本文將通過(guò)最新的概念驗(yàn)證項(xiàng)目，盤點(diǎn)不同電子商務(wù)場(chǎng)景下的最新自然語(yǔ)言處理技術(shù)應(yīng)用，深入了解電子商務(wù)行業(yè)與NLP技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)。
電子商務(wù)是目前在互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)產(chǎn)業(yè)中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)之一，電商泛指通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)的商貿(mào)活動(dòng)，其內(nèi)容包括各種在線上進(jìn)行的商業(yè)活動(dòng)，交易活動(dòng)，金融活動(dòng)，以及相關(guān)的綜合服務(wù)活動(dòng)。作為互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的主要行業(yè)，電商早已深入人們的日常生活中。
隨著人工智能技術(shù)的不斷突破，越來(lái)越多的行業(yè)正在被改造和顛覆，電商領(lǐng)域的海量數(shù)據(jù)與虛擬場(chǎng)景成為人工智能發(fā)展的天然土壤。
目前，人工智能技術(shù)已經(jīng)逐步滲入到電商行業(yè)當(dāng)中。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)和語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)的成熟，智能客服和智能商品推薦等應(yīng)用已在相關(guān)行業(yè)中得到了廣泛的應(yīng)用。
然而，人工智能技術(shù)能做的遠(yuǎn)不僅僅是商品推薦和客服機(jī)器人，目前自然語(yǔ)言理解（NLP）技術(shù)在整個(gè)人工智能領(lǐng)域中依然是一個(gè)有待探索的領(lǐng)域。電商行業(yè)或?qū)⒊蔀樽匀徽Z(yǔ)言理解技術(shù)最大的突破口，實(shí)現(xiàn)技術(shù)的成功落地。
在技術(shù)實(shí)現(xiàn)應(yīng)該的過(guò)程中，人們針對(duì)電商中的不同場(chǎng)景進(jìn)行了探索，并展開了豐富的實(shí)踐嘗試。
一、電商行業(yè)的市場(chǎng)規(guī)模與發(fā)展趨勢(shì)
數(shù)據(jù)顯示，電商行業(yè)是一個(gè)快速發(fā)展的行業(yè)，2017年，全球零售電子商務(wù)銷售額達(dá)到2.3萬(wàn)億美元，電子零售收入預(yù)計(jì)將在2021年增長(zhǎng)至4.88萬(wàn)億美元。
網(wǎng)上購(gòu)物是全球最受歡迎的在線活動(dòng)之一，使用情況因地區(qū)而異。2016年，估計(jì)中國(guó)所有零售額的19％來(lái)自互聯(lián)網(wǎng)，但在日本，這一比例為6.7％。隨著世界不斷的數(shù)字化和信息化演進(jìn)，未來(lái)電商行業(yè)依然有很大的發(fā)展空間。
未來(lái)，人工智能技術(shù)將會(huì)滲透于電子商務(wù)產(chǎn)業(yè)的各個(gè)環(huán)節(jié)。在賦予電商業(yè)務(wù)各部門更多權(quán)力的同時(shí)，也增強(qiáng)了用戶的服務(wù)體驗(yàn)，擴(kuò)大了內(nèi)容的生產(chǎn)規(guī)模。 這將會(huì)為社會(huì)創(chuàng)造巨大的工業(yè)價(jià)值和商機(jī)。
二、電商行業(yè)中的NLP技術(shù)應(yīng)用概述
1. 命名實(shí)體識(shí)別
可以通過(guò)解析電商平臺(tái)中的文本內(nèi)容，快速的找到各種產(chǎn)品的名稱，屬性，價(jià)格等實(shí)體信息或?qū)Ｓ忻~。借助實(shí)體識(shí)別技術(shù)，系統(tǒng)可以自動(dòng)對(duì)實(shí)體信息打標(biāo)簽，建立索引。
這樣做可以有效的提升產(chǎn)品內(nèi)容信息搜索的功能，提升檢索的速度和準(zhǔn)確性。
2. 文本聚類
可以通過(guò)文本聚類技術(shù)將電商平臺(tái)網(wǎng)頁(yè)上產(chǎn)品信息提取，并將信息內(nèi)容中的文本數(shù)據(jù)進(jìn)行理解，和聚類處理，從而實(shí)現(xiàn)為產(chǎn)品進(jìn)行自動(dòng)分類的功能。
經(jīng)過(guò)分類和整理的產(chǎn)品列表可以更好的為消費(fèi)者提供產(chǎn)品信息，并進(jìn)行有效的產(chǎn)品推薦服務(wù)。
3. 機(jī)器閱讀理解
可以通過(guò)機(jī)器人閱讀理解技術(shù)對(duì)電商平臺(tái)上的產(chǎn)品描述內(nèi)容進(jìn)行解析，快速的從大量的文本內(nèi)容中找到核心信息，并將解析出來(lái)的文本信息通過(guò)自然語(yǔ)言生成技術(shù)展現(xiàn)出來(lái)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化商品摘要介紹撰寫的工作。
4. 自動(dòng)化表單填寫
可以通過(guò)讀取電商客戶在網(wǎng)站上所留下的文字信息，將信息當(dāng)中有價(jià)值的實(shí)體內(nèi)容識(shí)別，并提取出來(lái)。
通過(guò)這項(xiàng)技術(shù)，電商平臺(tái)可以自動(dòng)的從文本內(nèi)容中提取用戶的基本信息，并制作成便于應(yīng)用的表單，從而有效的降低表單填寫的人力成本。
5. 情感引擎
可以通過(guò)解析和理解消費(fèi)者在電商平臺(tái)中的留言信息內(nèi)容，對(duì)消費(fèi)者的情感進(jìn)行分析，進(jìn)而推測(cè)消費(fèi)者的潛在行為。
以此來(lái)打造消費(fèi)者的用戶畫像，更加準(zhǔn)確的理解消費(fèi)者的行為和情緒。對(duì)積極的情緒加以引導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)智能化營(yíng)銷；對(duì)消極的情緒及時(shí)安撫，降低用戶越級(jí)投訴的風(fēng)險(xiǎn)，從而更有效的服務(wù)消費(fèi)者。
三、應(yīng)用與案例介紹
當(dāng)前，在客戶服務(wù)方案中有四種依賴NLP技術(shù)實(shí)現(xiàn)的典型應(yīng)用， 包括智能商品管理系統(tǒng)，客戶服務(wù)質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)，產(chǎn)品介紹自動(dòng)化撰寫，以及智能客服風(fēng)控系統(tǒng)。
1. 智能商品管理系統(tǒng)
商品管理是NLP在電商場(chǎng)景中最為典型的應(yīng)用案例。商品管理相關(guān)的應(yīng)用在電商場(chǎng)景下具有明確的需求，與此同時(shí)，其中所涉及到的應(yīng)用技術(shù)也相對(duì)比較成熟。
商品管理系統(tǒng)的主要功能是商品的搜索功能與分類功能。電商平臺(tái)會(huì)通過(guò)文本聚類，實(shí)體識(shí)別等NLP技術(shù)，對(duì)電商網(wǎng)頁(yè)下的文字內(nèi)容進(jìn)行解析，根據(jù)不同的規(guī)則為產(chǎn)品打上標(biāo)簽，并對(duì)產(chǎn)品進(jìn)行分類。
產(chǎn)品的分類和識(shí)別技術(shù)不僅可以使貨物的檢索功能更加準(zhǔn)確，還能夠?qū)崿F(xiàn)有效的產(chǎn)品推薦服務(wù)。
2. 客戶服務(wù)質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)
用于通過(guò)人工智能技術(shù)取代人力資源，來(lái)進(jìn)行對(duì)客戶服務(wù)內(nèi)容質(zhì)量檢查的工作。
一般的智能客服質(zhì)量檢測(cè)系統(tǒng)可以記錄在線客服人員與客戶之間的每一次對(duì)話，并通過(guò)特定的指標(biāo)，對(duì)所記錄對(duì)對(duì)話內(nèi)容進(jìn)行分析和檢測(cè)。
質(zhì)檢系統(tǒng)會(huì)從服務(wù)質(zhì)量和服務(wù)態(tài)度兩個(gè)檢測(cè)維度出發(fā)，挖掘客戶服務(wù)對(duì)話數(shù)據(jù)，并采用智能自動(dòng)質(zhì)量檢測(cè)和人工審核相結(jié)合的方式自動(dòng)生成質(zhì)量檢測(cè)報(bào)告。
智能客服質(zhì)檢系統(tǒng)可以改善人工質(zhì)檢效率低下，覆蓋不全，以及工作任務(wù)枯燥重復(fù)等問(wèn)題，能有效提高企業(yè)對(duì)客戶的服務(wù)質(zhì)量。
3. 產(chǎn)品介紹自動(dòng)化撰寫
即通過(guò)計(jì)算機(jī)自動(dòng)生成文本內(nèi)容，對(duì)電商頁(yè)面上的商品進(jìn)行文字描述，使得用戶能夠了解產(chǎn)品的信息。
這里往往需要電商平臺(tái)現(xiàn)提供一份帶有產(chǎn)品信息和特征描述的表格，將產(chǎn)品的信息整理成簡(jiǎn)單的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，在通過(guò)NLP技術(shù)將簡(jiǎn)單的信息變成描述型的文字段落。
另一種應(yīng)用場(chǎng)景是嘗試結(jié)合NLP與圖像識(shí)別技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)產(chǎn)品介紹的撰寫。系統(tǒng)需要先識(shí)別產(chǎn)品的照片或圖片，識(shí)別出產(chǎn)品的特征信息，之后再通過(guò)自然語(yǔ)言生成（NLG）技術(shù)將識(shí)別的內(nèi)容生成文本描述，從而實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的自動(dòng)化產(chǎn)品介紹撰寫。
4. 智能客服風(fēng)控系統(tǒng)
該系統(tǒng)通過(guò)NLP技術(shù)識(shí)別電商用戶留言內(nèi)容的意圖含義，以及用戶留言時(shí)的情緒。
在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，當(dāng)消費(fèi)者對(duì)服務(wù)內(nèi)容或質(zhì)量不滿，又得不到服務(wù)提供商及時(shí)的解決方案時(shí)，往往會(huì)選擇到監(jiān)管部門投訴，或?qū)⒉粷M情緒在互聯(lián)網(wǎng)社交媒體上發(fā)泄，對(duì)商家名譽(yù)造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。
通過(guò)NLP深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和傳統(tǒng)特征工程相結(jié)合的方法，可以捕捉到用戶對(duì)話文本的特征，從對(duì)話內(nèi)容中識(shí)別出消費(fèi)者用戶的情緒和意圖。
系統(tǒng)能夠?qū)L(fēng)險(xiǎn)較高的案例找到，交送到客服管理中心進(jìn)行優(yōu)先處理，從而有效的提升產(chǎn)品售后服務(wù)的效率，降低了商家收到負(fù)面影響的可能性。
總結(jié)
NLP技術(shù)有效的為電商平臺(tái)提升了運(yùn)營(yíng)的效率，同時(shí)提升了消費(fèi)者的服務(wù)體驗(yàn)。然而目前自然語(yǔ)言處理技術(shù)還尚未成熟，當(dāng)中依然存在一些局限。
其局限主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：首先是數(shù)據(jù)的瓶頸。雖然每天都有海量的數(shù)據(jù)在電商領(lǐng)域中產(chǎn)生，但是這些數(shù)據(jù)很少可以直接拿來(lái)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練；
第二是應(yīng)用的瓶頸。比如在自動(dòng)商品介紹撰寫的任務(wù)中，人工智能只能輔助人類進(jìn)行商品描述的撰寫，其內(nèi)容缺乏創(chuàng)造力和煽動(dòng)性，對(duì)于商品廣告類的文字撰寫來(lái)說(shuō)，這顯然是不夠的。
未來(lái)，電商領(lǐng)域會(huì)不斷產(chǎn)生更多的，結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。屆時(shí)，自然語(yǔ)言解析技術(shù)也將會(huì)在電商領(lǐng)域中找到更多的落腳點(diǎn)，為商家?guī)?lái)更可觀的價(jià)值，為用戶帶來(lái)更便捷的體驗(yàn)。
