電話機器人是一種由人工創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，有具體語義聯系的語句和沒有具體語義聯系的語句。

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)中的情感態度。

隨著技術的發展，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音中的語氣語調等細節信息，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的詞匯的順序以及詞匯之間的關系。

(2)基于統計方法：通過統計文本中出現頻次最高或出現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。