電話機器人是一種由人工創(chuàng)建的模擬人與計算機進行自然語言交流的軟件。當你撥打電話時，機器人就會在電話里與你對話。它通過獲取你所輸入的關鍵詞，用客服機器人所特有的算法來自動回復你的問題。

除了能代替人工撥打電話，還可以代替人工進行業(yè)務咨詢、產品推薦、日常服務等。雖然電話機器人已經有了很大進步，但是語音識別還是不夠精確，機器人回復時經常出現(xiàn)卡頓或不完整等問題。下面就讓我們一起來了解一下，自然語言處理在電話機器人中的應用。

語義理解

語義理解是電話機器人的核心功能之一，也是電話機器人的難點所在。語義理解主要指通過語義分析，從自然語言中抽取出語義相關的信息，并進行處理，最終生成用戶需要的回答。這種處理主要分為以下三個方面：

語義理解主要包括分詞、詞性標注、語法分析和句法分析等。由于電話機器人中對話量較大，為了提升識別率，必須使用最合適的分詞和詞性標注，比如把句子中的每個單詞都切分出來進行分析;語法分析主要是分析句子結構并完成相應的處理;句法分析就是對句子中各成分之間的關系進行識別。這三種方法都可以使用，但最常用的還是前兩種方法。

分詞和詞性標注是從詞匯的不同角度進行的自然語言處理，而句法分析則是從句子整體角度進行自然語言處理。通過將句子中各個成分分離出來，可以對句子進行句法分析和語義分析，得到句子結構和各成分之間的關系。句法分析包括詞性標注和句法成分分析;而語義分析則是從句子整體角度進行自然語言處理。

目前電話機器人應用較多的是第二種方法，即語義識別。在語義識別中主要使用到分詞技術和句法結構劃分技術，比如在對文本進行分詞時，要對詞語按照詞性結構劃分成不同的片段;在對句子進行句法結構劃分時，要對句子中的每一個成分進行劃分。

詞語提取

詞語提取就是根據(jù)文本中的某一個詞語或一個句子，提取出其所屬的類型(如名詞、動詞、形容詞等)以及語意，并根據(jù)不同的語義對這些詞進行歸類。在詞語提取的過程中，還可以利用語義分析等手段，幫助提取出更多的信息，使分類更加準確。

分類就是根據(jù)文本中所包含的內容，對文本進行歸類。在分類過程中，可以根據(jù)不同的分類標準將文本劃分成不同的類別。常見的分類標準有：

按語法結構分：可以將句子劃分為主語、賓語等。

按語義關系分：可以將句子劃分為語義關系明確，有具體語義聯(lián)系的語句和沒有具體語義聯(lián)系的語句。

在進行分類時，一般先對每個類別里的每個句子進行初步判斷，然后根據(jù)句子中包含的信息，進行判斷和分類。

情感分析

情感分析是從自然語言中提取用戶對某一事物的情感，并以此對用戶進行分類的過程。情感分析的目的是識別用戶對于特定文本(例如，電子郵件、新聞文章或社交媒體帖子)中的情感態(tài)度。

隨著技術的發(fā)展，人們對語言理解的深度不斷提高，語音識別技術已經能夠識別人類發(fā)音中的語氣語調等細節(jié)信息，然而對于情感分析而言，這還遠遠不夠。文本分類、語義分析、以及詞匯預測等技術已被應用于自然語言處理領域中。

隨著人工智能技術的不斷發(fā)展以及機器學習算法在自然語言處理中的應用越來越廣泛，我們相信，電話機器人在未來一定能替代人工完成大量繁瑣、重復性工作，提高工作效率。

關鍵詞提取

關鍵詞提取是自然語言處理中的重要步驟，也是自然語言處理的難點之一。當用戶在電話里輸入一個關鍵詞時，需要識別它并把它轉換為文字。文本中的每個字都必須與其所對應的關鍵詞相匹配。通常情況下，自然語言處理會使用兩種方法來提取關鍵詞：

(1)基于詞典的方法通過將每個字映射到一個向量空間，然后再將向量空間中的每個點映射到一個向量空間，并計算出每個向量的向量和。在這個過程中，需要考慮文本中出現(xiàn)的詞匯的順序以及詞匯之間的關系。

(2)基于統(tǒng)計方法：通過統(tǒng)計文本中出現(xiàn)頻次最高或出現(xiàn)頻次最多的詞來提取關鍵詞。

此外，還有一種方法是基于文本生成技術，比如文本聚類技術。文本聚類是將給定輸入文本分成組后進行分類的過程，以確定每組中的類別。