Post by account_disabled on Mar 4, 2024 5:59:48 GMT
但 NER 从原始数据中提取结构化数据的能力使其在大量用例中非常有用，包括： 电子商务搜索功能。准确的搜索功能对于电商销售至关重要。例如，搜索“白色圆形鸡尾酒桌”的客户并不是在寻找白色产品、圆形产品、鸡尾酒产品或任何类型的桌子。NER 驱动的搜索功能可以通过将“白色”分类为[产品颜色]、将“圆形”分类为[产品形状]、将“鸡尾酒桌”分类为[产品类型]来提供正确的结果。 客户支持。多个部门、产品和分支机构可能会给您的客户支持团队带来相当大的挑战。
然而，在解决投诉之前，需要对客户电子邮件 电子邮件数据 和票证进行分类，以确定涉及哪些地点、产品和部门。NER 可以通过对[位置]和[产品]等实体进行分类，并自动将排序后的投诉和查询发送给正确的团队成员，从而提高团队的工作流程效率。 跟踪重复出现的问题。如今，客户通过社交媒体提出投诉的可能性与通过电子邮件或打电话进行投诉的可能性相同。意识到这一趋势的企业通常会创建一个单独的社交媒体账号，专门用于处理此类投诉。然后，可以在这种面向投诉的社交媒体源上使用 NER 模型，
将推文或帖子分类为数据，这些数据可用于检测产品、位置，甚至是一天中引起反复投诉的关键时间。 支持聊天机器人。聊天机器人为企业提供了一种快速解决常见问题的方法。您可以使用 NER 来训练您的支持机器人，通过使用包含聊天上下文中与这些问题相关的实体的训练数据集来有效解决许多典型的支持问题。根据这些实体的识别和分类（例如产品序列号或优惠券代码），机器人可以提供相关响应或标记聊天以升级。 目标/受众细分。
然而，在解决投诉之前，需要对客户电子邮件 电子邮件数据 和票证进行分类，以确定涉及哪些地点、产品和部门。NER 可以通过对[位置]和[产品]等实体进行分类，并自动将排序后的投诉和查询发送给正确的团队成员，从而提高团队的工作流程效率。 跟踪重复出现的问题。如今，客户通过社交媒体提出投诉的可能性与通过电子邮件或打电话进行投诉的可能性相同。意识到这一趋势的企业通常会创建一个单独的社交媒体账号，专门用于处理此类投诉。然后，可以在这种面向投诉的社交媒体源上使用 NER 模型，
将推文或帖子分类为数据，这些数据可用于检测产品、位置，甚至是一天中引起反复投诉的关键时间。 支持聊天机器人。聊天机器人为企业提供了一种快速解决常见问题的方法。您可以使用 NER 来训练您的支持机器人，通过使用包含聊天上下文中与这些问题相关的实体的训练数据集来有效解决许多典型的支持问题。根据这些实体的识别和分类（例如产品序列号或优惠券代码），机器人可以提供相关响应或标记聊天以升级。 目标/受众细分。