我们的社会对社交网络应用软件、电子邮件、聊天盒等技术有持续的依赖性，这导致文本数据的数量和利用性持续增长。在过去，企业很难提升信息处理的速度。而如今线上服务或通话服务的广泛使用，意图识别模型已经开始应用于帮助标注和分类海量的文本数据。 意图识别，通常也被称为意图分类，是利用机器学习和自然语言处理将文本数据和表达式与给定的意图联系起来。换句话说，即意图识别将给定查询指令导入并关联到目标类中。例如，在自动呼叫电话的提示器中，该模型根据客户语音数据中的关键短语判断其需要的服务，如“付账”或“与代表通话”。因此，意图识别可以看作是一种根据使用者所希望实现的意图对目标语言或书面文本进行分类的过程。 对企业来说，意图分类带来了重要的改变，尤其是在用户体验方面。例如，聊天盒是一个主流的平台，它使用意图识别来进行销售对话、用户支持等。应用了自动化的意图分类技术用户服务程序，能够使企业更快地扩大商业规模并满足客户需求。 与其他机器习得模式相同，意图分类的标准学习流程包括了数据的获取和准备等。输入的数据可以储存在文本或语音（例如音频文件）的申请表中，其中语音数据则需要转换成文本以便创建训练数据集。企业经常使用在日志文件中找到的自己的文本数据作为训练数据，还可以众包、外包和生成综合数据。 由于意图分类是一个监管式的机器习得程序，需要对训练数据进行标注。根据企业预先设定好的的意图，这些标注数据是训练集的一个重要组成部分。例如，用户服务商业模式下的常见意图包括“购买”、“关闭帐户”、“支付账单”等。一旦根据语境准确地定义了意图则需要相应地标记每个文本示例。对这些数据集进行标注是一项耗时的工作。许多机构选择在企业内部自行标记数据集或者外包给第三方供应商。随着市场上标注业务需求的不断增长，例如TAUS HLP是能够进行大量音频/图像/文本的数据收集和标注任务的平台，它基于高质量的全球网络，可以为企业生成量身定制的标注结果 。 它拥有开源的、可使用的预训练模型，即（来自变形金刚的双向编码器表示）BERT模型。这个语言模型是一个预先训练的转换器编码器，训练资源来自维基百科和其他图书语料库数据集。 不论您使用已有的预训练模型或是自己创建的模型，想要产生更精确的意图预测都很大程度上取决于整合语境词的嵌入。词语嵌入是文本数据的矢量表示，其中拥有语境相似的词语具有类似的指代含义。来自文本数据的词语在预定义向量空间中指代实值向量。因此，在坐标系中，根据关系语料库的数据，相关词语之间非常接近。这些词语的嵌入能够在训练步骤中习得。Word2vec是一种常用的、功能强大的统计方法，用来创建镶嵌词语。它使用连续跳跃元语法和常用词汇数据包(CBOW)两种途径，这两种途径都运用了神经网络技术。 只要数据集被加工和标记，模型就准备好训练了。在经过模型训练之后，再针对测试集和验证集进行测试。这个过程是在受训过模型上测试一组未进行标记的数据上，观察模型的执行情况。验证流程的表现是一个很好的反馈，是否模型需要进一步调整或需要更多高质量的数据。一旦模型通过了验证，它就可以提供意图建议。 根据互联网科学国际会议，使用者选择相信聊天盒平台的原因有很多，包括需求的解决质量、人的相似性和自我展示面。聊天盒通过交谈或对话来区分和完成用户的主要意图。意图识别决定了聊天盒是否能够帮助实现和满足客户服务需求、销售目标和营销目标。聊天盒的使用感直接由训练数据的质量决定，关键在于提供给用户良好舒适的使用感。因此，聊天盒的总体上的使用效果由模型对意图的正确理解和察觉适当反应的能力决定。 聊天盒通过一系列步骤来识别用户意图，首先从数据收集开始着手。聊天盒需要有足够的数据，加工这些数据是帮助聊天盒建立有效响应的一种重要步骤。这包括了句法分析和语义分析两个部分，它们都有助于从语法角度构造语篇，并通过区分语境来推断其意义。接下来，分类器通过对适当标记的数据集进行训练来执行意图分类。最后，聊天盒通过对话的方式为这些预测设定回应程序。 销售团队经常要人工处理大量电子邮件或电话。因为如果潜在客户没有得到及时的答复，他们就有可能很快失去兴趣，所以理解客户的意图至关重要的。意图识别有助于销售过程中针对有明确购买意图的线索进行浅层分析和优先排序。例如，来自潜在客户的电子邮件可以被标记为高度感兴趣、需要支持、不满意、抱怨、好奇等。因此，知道优先处理哪封电子邮件可帮助企业扩大规模并获取更多客户，从而增加收入。 由于历史记录和文档的可用性，企业通常拥有丰富的预先储存的用户数据供其使用。这种类型的数据可以来源于用户交流和网站、电话记录或其他日志的形式。这些数据为意图分类器提供了有价值的输入这可以使公司尝试引入平台来实现自动化客户支持和节约响应时间。例如，对于客户拨打客户服务热线这一方面，公司可以设置一个电话机器人。针对需要人工回答常见的问题，bot可以识别用户的意图并将他们引导到适当的渠道。意图识别不但在客户支持方面取得了和的巨大进步，而且有助于企业扩大规模并快速满足客户需求。 要点 意图是任何对话界面之中的重点。意图分类有助于缩短用户交流在给定软件平台中与其意图之间的鸿沟。随着企业规模的扩大和用户的大范围覆盖，重要的是他们能够以以一种自动化且高效的方式来满足用户的需求。由于文本数据和用户交互界面的复杂性，意图识别算法还在在不断发展和完善。 TAUS HLP平台以及其高水平的全球人才社区，基于项目需求可以是任何意图分类任务的良好解决方案。欢迎联系我们为您的项目定制解决方案。