编者按：AI技术已经广泛应用与客服领域，可以说AI客服技术是人工智能商业化最为成熟的一个领域之一。那么AI客服软件主要用到了哪些人工智能技术，又是如何通过机器学习和人工训练真正实现客服支持、改善客户体验的呢？本文将结合AI客服开发的一些核心技术展开介绍。

 

一、自然语言理解

自然语言处理技术简称NLP技术，是一种专注于分析人类语言的人工智能技术，可用于

人工智能支持技术可用于实现工作流程自动化和客户自助服务。人机交互的核心问题是语言障碍，即机器语言与人类语言的不同导致机器无法理解人类意图。NLP技术的目的就在于打破这一障碍，使机器能够理解人的意图。

NLP是一种目前最为核心的人工智能技术之一，通过包括深度学习在内的多种技术手段实现对人类语言的理解。深度学习指的是机器人在人的帮助下对海量数据进行学习，包括通过人为对数据的标记识别语义的相关性，从而加深对语言的理解。

具体来说，系统会将一个长句子分解成几个短语，并教会机器人了解各个短语之间的关系以及它们如何协同工作，从而帮助计算机可以了解句子的含义。

基于自然语言处理和机器学习技术，AI客服机器人能够识别客户意图，实现与访客会话或处理咨询表单等。以下，我们再进一步看一下机器人基于自然语言处理技术实现访客意图识别的过程。

1.切词

第一步是将长句子中的文本信息分解为单词、短语、符号或其他有意义元素。切词通常是基于语料库和通过查看标点和空格来用英语完成的。基于语料库进行切词要求机器人系统有相当庞大的语料库数据，才能确保切词的准确性。

2.词性还原

这是一个算法过程，根据其预期含义将单个单词的不同形式返回其根形式。这意味着算法必须正确识别句子中以及上下文句子中其他词语的含义。以英文单词为例，“ walked”，“ walks”和“ walking”将通过算法转换为通用的基本形式“ walk”。

3.主题建模

主题建模技术有助于机器人理解文本集合中的主题和含义。基于主题，机器人在进行语义识别时能够更聚焦，在具体细分领域内处理同义词、近义词，理解会更为准确。

 

二、语义分析

在人类真实的交流中，要理解相互之间的表达也需要基于语义和上下文，机器人的理解也是如此，同样需要结合语义和上下文进行理解。AI客服机器人在分析客户会话数据时，也需要识别文本元素、分析上下文、分析文本结构和逻辑，最终确定各个单词的准确含义。

 

➤ 结论

总的来说，AI客服技术是有较高的门槛的，不仅需要底层的自然语言理解技术和语义分析能力，还需要在实际的应用中对机器人进行训练，不断扩充机器人的知识库和语义识别的准确性，包括专业语料库、口语语料库等的扩充，从而提高机器人的接待能力和客户体验。