自然語言處理技術在智能客服系統中的應用

摘要：傳統客服系統在客戶服務領域面臨響應速度慢、服務時間有限和個性化服務不足等問題。針對這一挑戰，該研究對自然語言處理技術在智能客服系統中的應用展開深入研究。該研究首先設計了自然語言處理技術在智能客服系統中的應用框架，繼而從文本收集與預處理、構建用戶意圖識別模型、對話狀態跟蹤與實時回復三個方面提出具體的應用方案。實驗結果表明，基于自然語言處理技術的智能客服系統在多種復雜客戶咨詢場景中展現出卓越的意圖識別能力和解答準確性。

關鍵詞：自然語言處理技術；智能客服系統；用戶意圖識別；對話生成

中圖分類號：TP301" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）18-0043-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

在數字化時代，人工智能（Artificial Intelligence，AI） 技術正在以前所未有的方式重塑各行各業的業務模式與服務方式。作為AI領域中最為活躍的研究方向之一，自然語言處理（Natural Language Processing，NLP） 技術旨在使計算機能夠理解、解釋和生成人類語言，從而實現人機之間的有效溝通[1]。在這個數字化時代，企業與客戶之間的互動變得更加頻繁且多樣化，客戶期望能在任何時間、通過各種渠道獲得快速、準確且個性化的服務。傳統的人工客服模式不僅成本高昂，還常因人力有限、業務知識掌握程度差異等因素難以滿足客戶日益增長的需求。而通過整合先進的自然語言處理算法和技術，智能客服能夠自動響應客戶咨詢、解答常見問題、處理投訴建議，甚至模擬真人對話進行復雜溝通。在此背景下，本研究深入分析自然語言處理技術在智能客服系統中的應用，旨在為后續研究提供理論基礎與技術參考。

1 自然語言處理技術在智能客服系統中的應用框架設計

自然語言處理技術在智能客服系統中的應用框架設計如圖1所示。

客戶可以通過線上（如微信公眾號、淘寶、京東等） 或線下（如實體門店、商超、經銷代理等） 渠道提出服務需求，系統接收后進入智能派單環節。自然語言處理技術貫穿整個流程，核心功能包括語音轉寫、知識推薦和對話生成模塊。語音轉寫模塊利用語義理解能力將客戶語音請求轉化為文本，并精準識別行業術語及方言，提高信息準確性。知識推薦模塊結合知識圖譜識別能力，為客戶提供精準解答，并輔以對話生成模塊，以智能交互方式提升用戶體驗。在服務執行過程中，系統通過問題分析模塊識別服務短板，并反饋至服務提升環節，以優化整體服務質量[2]。此外，智能派單系統依據客戶需求生成指令，確保高效分配任務，提升服務響應速度。深度應用NLP技術，可使智能客服系統具備更強的自動化處理能力，實現從問題識別、知識推薦到智能應答的全鏈路優化，提高客服效率與客戶滿意度。

2 自然語言處理技術在智能客服系統中的應用方案

2.1 文本收集與預處理

在智能客服系統中，文本收集與預處理是自然語言處理技術有效應用的基礎。首先，通過API接口、網絡爬蟲等技術手段從社交媒體、電子郵件、在線聊天等多渠道收集大量非結構化文本數據。收集完成后，使用正則表達式對文本進行初步清洗，以去除無關字符和HTML標簽等噪聲信息，確保數據質量。其次，利用jieba分詞對中文文本進行精確分詞，將句子切分為有意義的詞語單元。為提高分詞準確性，結合詞性標注和命名實體識別技術對分詞結果進行優化[3]。再次，通過停用詞過濾算法去除文本中頻繁出現但對語義理解貢獻較小的“的”“是”“在等無實際意義的停用詞，降低數據維度。為進一步規范文本，采用詞干提取與詞形還原技術將詞語統一到基本形式，對于英文文本，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詞匯數據庫將單詞恢復到其字典形式。對于多義詞問題，利用上下文信息通過BERT預訓練模型將詞語轉化為固定長度的向量，保留語義信息。

2.2 構建用戶意圖識別模型

2.2.1 關鍵特征提取

特征提取對提高模型準確性至關重要，涉及詞頻統計、詞性標注、命名實體識別和情感分析。詞頻統計通過對文本中每個單詞出現次數進行計數，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貢獻度，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公式計算詞頻權重，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中的權重，數值越大，說明詞語t在文檔d中越重要，同時在整個文檔集D中相對稀有，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。詞性標注則是確定每個詞語在句子中的語法屬性，如名詞、動詞、形容詞等，基于隱馬爾可夫模型（HMM） 的標注器能夠為每個詞標注詞性，像“我購買手機”中，“購買”為動詞，“手機”為名詞，明確這種關系有助于理解用戶意圖是關于購買行為及對象[5]。

命名實體識別用于識別文本中的人名、地名、組織機構名等專有名詞，是實現個性化服務的基礎。例如，當用戶說“我想了解蘋果手機的價格”，通過命名實體識別可確定“蘋果手機”為產品實體，這對精準理解用戶意圖，提供針對性服務至關重要。基于此，采用基于條件隨機場（CRF） 技術捕捉到上下文之間的依賴關系，從而提升識別精度。情感分析則側重評估用戶表達的情緒傾向，如正面、負面或中立。這有助于客服系統更好地響應用戶情緒，提供更加貼心的服務，使用卷積神經網絡可以從文本中抽取特征并預測情感類別。

2.2.2 建立影響因子關聯模型

在完成關鍵特征提取后，建立影響因子關聯模型。將提取的各類關鍵特征作為影響因子，如詞頻、詞性、命名實體等。設F=（f1，f2，...，fm） 為影響因子集合，I表示用戶意圖類別。通過大量已標注用戶意圖的樣本數據，采用邏輯回歸模型建立關聯，表達式如式（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，用于調整模型的基礎預測值，βi是與影響因子fi對應的系數，衡量每個影響因子對用戶意圖類別的影響程度和方向。系數為正表示該影響因子與用戶意圖呈正相關，系數為負則表示呈負相關，e是自然常數，約等于2.718 28，i是一個索引變量，m表示影響因子集合F中影響因子的總數。通過最大似然估計等方法求解系數，使得模型能夠根據輸入的影響因子準確預測用戶意圖類別。例如，若“價格”的詞頻、產品名實體等影響因子與“查詢價格”意圖類別經模型訓練得到合適系數，當新文本出現相關特征時就能預測用戶意圖為查詢價格。

2.3 對話狀態跟蹤與實時回復

對話狀態跟蹤旨在實時掌握上下文信息，包括用戶的歷史輸入、意圖變化和對話階段。采用長短期記憶網絡（LSTM） 處理序列數據，捕捉對話中的時序依賴關系。

由于客服對話通常是多輪的，用戶每輪表述可能基于先前的交流，具有復雜的時序依賴性。LSTM通過其特殊的門控機制能夠有效處理這種情況。遺忘門決定了從之前細胞狀態中丟棄哪些信息，濾去那些隨著對話推進不再重要的歷史內容，如用戶之前詢問過但已經解決的問題細節；輸入門則把控新信息進入細胞狀態的通道，新提及的關鍵信息，像產品特定型號、新的需求等會通過輸入門進入細胞狀態；候選記憶單元生成可能被添加到細胞狀態的新內容，與輸入門協同工作；輸出門則依據細胞狀態產生當前時刻的輸出決定細胞狀態中的哪些部分對外展示，用于影響當前對話狀態的判斷以及后續回復。tanh函數和sigmoid函數在各個門控機制中發揮著重要作用，sigmoid函數將值映射到0-1區間，以控制信息通過的程度，而tanh函數將值壓縮在-1-1之間，幫助對輸入信息進行歸一化處理。基于LSTM網絡的對話狀態跟蹤計算公式如式（3） 所示。

[hs=LSTMhs-1，xs]" " " " " " " （3）

式中：hs表示時刻s的隱藏狀態，hs-1是前一時刻的隱藏狀態，xs是當前時刻的輸入。通過遞歸計算，模型能夠不斷更新對話狀態，保持對上下文的持續關注。在實時回復生成方面，采用基于Transformer的生成預訓練模型（GPT） 捕捉輸入文本中的全局依賴關系，生成自然、連貫的回復。實時回復生成的過程包括以下兩個階段。

1） 編碼階段：將用戶的當前輸入和歷史對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文本。解碼過程中，模型會考慮對話狀態和上下文信息，確保回復的相關性和準確性。為進一步提高回復的實時性，采用并行計算和模型壓縮技術減少計算延遲。同時，通過beam search解碼策略優化回復的生成過程，平衡回復的流暢性和多樣性。通過對話狀態跟蹤和實時回復生成，智能客服系統能夠準確理解用戶意圖，保持對話的連貫性，并快速生成符合用戶需求的回復。

2.4 意圖-對話協同系統集成

在智能客服系統中，意圖識別與對話生成的深度融合需通過形式化架構設計與算法協同實現。基于模塊化設計原則，系統采用三層遞進式整合策略：在數據流層面構建特征共享機制，將意圖識別模塊輸出的結構化數據（包括用戶意圖類別、實體標簽及情感傾向） 通過特征編碼器轉化為256維向量，與對話狀態跟蹤模塊的LSTM隱藏狀態進行拼接，形成綜合上下文表征。例如，當用戶表述“我想退換上周購買的故障手機”時，意圖識別模型通過CRF提取“退換”（動作實體）、“手機”（產品實體） 及負面情感標簽，經特征融合后輸入至Transformer解碼器，驅動生成“請您提供訂單號和故障描述”這類精準回復。在算法層面建立聯合優化框架，通過設計雙通道注意力機制實現跨模塊參數聯動：意圖通道注意力權重與對話通道的全局自注意力矩陣進行加權疊加，使生成回復既聚焦當前用戶意圖核心，又保持與歷史對話邏輯的一致性。在工程實現層面，采用微服務架構將意圖識別、狀態跟蹤和回復生成封裝為獨立組件，通過gRPC協議實現毫秒級數據交互，并設計異常熔斷機制確保單點故障不影響整體服務。系統還引入增量學習機制，當檢測到新意圖模式（如突發狀況催生的“物流延遲咨詢”類別） 時，可通過在線更新影響因子集合和調整注意力權重分布實現動態適配，確保識別—生成閉環的持續優化。

3 仿真實驗

3.1 實驗準備

實驗使用一個包含20萬條真實用戶查詢的數據集，涵蓋客戶服務中常見問題類型，如產品信息查詢、技術支持請求和投訴處理。將數據集按照7∶3的比例隨機劃分為訓練集和測試集，確保測試集能夠代表真實世界的應用場景。同時，還準備了一個人工標注的金標準集合，該集合包含了5千條查詢及其正確的回復，用于精確度評估。實驗環境采用混合云架構，以保證系統的高可用性和彈性。在云端部署了由GPU支持的深度學習框架PyTorch，用以訓練和優化NLP模型；在本地數據中心設置模擬客服平臺，以便更貼近真實的生產環境。所有參與測試的服務器都配備Intel Xeon E5-2698 v4 CPU、NVIDIA Tesla V100 GPU以及充足的RAM，確保計算資源充足。

3.2 實驗結果

為評估自然語言處理技術在智能客服系統中的應用表現，在不同類型的客戶咨詢場景中進行測試，包括產品信息查詢、技術支持請求和投訴處理。這些場景涵蓋了低復雜度對話、中等復雜度對話和高復雜度對話三種情況，以模擬實際客服工作中可能遇到的不同難度的交流任務。表1展示了在上述三種對話復雜度下，智能客服系統的意圖識別準確率和解答準確率。

實驗結果顯示，自然語言處理技術在智能客服系統中的應用表現優異，尤其是在處理低復雜度和中等復雜度的客戶咨詢時極具優勢。在意圖識別準確率方面，無論是產品信息查詢、技術支持請求還是投訴處理，智能客服系統在低復雜度和中等復雜度對話中的表現均接近或超過98%，顯示出強大的語義理解能力。解答準確率同樣表現出相似的趨勢，盡管在高復雜度對話中略有下降，但仍保持在96%以上，表明系統能夠有效且準確地提供用戶所需的信息或解決方案。整體來看，隨著對話復雜度的增加，意圖識別和解答準確率雖有小幅下滑，但仍維持在較高水平，表明自然語言處理技術在提升智能客服系統效能方面的巨大潛力，能夠有效應對多樣化、復雜化的客戶咨詢需求。

4 結束語

基于自然語言處理技術的智能客服系統憑借強大的語義理解與對話管理能力，突破傳統客服在時間與人力上的限制，促使客戶在任何時刻獲得即時響應。同時，基于對客戶咨詢內容的精準理解，為不同客戶量身定制個性化服務，增強客戶滿意度與忠誠度。未來的相關研究應持續優化算法，并增加訓練數據的多樣性，以應對模糊和隱晦表述。

參考文獻：

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[2] 周紅英，周杰.基于自然語言處理技術的學生情感分析系統的設計與實現[J].計算機應用文摘，2023（16）：37-39.

[3] 王盼.基于AI的電視購物智能語音平臺的設計與研究[J].廣播電視信息，2024，31（9）：96-100.

[4] 楊明.基于AI的智能客服軟件架構設計與實現[J].信息記錄材料，2024，25（5）：145-147.

[5] 宋燦輝，梁偉明.運營商基于大數據與AI推動客服數字化轉型策略研究[J].廣東通信技術，2023，43（11）：22-24，54.

【通聯編輯：王 力】