wù)，從而提升客戶的整體滿意度。

1研究意義

本研究以R保險(xiǎn)公司業(yè)務(wù)一線面臨的實(shí)際問題為出發(fā)點(diǎn)，探討將自然語(yǔ)言處理與人工智能技術(shù)相結(jié)合，融入公司現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程。通過(guò)精準(zhǔn)識(shí)別并解決基層一線的痛點(diǎn)，本研究致力于實(shí)現(xiàn)一個(gè)目標(biāo)：即公司的服務(wù)能夠精準(zhǔn)滿足基層員工的實(shí)際需求。其意義主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

1）提升客戶服務(wù)體驗(yàn)。在客戶投保和理賠過(guò)程至引發(fā)投訴[1-2]。本研究提出的智能運(yùn)維中心和數(shù)字員工服務(wù)中心，能夠在業(yè)務(wù)一線遇到系統(tǒng)問題時(shí)快速提供解決方案，減少客戶等待時(shí)間，從而提升客戶對(duì)公司的整體感知和評(píng)價(jià)。

2）創(chuàng)新問題解決機(jī)制，效率低下。傳統(tǒng)的運(yùn)維模式依賴于，難以滿足即時(shí)性需求。結(jié)合自然語(yǔ)言處理和人工智能技術(shù)，公司可以構(gòu)建智能運(yùn)維中心和數(shù)字服務(wù)中心，改變傳統(tǒng)運(yùn)維模式，使業(yè)務(wù)一線能夠自助查詢解決方案。對(duì)于知識(shí)庫(kù)無(wú)法解答的問題，后臺(tái)將記錄并轉(zhuǎn)交科技運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)進(jìn)行人工解答，大幅提升問題處理時(shí)效。

3）降低運(yùn)維成本。通過(guò)科技手段有效減輕各級(jí)科技力量在運(yùn)維方面的負(fù)擔(dān)，不僅提升基層一線的系統(tǒng)使用體驗(yàn)，也優(yōu)化科技資源的配置和利用效率。

4）知識(shí)庫(kù)的持續(xù)優(yōu)化與問題解決，對(duì)高頻問題進(jìn)行集中攻關(guān)或提交。通過(guò)記錄和總部進(jìn)行專項(xiàng)解決。隨著知識(shí)庫(kù)的不斷擴(kuò)充和優(yōu)化，力爭(zhēng)覆蓋基層一線遇到的所有常見問題，從根本上減少同一問題在不同業(yè)務(wù)員或不同層級(jí)科技人員中的重復(fù)解決現(xiàn)象。

綜上所述，本研究通過(guò)整合自然語(yǔ)言處理和人工智能技術(shù)，推動(dòng)業(yè)務(wù)與科技的深度融合，提升R保險(xiǎn)公司的客戶服務(wù)體驗(yàn)，創(chuàng)新問題解決機(jī)制，并優(yōu)化運(yùn)維成本。這將推動(dòng)業(yè)務(wù)流程智能化，提高運(yùn)營(yíng)效率，增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，并為公司的長(zhǎng)期發(fā)展和市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)地位提供支持。

2理論綜述

2.1自然語(yǔ)言處理

自然語(yǔ)言處理（NaturalLanguageProcessing，NLP）是一個(gè)跨學(xué)科領(lǐng)域，融合了計(jì)算機(jī)科學(xué)、人工智能[3]和語(yǔ)言學(xué)的研究成果。其核心原理是通過(guò)一定的技術(shù)手段將自然語(yǔ)言（如英語(yǔ)、中文等）進(jìn)行分解，交由計(jì)算機(jī)結(jié)合上下文理解并做出正確的判斷。

在語(yǔ)言理解中，詞是最基本的、具有獨(dú)立意義的語(yǔ)言成分，不同語(yǔ)言的分詞處理方式各異[4]。例如，在英語(yǔ)等拉丁語(yǔ)系中，單詞之間通過(guò)空格分隔，易于識(shí)別；而中文等語(yǔ)言以字為基本單位，缺乏明顯的分隔符，這使得中文分詞成為中文NLP不可或缺的一環(huán)。中文分詞技術(shù)通過(guò)基于詞典匹配的分詞方法、基于統(tǒng)計(jì)的分詞方法、基于深度學(xué)習(xí)的分詞方法等[5]，將連續(xù)的漢字序列劃分為有意義的獨(dú)立詞匯，為進(jìn)一步的語(yǔ)言分析，如短語(yǔ)識(shí)別、概念提取、主題分析等提供基礎(chǔ)[6]，是實(shí)現(xiàn)自然語(yǔ)言理解及智能計(jì)算的關(guān)鍵步驟。同時(shí)，由于中文語(yǔ)言特征的復(fù)雜性，面臨諸如歧義、未登錄詞、詞性標(biāo)注、上下文信息、動(dòng)態(tài)詞匯變化等挑戰(zhàn)，中文分詞技術(shù)的發(fā)展需要不斷適應(yīng)語(yǔ)言的動(dòng)態(tài)變化，運(yùn)用不同的分詞方法，針對(duì)中文的特殊性進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，從而提高分詞的準(zhǔn)確性和效率，為后續(xù)的NLP任務(wù)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)[7]。

實(shí)踐中，Python因其強(qiáng)大的庫(kù)支持和靈活性，成為該領(lǐng)域的主流編程語(yǔ)言。Python擁有豐富的數(shù)據(jù)處理工具和機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，顯著降低了NLP任務(wù)的實(shí)現(xiàn)難度[8]，使研究和應(yīng)用得以更加高效和精準(zhǔn)[9]。例如，SpaCy[10]、BERT[11]、ELMo[12]和NLTK等庫(kù)和框架，為NLP提供了強(qiáng)大支持。由MatthewHonnibal和InesMontani于2015年開發(fā)的SpaCy，以其預(yù)訓(xùn)練模型、多語(yǔ)言支持以及豐富的工具和API，使用戶能夠快速構(gòu)建和部署定制化的NLP解決方案。

在NLP領(lǐng)域，TextRank和TF-IDF是兩種常用算法，在文本分析和信息提取任務(wù)中扮演重要角色。TextRank是一種基于圖論的信息提取和文本挖掘算法，用于計(jì)算文本中單詞的重要性[13]。其基本原理是通過(guò)模擬自然選擇過(guò)程計(jì)算單詞的重要性，其中最重要的單詞被賦予更高權(quán)重。TF-IDF算法，即詞頻-逆文檔頻率（TermFrequency-InverseDocumentFre?quency），是一種在信息檢索和文本挖掘中常用的權(quán)重計(jì)算方法[14]。其主要作用是對(duì)文檔集中的詞匯進(jìn)行加權(quán)，以描述某詞對(duì)于特定文件或整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)的重要程度，從而計(jì)算文本相似度[15]。

2.2人機(jī)交互現(xiàn)狀分析

2.2.1人機(jī)交互現(xiàn)狀

人機(jī)交互領(lǐng)域作為技術(shù)與人文交匯的前沿，正通過(guò)跨學(xué)科的融合與創(chuàng)新，重塑人與計(jì)算機(jī)的互動(dòng)模式。該領(lǐng)域不僅關(guān)注操作的直觀性和效率，更致力于提升交互的自然性和適應(yīng)性[16]。當(dāng)前，人機(jī)交互技術(shù)正通過(guò)融合自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別等先進(jìn)手段，打破傳統(tǒng)界限，創(chuàng)造更為豐富和直觀的用戶體驗(yàn)[17]。隨著人工智能技術(shù)的持續(xù)突破，交互系統(tǒng)變得更加智能，能夠通過(guò)學(xué)習(xí)用戶的行為和偏好，提供定制化的服務(wù)和支持。

當(dāng)前人機(jī)交互技術(shù)正向更加沉浸和真實(shí)的交互體驗(yàn)發(fā)展。隨著自然語(yǔ)言處理（NLP）和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的提升，智能語(yǔ)音助手、智能客服等能夠更好地理解和處理自然語(yǔ)言輸入，提供流暢的對(duì)話體驗(yàn)[18]。系統(tǒng)通過(guò)學(xué)習(xí)用戶的行為、偏好及習(xí)慣，提供個(gè)性化的服務(wù)和界面配置，從而帶來(lái)更符合個(gè)人需求的交互體驗(yàn)[19]。

2.2.2人機(jī)交互技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的應(yīng)用

在保險(xiǎn)行業(yè)，人機(jī)交互技術(shù)的應(yīng)用正逐步深化，為傳統(tǒng)客戶服務(wù)模式注入新動(dòng)力。保險(xiǎn)公司依托人工智能和自然語(yǔ)言處理的發(fā)展，逐步構(gòu)建智能客服系統(tǒng)。這些系統(tǒng)不僅能夠理解并響應(yīng)客戶查詢，還能自動(dòng)處理常規(guī)咨詢、保單與理賠管理任務(wù)。例如，中國(guó)人壽通過(guò)開源大模型的私有化部署，構(gòu)建大模型應(yīng)用管理平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)知識(shí)管理、模型訓(xùn)練與編排、指令工程等功能，形成信息提取、內(nèi)容生成、人機(jī)對(duì)話等服務(wù)能力，并應(yīng)用于多個(gè)場(chǎng)景，使公司運(yùn)營(yíng)管理能力顯著提升。中國(guó)人保利用人機(jī)交互技術(shù)開發(fā)智能理賠系統(tǒng)——拇指理賠，實(shí)現(xiàn)理賠流程的線上化、流程化和智能化。通過(guò)構(gòu)建理賠客戶畫像及大數(shù)據(jù)模型，系統(tǒng)能夠快速識(shí)別和提取理賠材料中的關(guān)鍵信息并預(yù)測(cè)賠付方案，大幅提高理賠效率和準(zhǔn)確性，縮短理賠周期，提升客戶服務(wù)體驗(yàn)。

人機(jī)交互技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的實(shí)際應(yīng)用及顯著成效，證明了其在提升服務(wù)效率、降低成本、提高客戶滿意度方面的潛力[20]。這不僅有助于優(yōu)化客戶體驗(yàn)，也為保險(xiǎn)公司帶來(lái)運(yùn)營(yíng)效率的提升和成本節(jié)約。隨著技術(shù)不斷演進(jìn)，預(yù)計(jì)未來(lái)人機(jī)交互將在保險(xiǎn)行業(yè)中扮演更加核心的角色，推動(dòng)服務(wù)模式的持續(xù)創(chuàng)新與變革。

3案例研究

3.1應(yīng)用場(chǎng)景描述

在保險(xiǎn)公司的日常運(yùn)營(yíng)中，業(yè)務(wù)員在處理車險(xiǎn)投保單生成正式保單的過(guò)程中，經(jīng)常遇到多種問題，如短信驗(yàn)證碼錯(cuò)誤、車船稅連接超時(shí)等，這些問題往往導(dǎo)致轉(zhuǎn)保單失敗。傳統(tǒng)處理流程需業(yè)務(wù)員首先將問題反饋給公司科技人員，由科技人員提交問題工單，等待上級(jí)公司或運(yùn)維團(tuán)隊(duì)處理，該流程耗時(shí)長(zhǎng)且重復(fù)問題多[21]。

為提升效率，本研究提出一種優(yōu)化的工作方法與流程。當(dāng)業(yè)務(wù)員通過(guò)人機(jī)交互向系統(tǒng)提出問題時(shí)，系統(tǒng)能夠利用自然語(yǔ)言處理技術(shù)，自動(dòng)理解并判斷業(yè)務(wù)員所表達(dá)的問題含義。基于公司內(nèi)部大數(shù)據(jù)庫(kù)，系統(tǒng)能夠自動(dòng)識(shí)別問題原因，并提供相應(yīng)解決方案及處理建議，從而減少問題流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)，提升基層服務(wù)能力[22]。通過(guò)對(duì)后臺(tái)運(yùn)維人員日常工作數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與分析，可以得出以下兩個(gè)基本結(jié)論：第一，“二八定律”[23]在日常運(yùn)維工作中同樣適用，即約20%的原因造成了約80%的運(yùn)維問題；第二，類似問題通常具有類似的解決方案。基于以上理論，使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)能夠更好地理解用戶輸入，并通過(guò)不斷模型訓(xùn)練，提升對(duì)財(cái)險(xiǎn)領(lǐng)域?qū)Ｓ性~匯的理解，從而進(jìn)一步提高處理結(jié)果的準(zhǔn)確性。與此同時(shí)，側(cè)重引發(fā)大部分問題的少數(shù)原因，構(gòu)建有效且精準(zhǔn)的知識(shí)庫(kù)，力爭(zhēng)覆蓋日常運(yùn)維中80%的問題，降低問題重復(fù)上報(bào)和重復(fù)解決的概率，提升基層一線的系統(tǒng)使用體驗(yàn)。

3.2業(yè)務(wù)方案

通過(guò)業(yè)務(wù)與技術(shù)的融合，簡(jiǎn)化日常運(yùn)維工作的問題處理流程，快速檢索、分析、定位基層一線所遇到的問題，并提供解決方案或處理建議，減少問題流轉(zhuǎn)環(huán)節(jié)，提升IT基層服務(wù)能力。主要體現(xiàn)在智能化自適應(yīng)、智能化自學(xué)習(xí)、智能化自決策三個(gè)方面。

3.2.1智能化自適應(yīng)

1）通過(guò)輸入系統(tǒng)操作中各類問題提示的關(guān)鍵詞，獲取相關(guān)問題的解決方案或處理建議。

2）采用串行預(yù)處理模塊和并行邏輯適配器相結(jié)合的方式，運(yùn)用流水線式預(yù)處理模塊，提高文本可讀性和程序可維護(hù)性。

3）并行適配器可對(duì)問題類別進(jìn)行匹配，并返回可信度，即語(yǔ)義理解與輸入的匹配程度，該可信度與用戶期望正相關(guān)。

4）對(duì)用戶輸入的問題進(jìn)行分類，包括工作相關(guān)的專業(yè)問題與工作無(wú)，使系統(tǒng)能夠處理關(guān)的閑聊話題。

3.2.2智能化自學(xué)習(xí)

1）利用自然語(yǔ)言處理（NLP）技術(shù)理解基層同事的問題，從用戶的問題中剔除噪聲詞。

2）通過(guò)pkuseg分詞工具完成用戶問題的分詞[24]，并通過(guò)不斷語(yǔ)料訓(xùn)練適應(yīng)保險(xiǎn)行業(yè)特有詞匯。

3）預(yù)測(cè)用戶遇到的問題，提高問題理解的準(zhǔn)確性。

3.2.3智能化自決策

1）利用SpaCy自帶算法、萊溫斯坦算法等相似度計(jì)算算法，計(jì)算詞匯相似度，并從知識(shí)圖譜中完成知識(shí)篩查。

2）結(jié)合決策樹等手段，預(yù)測(cè)用戶可能遇到的問題項(xiàng)，提高知識(shí)匹配的精準(zhǔn)度。。

3）避免用戶進(jìn)行二次搜索，提升系統(tǒng)效率和用戶以上三個(gè)方面中，自適應(yīng)為基礎(chǔ)，自學(xué)習(xí)為過(guò)程，自決策為成果。三者相互依賴、共同作用，形成一個(gè)閉環(huán)的智能系統(tǒng)，能夠不斷優(yōu)化和提升基層一線問題的解決效率與質(zhì)量。通過(guò)這種融合，不僅提高了問題處理的速度和準(zhǔn)確性，還增強(qiáng)了系統(tǒng)的自適應(yīng)性和學(xué)習(xí)能力，使其更好地服務(wù)于業(yè)務(wù)需求。

3.3技術(shù)方案

基于以上場(chǎng)景分析與業(yè)務(wù)方案設(shè)計(jì)，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)主要依托一系列先進(jìn)的文本處理和相似度評(píng)估技術(shù)，為用戶提供高效、準(zhǔn)確的答案。在確保系統(tǒng)高準(zhǔn)確性和快速響應(yīng)能力的同時(shí)，保證用戶交互的簡(jiǎn)潔性。系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)包含文本分詞、數(shù)據(jù)預(yù)處理、倒排索引生成、相似度匹配四個(gè)關(guān)鍵步驟。

3.3.1文本分詞

文本分詞是自然語(yǔ)言處理中的基礎(chǔ)任務(wù)，涉及將連續(xù)文本字符串分解成有意義的單元，通常是單詞或短語(yǔ)。在中文處理中，由于缺乏明顯的詞間分隔符，分詞尤為重要。其主要實(shí)現(xiàn)原理如下。

1）基于詞典的詞語(yǔ)概率計(jì)算：使用前綴詞典生成樹結(jié)構(gòu)，為每個(gè)詞語(yǔ)分配一個(gè)概率值，反映該詞語(yǔ)在文本中出現(xiàn)的概率。通過(guò)分詞語(yǔ)料構(gòu)建有向無(wú)環(huán)圖（DAG），該圖包含句子中所有可能成詞的漢字組合，采用動(dòng)態(tài)規(guī)劃思想查找最大概率路徑，找出基于詞頻的最優(yōu)切分組合。如果詞典中不存在該詞（即未登錄詞），則詞頻設(shè)置為0。

2）基于HMM模型的動(dòng)態(tài)規(guī)劃：采用隱馬爾可夫模型（HMM）進(jìn)行分詞決策。對(duì)于未登錄詞（詞典中不存在的詞），基于漢字成詞能力的隱馬爾可夫模型，使用Viterbi算法（動(dòng)態(tài)規(guī)劃算法）預(yù)測(cè)下一詞的狀態(tài)，確定最佳分詞路徑。

基于以上原理采用Jieba分詞庫(kù)實(shí)現(xiàn)示例代碼如下：

importjieba

#示例文本

text=\"車險(xiǎn)承保繳費(fèi)成功后，核保標(biāo)志送見費(fèi)失敗，無(wú)法轉(zhuǎn)保單。\"

#標(biāo)準(zhǔn)化文檔

#將全角字符轉(zhuǎn)換為半角字符

text=text.replace（'，'，'，'）.replace（'。'，'.'）.replace

（'：'，'：'）.replace（'；'，';'）

#標(biāo)準(zhǔn)化文本格式（例如，轉(zhuǎn)換為小寫）

text=text.lower（）

#基于詞典的詞語(yǔ)概率計(jì)算

seg_list=jieba.cut（text，HMM=False）

print（\"基于詞典的詞語(yǔ)概率計(jì)算：\"+\"/\".join

（seg_list））

#基于HMM模型的動(dòng)態(tài)規(guī)劃

seg_list=jieba.cut_for_search（text，HMM=True）

words=[wordforwordinseg_list]

print（\"基于HMM模型的動(dòng)態(tài)規(guī)劃：\"+\"/\".join

（seg_list））

3.3.2已分詞數(shù)據(jù)處理

在對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理時(shí)，常見步驟包括去除停用詞和去除特殊符號(hào)。

1）去除停用詞。去除停用詞通常需要一個(gè)停用詞列表，該列表可以是通用的，也可以針對(duì)特定領(lǐng)域定制。可自行創(chuàng)建停用詞表，也可從網(wǎng)上獲取現(xiàn)成的停用詞表。

#假設(shè)停用詞列表

stop_words=set（['的'，'是'，'在'，'有'，'和'，'就'，'不'，'人'，'都'，'一'，'一個(gè)'，'我'，'也']）

#處理后的停用詞表

cleaned_words=[wordforwordinwordsifwordnotinstop_words]

2）去除特殊符號(hào)。去除特殊符號(hào)是文本預(yù)處理的另一個(gè)重要步驟，尤其在處理自然語(yǔ)言數(shù)據(jù)時(shí)，因?yàn)樘厥夥?hào)可能干擾后續(xù)的分析和模型訓(xùn)練。以下是使用Python去除特殊符號(hào)的代碼示例。

#去除特殊字符的函數(shù)

defremove_special_characters（words）：

cleaned_words=[]

forwordinwords：

#去除特殊字符，只保留中文、英文和數(shù)字

cleaned_word=re.sub（r'[^a-zA-Z0-9＼u4e00-＼u9fa5]'，''，word）

#如果清理后的詞不為空，則添加到結(jié)果列表中

ifcleaned_word：

cleaned_words.append（cleaned_word）

returncleaned_words

#調(diào)用函數(shù)去除特殊字符

cleaned_words=remove_special_characters（words）

3.3.3倒排索引生成

倒排索引（InvertedIndex）是一種用于快速查找包含特定詞匯文檔的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。與正排索引不同，正排索引是由文檔ID映射到文檔內(nèi)容，而倒排索引則由詞匯映射到包含該詞匯的文檔列表。該反轉(zhuǎn)的索引結(jié)構(gòu)使搜索引擎能夠在大量文檔中高效地定位包含指定詞匯的文檔。

fromcollectionsimportdefaultdict

data={

'question'：[

'驗(yàn)證碼'，

'

...'

]，

'answer'：[

'驗(yàn)證碼無(wú)效，需要重新進(jìn)行投保短信驗(yàn)證碼驗(yàn)證！短信驗(yàn)證完成后，根據(jù)實(shí)際情況參照《見費(fèi)系統(tǒng)手工轉(zhuǎn)保單教程》《收付費(fèi)系統(tǒng)手工轉(zhuǎn)保單教程》教程文檔手工轉(zhuǎn)保單。'，

'

...'

]

}

#使用defaultdict來(lái)創(chuàng)建倒排索引

inverted_index=defaultdict（list）

#構(gòu)建倒排索引

foridx，questioninenumerate（data['question']）：

#對(duì)問題進(jìn)行分詞

words=cutsentence（question，HMM=True）

forwordinwords：

#將文檔ID添加到每個(gè)詞的列表中

inverted_index[word].append（idx）

#將defaultdict轉(zhuǎn)換為普通字典以便查看

inverted_index=dict（inverted_index）

#查詢文檔

defquery_document查詢包含指定問題的文檔（query，index，max_results=100）：

：paramquery：用戶的查詢問題

：paramindex：倒排索引

：parammax_results：最大返回?cái)?shù)

：return：包含查詢問題的文檔列表

#對(duì)查詢問題進(jìn)行分詞

words=cutsentence（query，HMM=True）

doc_ids=set（）

#對(duì)于查詢中的每個(gè)詞，找到包含該詞的文檔ID

forwordinwords：

ifwordinindex：

iflen（doc_ids）gt;=max_results：

returnlist（doc_ids）

doc_ids.update（index[word]）

#去重后返回文檔ID列表

returnlist（doc_ids）

3.3.4相似度匹配

相似度匹配用于計(jì)算文本之間的相似程度。基于TF-IDF（TermFrequency-InverseDocumentFre?quency）計(jì)算文本相似度是一種常用方法，尤其在信息檢索和文本挖掘領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。TF-IDF能夠評(píng)估一個(gè)詞語(yǔ)對(duì)于某個(gè)文檔集或語(yǔ)料庫(kù)中單個(gè)文檔的重要性，結(jié)合了詞頻（TF）和逆文檔頻率（IDF）兩個(gè)概念。

1）詞頻（TF）

詞頻表示某個(gè)詞在文檔中出現(xiàn)的頻率。計(jì)算公式為：

式中：nt，d為詞語(yǔ)t在文檔d中出現(xiàn)的次數(shù)；k為參數(shù)，從1開始遍歷文檔中的每一個(gè)詞；分母為文檔d中所有詞匯出現(xiàn)次數(shù)的總和。

2）逆文檔頻率（IDF）

逆文檔頻率衡量詞語(yǔ)在整個(gè)語(yǔ)料庫(kù)中的罕見程度。計(jì)算公式為：

式中：N為語(yǔ)料庫(kù)中的文檔總數(shù)，nt為包含詞語(yǔ)t的文檔數(shù)。加1是為了避免分母為零的情況。TF-IDF結(jié)合了TF和IDF，計(jì)算公式為：TF-IDF（t，d）=TF（t，d）×IDF（t）

（3）該值越高，說(shuō)明詞語(yǔ)t在文檔d中越重要。以下是基于TF-IDF計(jì)算文本相似度的簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)步驟。

#初始化TF-IDF向量化器

tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer（）

defprocess_idf（df）：

#訓(xùn)練TF-IDF模型，轉(zhuǎn)化問題文本

tfidf_matrix=tfidf_vectorizer.fit_transform（df['pro?

cessed_question']）

#顯示TF-IDF矩陣的維度

print（f\"TF-IDFMatrixShape：{tfidf_matrix.shape}\"）

returntfidf_matrix

defget_answer（question）：

df=pd.DataFrame（query_data_set（question））

df=process_dataset（df）

tfidf_matrix=process_idf（df）

#將用戶問題輸入分詞

processed_user_question=preprocess_text（ques?tion）

#將用戶問題轉(zhuǎn)化為TF-IDF向量

user_tfidf=tfidf_vectorizer.transform（[processed_user_question]）

#計(jì)算用戶問題與數(shù)據(jù)庫(kù)中問題的余弦相似度

cosine_similarities=cosine_similarity（user_tfidf，tfidf_matrix）

#獲取最相似問題的索引

most_similar_idx=cosine_similarities.argmax（）

#返回最相似問題對(duì)應(yīng)的答案

returndf['answer'][most_similar_idx]

3.3.5文檔檢索

在倒排索引中檢索文檔通常包括以下步驟。

1）用戶查詢。用戶輸入一個(gè)或多個(gè)關(guān)鍵詞組成的查詢條件。

2）查詢解析。對(duì)查詢進(jìn)行分詞、去停用詞、標(biāo)準(zhǔn)化等處理，確保查詢?cè)~與索引詞匯匹配。

3）檢索倒排索引。根據(jù)查詢關(guān)鍵詞，在倒排索引中查找對(duì)應(yīng)的文檔ID列表。

4）交叉匹配。如果查詢包含多個(gè)關(guān)鍵詞，計(jì)算這些關(guān)鍵詞的文檔ID列表的交集，篩選出同時(shí)包含所有關(guān)鍵詞的文檔。

5）返回結(jié)果。將匹配的文檔列表作為搜索結(jié)果返回給用戶。

importspacy

fromcollectionsimportdefaultdict

#加載SpaCy中文模型

nlp=spacy.load（\"zh_core_web_sm\"）

#假設(shè)有一個(gè)文檔集合

documents={

1：\"支付單號(hào)必須與繳費(fèi)實(shí)名認(rèn)證時(shí)一致。\"，

2：\"收付款方式與支付單號(hào)代碼不允許為空。\"，

3：\"支付單號(hào)不允許為空。\"，

#...可以有更多的文檔

}

#構(gòu)建倒排索引

inverted_index=defaultdict（set）

fordoc_id#使用SpaCy，doc_contentindocuments處理文檔.items（）：

doc=nlp（doc_content）

#遍歷文檔中的每個(gè)詞匯

fortokenindoc：

#inverted_index將詞匯加入倒排索引[token.text].add（doc_id）

#user_query=\"檢索文檔文檔不同\"

#query_terms=set查詢解析（token.textfortokeninnlp（user_query））

#檢索倒排索引并交叉匹配

matching_documents=set.intersection（*（inverted_in?

dex.get（term，set（））forterminquery_terms））

#返回結(jié)果

print（\"匹配的文檔列表：\"，matching_documents）

3.3.6相似度匹配

在自然語(yǔ)言處理中，相似度匹配用于計(jì)算文本之間的相似程度，廣泛應(yīng)用于信息檢索、推薦系統(tǒng)、語(yǔ)義分析等任務(wù)。

在SpaCy中，可以利用其預(yù)訓(xùn)練的詞嵌入模型（WordEmbeddings）和內(nèi)置功能來(lái)計(jì)算詞語(yǔ)、短語(yǔ)或句子之間的相似度，通過(guò)向量化表示實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義層面的匹配和比較。

importspacy

fromcollectionsimportdefaultdict

#加載SpaCy中文模型

nlp=spacy.load（\"zh_core_web_md\"）

#假設(shè)有一個(gè)文檔集合

documents={

1：\"支付單號(hào)必須與繳費(fèi)實(shí)名認(rèn)證時(shí)一致。\"，

2：\"收付款方式與支付單號(hào)代碼不允許為空。\"，

3：\"支付單號(hào)不允許為空。\"，

#...可以有更多的文檔

}

#構(gòu)建索引

inverted_index=defaultdict（set）

fordoc_id，doc_contentindocuments.items（）：

#使用SpaCy處理文檔

doc=nlp（doc_content）

#遍歷文檔中的每個(gè)詞匯

fortokenindoc：

#將詞匯加入倒排索引inverted_index[token.

text].add（doc_id）

#檢索文檔

user_query=\"文檔不同\"

#查詢解析

query_terms=set（token.textfortokeninnlp

（user_query））

#檢索倒排索引并交叉匹配

matching_documents=set.

intersection（*（in?

verted_index.get（term，set（））forterminquery_terms））

#返回結(jié)果

print（\"相關(guān)文檔列表：\"，matching_documents）

#根據(jù)匹配的文檔進(jìn)行相似度計(jì)算

fordoc_idinmatching_documents：

#獲取文檔

doc_content=documents[doc_id]

#文檔處理

doc=nlp（doc_content）

#相似度計(jì)算

similarity=doc.similarity（nlp（user_query））

#結(jié)果輸出

print（f\"文檔{doc_id}與查詢的相似度：{similar?ity}\"）

4結(jié)束語(yǔ)

本文主要探討了R保險(xiǎn)公司在車險(xiǎn)投保環(huán)節(jié)中中文分詞技術(shù)在人機(jī)交互中的實(shí)踐與成效。經(jīng)過(guò)一年的應(yīng)用，該系統(tǒng)已結(jié)合AI成功處理問題超過(guò)2萬(wàn)次，大幅縮減了IT運(yùn)維工作量，證明了中文分詞技術(shù)在提升業(yè)務(wù)效率和優(yōu)化用戶體驗(yàn)方面的重要價(jià)值。未來(lái)，該技術(shù)的應(yīng)用反饋將拓展至非車險(xiǎn)投保、理賠和財(cái)務(wù)處理等多個(gè)領(lǐng)域，以期實(shí)現(xiàn)更加廣泛的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化。

本文的主要貢獻(xiàn)在于展示了中文分詞技術(shù)在保險(xiǎn)業(yè)務(wù)中的實(shí)際應(yīng)用效果，以及人機(jī)交互技術(shù)如何助力業(yè)務(wù)流程的自動(dòng)化和智能化。同時(shí)，本文也存在一定的局限性，包括技術(shù)應(yīng)用的領(lǐng)域限制和對(duì)特定行業(yè)術(shù)語(yǔ)的適應(yīng)性問題。這些局限性提示我們，技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展需要更深入的行業(yè)定制化和持續(xù)的算法優(yōu)化。

展望未來(lái)，隨著保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的不斷增長(zhǎng)和業(yè)務(wù)復(fù)雜化，業(yè)務(wù)員與系統(tǒng)之間的人機(jī)交互需求將日益增加。NLP技術(shù)的應(yīng)用將不僅限于問題解決，還將拓展到更多業(yè)務(wù)場(chǎng)景中，如構(gòu)建多模態(tài)人機(jī)交互系統(tǒng)，使系統(tǒng)能夠通過(guò)語(yǔ)音、圖像等多種方式與用戶進(jìn)行更自然的交流，識(shí)別并響應(yīng)用戶的情感，提供更加個(gè)性化的服務(wù)。此外，構(gòu)建跨領(lǐng)域的知識(shí)圖譜將支持更廣泛的業(yè)務(wù)決策和問題解決，智能化決策支持系統(tǒng)的發(fā)展將輔助業(yè)務(wù)員進(jìn)行更加高效的復(fù)雜決策。我們期待新技術(shù)在保險(xiǎn)行業(yè)的運(yùn)用能發(fā)揮更加核心的作用，推動(dòng)服務(wù)模式的持續(xù)創(chuàng)新和變革。

參考文獻(xiàn)：

[1]朱佳.大數(shù)據(jù)和人工智能在保險(xiǎn)行業(yè)的運(yùn)用[J].現(xiàn)代企業(yè)，2022（9）：148-149，154.

[2]周延禮.保險(xiǎn)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展[J].中國(guó)金融，2023（3）：21-23.

[3]黃霽.大模型AI在城市軌道交通中的應(yīng)用探討[J].智能建筑電氣技術(shù)，2024，18（2）：25-31.

[4]梁冰玉，張亞須，朱晶晶，等.基于深度學(xué)習(xí)的自然語(yǔ)言處理技術(shù)研究與應(yīng)用[J].電腦編程技巧與維護(hù)，2024（5）：118-120.

[5]仇寬永.自然語(yǔ)言處理技術(shù)在外語(yǔ)課程思政中的應(yīng)用：以德語(yǔ)報(bào)刊閱讀課程中“可持續(xù)發(fā)展”的話語(yǔ)建構(gòu)為例[J].語(yǔ)言教育，2024，12（4）：76-86.

[6]趙京勝，宋夢(mèng)雪，高祥.自然語(yǔ)言處理發(fā)展及應(yīng)用綜述[J].信息技術(shù)與信息化，2019（7）：142-145.

[7]李娟.自然語(yǔ)言處理在智能客服系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].信息記錄材料，2024，25（11）：85-87.

[8]魏嵬，孫雪松，李林峰，等.基于文本的情感分析方法論述[J].數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用，2022，40（12）：1-3，22.

[9]馮皓.大模型在自然語(yǔ)言處理中的應(yīng)用方法研究[J].數(shù)字通信世界，2024（10）：123-125.

[10]尹幫治，徐健，唐超塵.基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與表示學(xué)習(xí)的文本情感分析[J].南京師大學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2024，47（3）：97-103.

[11]QIUXP，SUNTX，XUYG，etal.Pre-trainedmodelsfornatu?rallanguageprocessing：asurvey[J].ScienceChinaTechnologi?calSciences，2020，63（10）：1872-1897.

[12]余同瑞，金冉，韓曉臻，等.自然語(yǔ)言處理預(yù)訓(xùn)練模型的研究綜述[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用，2020，56（23）：12-22.

[13]丁海蘭，祁坤鈺.基于TextRank算法和相似度的中文文本主題句自動(dòng)提取[J/OL].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版）：1-9.https：//www.cnki.com.cn/Article/CJFDTotal-JLGY20240415001.htm.

[14]張愛華，孫嘉鴻.基于TF-IDF算法的運(yùn)營(yíng)商客戶投訴原因研究[J].北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2024，26（2）：39-49.

[15]代曉麗，劉世峰，宮大慶.基于NLP的文本相似度檢測(cè)方法[J].通信學(xué)報(bào)，2021，42（10）：173-181.

[16]李慶.基于人機(jī)交互技術(shù)的智能媒體發(fā)展路徑[J].傳媒，2023（11）：34-36.

[17]林奕歐，雷航，李曉瑜，等.自然語(yǔ)言處理中的深度學(xué)習(xí)：方法及應(yīng)用[J].電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)，2017，46（6）：913-919.

[18]嚴(yán)兵兵.淺談人機(jī)交互技術(shù)在數(shù)字媒體移動(dòng)端界面設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[J].信息與電腦（理論版），2024，36（11）：1-3.

[19]楊藝璇，殷懷剛.信息化·情景化：智能人機(jī)交互技術(shù)在體育教學(xué)中的實(shí)踐探索[J].體育科技文獻(xiàn)通報(bào)，2024，32（2）：171-174.

[20]舒妍瑜，李化東.多模態(tài)人機(jī)交互技術(shù)在數(shù)智經(jīng)營(yíng)領(lǐng)域的應(yīng)用[J].中國(guó)金融，2022（S1）：102-104.

[21]王倩.我國(guó)保險(xiǎn)科技的現(xiàn)狀、問題與發(fā)展展望[J].科技與金融，2024（4）：60-63，75.

[22]郭金龍，張子棋.保險(xiǎn)科技賦能保險(xiǎn)業(yè)發(fā)展的理論研究進(jìn)展及實(shí)踐[J].價(jià)格理論與實(shí)踐，2024（10）：213-220.

[23]余虹雨.論二八定律在企業(yè)管理中應(yīng)用及重要性[J].營(yíng)銷界，2021（21）：175-176.

[24]鐘昕妤，李燕.中文分詞技術(shù)研究進(jìn)展綜述[J].軟件導(dǎo)刊，2023，22（2）：225-230.

【通聯(lián)編輯：唐一東】