意图分类也称为意图识别，是自然语言处理的一个分支，专注于将文本分类为不同的组，以使其更易于理解。本质上，意图分类是从一组预定义的意图中正确检测自然语言语音的行为。


客户服务受到许多企业的高度重视。组织代表和客户之间的交互可以自动化，以便提供更好的服务。大多数客户在联系公司时都有特定的要求或问题。为了服务他们，客户的目标必须分类。

意图识别或分类的目的是确定客户联系公司的原因以及客户打算实现的目标。使用意图分类来自动化交互的对话系统可以部分或完全这样做。

人类表示也可以从意图分类中受益，例如，通过将传入消息引导给具有必要专业知识的代表。

企业可以从 NLP 中使用意图分类中受益。

聊天机器人使用自然语言处理 (NLP) 来了解用户的意图或开始对话的原因。机器学习分类算法对其进行分类并根据训练数据做出适当的响应。这是决定聊天机器人能否有效满足用户的销售、营销或客户服务目标的关键功能。

归根结底，每次客户互动都有一个目的或目标。为了提高客户保留率、忠诚度和愉悦度，您应该快速响应想要购买、请求更多信息或取消订阅的消费者。例如，在聊天窗口中键入“我如何才能发现我的订单状态”的客户很可能只是在寻找那个。计算机检测客户的意图并将他们引导到可以帮助他们查询的代理或机器人。

在成功的意图分类方面，这不仅仅是弄清楚客户想要什么。它甚至可以评估客户情绪并确定特定客户是否需要特别关注。在分析机器识别正确意图和适当响应的能力时，训练数据的质量很重要。对于 NLP 和聊天机器人，Cogito 有很多专业知识的收集、分类和分析……。

为了让聊天机器人进行有意义的对话，必须遵循的过程如下：

1. NLU的预处理

自然语言理解 (NLU) 是自然语言处理 (NLP) 的一个子集，专注于组织解构……以便聊天机器人能够理解和评估它。这就是这个过程包括的内容。

分析句法：包括基本的语法概念，以及单词的组织、组合和连接。

分析语义：它是通过识别每个单词的上下文并理解文本短语之间的关系来确定短语含义的过程。

2. 意图分类

因为分类器是在相关的标记数据集上训练的，所以这是一个有监督的学习应用程序。分类器采用以下技术：

1. 基于规则的模式匹配

2.机器学习分类方法包括决策树、朴素贝叶斯和逻辑回归。

3. 深度学习和人工神经网络

结论

最后，借助高质量的意图分类数据集，人工智能驱动的聊天机器人可以更好地通知用户，协助操作杂务，并使他们更容易找到相关信息。他们简化了整体运营，并快速响应有关服务价格、预约安排甚至心理健康援助的问题。

意图分类用于监督学习，以对 自然语言话语或文本进行适当分类。数据的质量将决定机器学习模型是否可以在无监督学习中提供良好的结果。

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