【Tensorflow+自然语言处理+LSTM】搭建智能聊天客服机器人实战（附源码、数据集和演示 超详细）

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一、自然语言处理与智能

自然语言处理技术是智能客服应用的基础，在自然语言处理过程中，首先需要进行分词处理，这个过程通常基于统计学理论，分词的精细化可以提升智能客服的语言处理能力，统计分词和马尔可夫模型是常用的方法，但在非常用词汇的识别精度方面稍显逊色，而精度高低直接影响分词结果的准确性，多样性分词有助于发现形式上的不合理性

自然语言处理技术是智能客服中的重要的环节，也是决定智能客服应用质量好坏和问题处理效率高低的关键因素，创建智能客服通常系统先进行大量学习来充实语言知识库，并结合各种典型案例提升系统的处理能力。智能客服系统重点关注三部分：

1：知识库完善

2：服务满意度

3：处理未知场景的自我学习能力

与传统人工客服相比 智能客服应用一般具有以下优势

可以提供24小时无间断在线服务。

具备持续自主学习能力 。

处理速度快，处理效率高，

可以应对短时大容量服务请求。

成本优势。

从用户问题到答复输出涉及的流程基本框架如下图

 二、智能应用开发库如下

 Gensim 

 NLTK 

SpaCy 

TensorFlow TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的系统，被广泛应用于图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景的实现，提供基于Python语言的四种版本：CPU版本（tensorflow）、GPU加速版本（tensorflow-gpu）以及每日编译版本（tf-nightly、tf-nightly-gpu）。

 Theano

Keras

三、充实智能客服的情感

智能客服系统既依赖于专业性数据，也与自然处理理解等人工智能技术紧密相关，在解决用户业务诉求的过程中，难免用到用户咨询以及无法解决的问题等状况，因此提升其情感分析能力，具备多维度服务能力，对提高客户整体满意度有十分重要的积极意义，智能客服，人工客服和用户之间的关系可以简要概括如下图

智能客服处理流程如下图

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