意圖分類：它是什麼以及如何通過示例使用它

已發表: 2022-09-30

由於競爭加劇，客戶現在擁有比以往更多的選擇。提供高質量的客戶服務現在是公司保持競爭力的重要措施之一。自然語言理解的概念用於意圖分類（NLU-自然語言理解）。研究表明：

自然語言處理 (NLP) 的一個分支自然語言理解 (NLU) 的目標是通過檢查單詞的語法和上下文來提高機器閱讀理解能力。企業可以通過在客戶服務中使用人工智能技術（例如聊天機器人和個性化）來更好地了解客戶並增強客戶體驗。

本博客將解釋意圖分類和示例使用的方法。

什麼是意圖分類？

意圖分類根據短語的含義將短語分組。意思表明說話者的意思。您可以在您的應用程序中使用默認系統意圖或為特定任務製作自定義意圖（大多數開發人員為應用程序製作自定義意圖）。

例如，問候、協議、分歧、匯款、出租車訂單或您可能需要的任何其他內容都可以放入不同的意圖分類中。

該模型將每個短語分為三組：單個、多個或無。

要製作用於對意圖進行分類的模型，您需要在文件的意圖部分定義訓練示例。您可以通過閱讀文檔了解有關如何執行此操作的更多信息。不要忘記將數據集文件鏈接到應用程序。另外，請記住，自定義意圖可以同時與系統意圖一起使用。

通過結合機器學習和自然語言處理的意圖分類來實現自動鏈接具有特定意圖的單詞或句子。例如，機器學習模型可以發現“購買”或“獲取”等短語經常與購買意圖相關聯。

但首先，需要文本示例（通常稱為訓練數據）來訓練意圖分類器。檢查客戶電子郵件時，您可以選擇以下標籤：

設置標籤後，您可以開始使用每個標籤的相關文本示例來訓練您的意圖分類器。

舉個例子：“我在網站上看到任何東西後都試圖購買，但我不知道如何開始。 你能幫我嗎？” 如果您願意，可以將此電子郵件標記為有趣。

你給模型提供的例子越多，你的意圖分類器就越智能，因為它會有更多的信息可以學習。

可以通過將其與文本提取相結合來增強意圖檢測，以查找文本中的特定信息，例如日期、位置、公司名稱以及與用戶意圖相關的其他內容。

例如，如果您收到消息“我想預訂從加拿大到美國的航班，但我的卡被拒絕了”，意圖分類器會將其分類為預訂航班的意圖。 文本提取器將提取實體“加拿大”和“美國”。

通過對客戶的意圖進行分類，尤其是在銷售和客戶服務領域，企業可以變得更加以客戶為中心。意圖分類對於許多任務至關重要，包括更快地響應潛在客戶、處理查詢和提供個性化服務。

以下是一些更詳細的好處：

自動檢測購買意圖對於銷售和客戶服務至關重要，因為它允許組織快速採取行動並將潛在客戶轉化為付費客戶。團隊對購買意向的反應越快，他們達成合同的機率就越大。

一些客戶要求在 6 小時內回复。假設 Facebook 用戶詢問產品可用性。使用意圖分類器，您可以快速識別感興趣的客戶並聯繫他們以增加銷售額。

即使公司被數據轟炸，意圖分類器也可以識別潛在客戶並將他們的查詢定向到銷售人員。機器比人類運行得更快，不間斷，並且不會感到疲倦，因此它們永遠不會錯過任何銷售。

機器總是使用相同的設置和標準來處理數據。測量的一致性確保所有消費者的意圖都在相同的標準、協議和算法下進行檢查。它降低了錯誤並提高了數據的準確性。

發起營銷活動並接收客戶互動可能會使用意向分類器來識別高意向買家並立即吸引他們。因此，您的轉化率飆升。

通過在您的銷售和營銷活動中自動識別明確的意圖，您可以根據有關轉化率、感興趣的客戶、追加銷售前景等的有效數據快速構建報告。

如果您想將潛在客戶轉變為客戶，意圖分類可能是您最好的朋友。使用 AI 對您有利，您可以查看用戶和潛在客戶之間的許多交互，並自動找出每個交互的含義。

一旦您自動執行此任務，您就可以立即採取行動並與合格的潛在客戶取得聯繫。如果您想了解意圖分類如何幫助您對客戶數據進行分類，您可以申請演示，我們的團隊將幫助您入門。

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