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自然语言理解技术在电商行业中的应用

来源:应山新闻  阅读:822  时间:2019-11-07 14:37:11

通过最新的概念验证项目,本文将盘点不同电子商务场景下最新的自然语言处理技术应用,深入了解电子商务行业和自然语言处理技术的发展趋势。

电子商务目前是互联网相关产业中最重要的环节之一。电子商务是指通过互联网技术实现的商业活动。其内容包括各种网上商业活动、交易活动、金融活动及相关的综合服务活动。电子商务作为互联网领域的一个主要产业,已经渗透到人们的日常生活中。

随着人工智能技术的不断突破,越来越多的行业正在被改造和颠覆。电子商务领域的海量数据和虚拟场景已经成为人工智能发展的天然土壤。

目前,人工智能技术已经逐渐渗透到电子商务行业。随着深入学习技术和语音识别技术的成熟,智能客户服务和智能商品推荐应用已经广泛应用于相关行业。

然而,人工智能技术不仅仅可以做商品推荐和客户服务机器人。目前,自然语言理解技术仍然是人工智能领域中有待探索的一个领域。电子商务产业可能成为自然语言理解技术的最大突破,实现技术的成功落地。

在技术实现的过程中,人们探索了电子商务的不同场景,并进行了丰富的实践尝试。

数据显示,电子商务行业是一个快速增长的行业。2017年,全球电子商务零售销售额将达到2.3万亿美元,预计2021年电子零售收入将增长至4.88万亿美元。

网上购物是世界上最受欢迎的在线活动之一,它的使用因地区而异。据估计,2016年中国19%的零售额将来自互联网,但在日本,这一比例为6.7%。随着世界数字化和信息化的不断演进,电子商务行业在未来仍有很大的发展空间。

未来,人工智能技术将渗透到电子商务行业的各个方面。在赋予电子商务部门更多权力的同时,它也增强了用户的服务体验,扩大了内容制作的规模。这将为社会创造巨大的工业价值和商业机会。

通过分析电子商务平台中的文本内容,可以快速找到实体信息或专有名词,如名称、属性、价格等。各种产品。借助实体识别技术,系统可以自动标记实体信息并建立索引。

这可以有效提高产品内容信息搜索功能,提高搜索速度和准确性。

通过文本聚类技术可以提取电子商务平台网页上的产品信息,并对信息内容中的文本数据进行理解和聚类,从而实现产品自动分类的功能。

分类排序后的产品清单可以更好地为消费者提供产品信息,并提供有效的产品推荐服务。

电子商务平台上的产品描述内容可以通过机器人阅读理解技术进行分析,核心信息可以从大量文本内容中快速找到,分析后的文本信息可以通过自然语言生成技术显示出来,从而实现产品摘要的自动介绍和撰写工作。

通过阅读电子商务客户在网站上留下的文本信息,可以识别和提取信息中有价值的实体内容。

通过这项技术,电子商务平台可以自动从文本内容中提取用户的基本信息,使表单便于应用,从而有效降低填写表单的人工成本。

通过分析和理解电子商务平台中消费者的信息内容,可以分析消费者的情绪,进而推断消费者的潜在行为。

为了创建用户对消费者的肖像,更准确地理解消费者的行为和情绪。引导积极情绪实现智能营销;及时安抚负面情绪,降低用户越级投诉的风险,从而更有效地为消费者服务。

目前,在客户服务项目中有四种典型的应用依赖nlp技术,包括智能商品管理系统、客户服务质量检测系统、产品介绍自动撰写和智能客户服务风控制系统。

商品管理是nlp在电子商务场景中最典型的应用案例。与商品管理相关的应用程序在电子商务场景中有明确的要求。同时,所涉及的应用技术相对成熟。

商品管理系统的主要功能是商品的搜索功能和分类功能。电子商务平台将通过文本聚类和实体识别等nlp技术分析电子商务网页下的文本内容,根据不同的规则对产品进行标注,并对产品进行分类。

产品分类识别技术不仅可以使商品的检索功能更加准确,还可以实现有效的产品推荐服务。

用人工智能技术代替人力资源来检查客户服务内容的质量。

通用智能客服质量检测系统可以记录在线客服人员与客户之间的每一次对话,并通过特定的指标对记录的对话内容进行分析和检测。

质量检验系统将从服务质量和服务态度两个检测维度入手,挖掘客户服务对话数据,结合智能自动质量检验和人工评审,自动生成质量检验报告。

智能客户服务质量检查系统可以改善手工质量检查效率低、覆盖面不全、工作任务单调重复的问题,有效提高企业对客户的服务质量。

也就是说,计算机自动生成文本内容来描述电子商务页面上的商品,以便用户能够理解产品信息。

电子商务平台通常需要提供一个包含产品信息和功能描述的表单,将产品信息分类为简单的结构化数据,并通过nlp技术将简单信息转化为描述性文本段落。

另一种应用场景是尝试将自然语言处理和图像识别技术结合起来,实现产品介绍的自动书写。系统首先需要识别产品的照片或图片以及产品的特征信息,然后通过自然语言生成(nlg)技术生成识别内容的文本描述,从而实现简单的产品介绍自动撰写。

该系统利用自然语言处理技术来识别电子商务用户留言内容的意图和意义以及留言时的情绪。

在实际应用场景中,当消费者对服务内容或质量不满意,无法从服务提供商处得到及时的解决方案时,他们往往会选择向监管机构投诉或在互联网社交媒体上发泄不满,对商家的声誉造成严重的负面影响。

通过nlp深度神经网络和传统特征工程的结合,可以捕捉用户对话文本的特征,并从对话内容中识别出用户的情感和意图。

系统可以发现高风险案例,并将其发送到客户服务管理中心进行优先处理,从而有效提高产品售后服务的效率,降低商户受到负面影响的可能性。

Nlp技术有效提高了电子商务平台的运行效率和消费者的服务体验。然而,自然语言处理技术还不成熟,仍然存在一些局限性。

其局限性主要体现在两个方面:第一,数据瓶颈。虽然电子商务领域每天都会产生大量的数据,但这些数据很少能直接用于机器学习模型训练。

第二是应用瓶颈。例如,在自动撰写产品介绍的任务中,人工智能只能辅助人类撰写产品描述,其内容缺乏创造性和煽动性,显然不足以撰写产品广告。

未来,电子商务领域将会产生越来越多的结构化数据。届时,自然语言分析技术也将在电子商务领域找到更多立足点,给商家带来更可观的价值,给用户带来更便捷的体验。

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