（2）基于圖神經網絡的文本分類方法文本分類是自然語言處理領域中的重要任務，該任務通過對給定的輸入文本進行分析和理解，將文本分配至預定義的類別之一。文本分類的主要流程可以分為文本預處理、特征提取、文本表示和分類器選擇等。其中**重要的步驟為特征提取，目的是將文本數據表示成能夠捕捉其語義和語法信息的特征 [8]。文本分類常見的應用場景有新聞分類、情感分析、輿情分析、主題分類、垃圾郵件識別和**系統等 [8]。傳統的文本分類方法主要分為兩大類，一類是基于機器學習的方法，另一類是基于深度學習的方法。機器學習常用的分類器有支持向量機（support vector machine，SVM） [9]、樸素貝葉斯（naive Bayes，NB） [10]、K近鄰算法（k-nearest neighbor algorithm，KNN）、決策樹算法（decision tree algorithm，DT）和隨機森林算法（random forest algorithm，RF）等。復雜問題處理：多輪對話、模糊意圖、情感化表達仍需人工干預。瑤海區附近智能客服24小時服務

在自然語言理解語義檢索技術方面，我們讓公眾以**自然的方式表達自己的信息或知識需求，并能夠獲得其**想要的精細信息。我們的系統首先對用戶的查詢進行自然語言分析，這種分析在三個層次上進行：語義文法分析、代詞類的短語文法分析、特征詞檢索。同時，對上述用戶的自然語言查詢繼續擰縮略語識別、錯別字識別、模糊推理、特征術語識別，以進一步增強自然語言理解的準確性。如圖1。在支持多渠道、多用戶的知識服務技術方面，根據多年的技術推廣經驗以及對多個行業的需求分析，我們設計一種可支撐不同用戶、不同渠道的統一的知識服務模式。該模式不僅融合了人工智能的研究成果和我們的**技術，也融合了**、話務員、知識管理員等人工因素，是一種人機結合的服務模式。該模式可以統一的方式服務不同的用戶，應用于不同的渠道（可支持短信、MSN、QQ、飛信、BBS等渠道無縫接入）。因此，**降低了企業客服成本。瑤海區附近智能客服24小時服務售前咨詢：產品信息、價格、促銷活動等。

在機器學習中，文本分類方法流程可分為人工特征工程和應用淺層分類模型。機器學習需要人工設計和提取特征，可能會忽略一些難以捕捉的數據。特征工程是文本分類中的關鍵步驟，特征工程分為文本預處理、特征提取和文本表示，通過特征工程后就可以進行分類器訓練。常見的傳統特征提取方法有詞袋模型（bag of words model，BOW）、N元模型（n-grams）和詞頻-逆文檔頻率（term frequencyinverse document frequency，TF-IDF）方法。然而，基于機器學習的文本分類方法存在維度和數據稀疏等問題。

統計學方法早期自然語言處理研究中常用的方法，通過統計文本中詞匯和語法結構的出現頻率，來推斷文本的含義和上下文關系。這種方法在文本分類、情感分析等領域有廣泛應用。規則引擎方法基于語言學規則的自然語言處理方法，通過預定義的規則**來解析和生成自然語言。這種方法在句法分析、命名實體識別等任務中表現良好，但需要大量的語言學知識和規則設計。機器學習方法隨著機器學習技術的發展，自然語言處理開始***采用基于機器學習的方法。這些方法通過訓練模型來學習文本中的模式和規律，從而實現對自然語言的理解和處理。常見的機器學習方法包括支持向量機（SVM）、樸素貝葉斯（Naive Bayes）、決策樹等。智能客服的應用場景非常廣，包括電商、金融、旅游、醫療等多個行業。

2020 年 5 月Open AI 發布的較早千億參數 GPT-3 (generative pre-trained transformer 3) 模型初步展示了生成式模型的強大功能, 其具備流暢的文本生成能力, 能夠撰寫新聞稿, 模仿人類敘事, 創作詩歌, 初步驗證了通過海量數據和大量參數訓練出來的大模型能夠遷移到其他類型的任務。然而, 直到 ChatGPT 的出現, 學術界才意識到大模型對于傳統自然語言處理任務范式的潛在顛覆性 [11]。ChatGPT 等大型語言模型, 對文本分類、結構分析、語義分析、信息提取、知識圖譜、情感計算、文本生成、自動文摘、機器翻譯、對話系統、信息檢索和自動**各種**的自然語言理解和生成任務均產生了巨大的沖擊和影響。售后服務：退換貨、投訴處理、使用指導等。長豐附近智能客服服務電話

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技術支持：故障排查、系統操作指導等。通用查詢：訂單狀態、物流信息、賬戶管理等。智能路由與轉接根據問題復雜度自動分配至人工客服或繼續由智能客服處理，避免用戶等待。數據分析與優化記錄用戶行為數據，分析高頻問題，優化知識庫和對話流程。二、技術支撐自然語言處理（NLP）意圖識別、實體抽取、情感分析、多輪對話管理。示例：用戶說“我想取消訂單”，NLP可識別“取消訂單”為關鍵意圖機器學習與深度學習通過大量對話數據訓練模型，提升回答準確率。示例：使用Transformer架構（如BERT、GPT）優化語義理解。瑤海區附近智能客服24小時服務

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