NLP在电商行业中的探索

　　本文将通过最新的概念验证项目，盘点不同电子商务场景下的最新自然语言处理技术应用，深入了解电子商务行业中NLP技术应用的发展趋势。
　　电子商务是目前在互联网相关产业中最为重要的一个环节之一，电商泛指通过互联网技术实现的商贸活动，其内容包括各种在线上进行的商业活动，交易活动，金融活动，以及相关的综合服务活动。作为互联网领域的主要行业，电商早已深入人们的日常生活中。
　　随着人工智能技术的不断突破，越来越多的行业正在被改造和颠覆，电商领域的海量数据与虚拟场景成为人工智能发展的天然土壤。
　　目前，人工智能技术已经逐步渗入到电商行业当中。随着深度学习技术和语音识别技术的成熟，智能客服和智能商品推荐等应用已在相关行业中得到了广泛的应用。
　　然而，人工智能技术能做的远不仅仅是商品推荐和客服机器人，目前自然语言理解（NLP）技术在整个人工智能领域中依然是一个有待探索的领域。电商行业或将成为自然语言理解技术最大的突破口，实现技术的成功落地。
　　在技术实现应该的过程中，人们针对电商中的不同场景进行了探索，并展开了丰富的实践尝试。
　　一、电商行业的市场规模与发展趋势
　　数据显示，电商行业是一个快速发展的行业，2017年，全球零售电子商务销售额达到2。3万亿美元，电子零售收入预计将在2021年增长至4。88万亿美元。
　　网上购物是全球最受欢迎的在线活动之一，使用情况因地区而异。2016年，估计中国所有零售额的19来自互联网，但在日本，这一比例为6。7。随着世界不断的数字化和信息化演进，未来电商行业依然有很大的发展空间。
　　未来，人工智能技术将会渗透于电子商务产业的各个环节。在赋予电商业务各部门更多权力的同时，也增强了用户的服务体验，扩大了内容的生产规模。这将会为社会创造巨大的工业价值和商机。
　　二、电商行业中的NLP技术应用概述
　　1。实体识别
　　可以通过解析电商平台中的文本内容，快速的找到各种产品的名称，属性，价格等实体信息或专有名词。借助实体识别技术，系统可以自动对实体信息打标签，建立索引。
　　这样做可以有效的提升产品内容信息搜索的功能，提升检索的速度和准确性。
　　2。文本聚类
　　可以通过文本聚类技术将电商平台网页上产品信息提取，并将信息内容中的文本数据进行理解，和聚类处理，从而实现为产品进行自动分类的功能。
　　经过分类和整理的产品列表可以更好的为消费者提供产品信息，并进行有效的产品推荐服务。
　　3。机器阅读理解
　　可以通过机器人阅读理解技术对电商平台上的产品描述内容进行解析，快速的从大量的文本内容中找到核心信息，并将解析出来的文本信息通过自然语言生成技术展现出来，从而实现自动化商品摘要介绍撰写的工作。
　　4。自动化表单填写
　　可以通过读取电商客户在网站上所留下的文字信息，将信息当中有价值的实体内容识别，并提取出来。
　　通过这项技术，电商平台可以自动的从文本内容中提取用户的基本信息，并制作成便于应用的表单，从而有效的降低表单填写的人力成本。
　　5。情感引擎
　　可以通过解析和理解消费者在电商平台中的留言信息内容，对消费者的情感进行分析，进而推测消费者的潜在行为。
　　以此来打造消费者的用户画像，更加准确的理解消费者的行为和情绪。对积极的情绪加以引导，实现智能化营销；对消极的情绪及时安抚，降低用户越级投诉的风险，从而更有效的服务消费者。
　　三、应用与案例介绍
　　当前，在客户服务方案中有四种依赖NLP技术实现的典型应用，包括智能商品管理系统，智能客服质检系统，自动化产品介绍撰写，以及智能客服风控系统。
　　1。智能商品管理系统
　　商品管理是NLP在电商场景中最为典型的应用案例。商品管理相关的应用在电商场景下具有明确的需求，与此同时，其中所涉及到的应用技术也相对比较成熟。
　　商品管理系统的主要功能是商品的搜索功能与分类功能。电商平台会通过文本聚类，实体识别等NLP技术，对电商网页下的文字内容进行解析，根据不同的规则为产品打上标签，并对产品进行分类。
　　产品的分类和识别技术不仅可以使货物的检索功能更加准确，还能够实现有效的产品推荐服务。
　　2。智能客服质检系统
　　用于通过人工智能技术取代人力资源，来进行对客户服务内容质量检查的工作。
　　一般的智能客服质量检测系统可以记录在线客服人员与客户之间的每一次对话，并通过特定的指标，对所记录对对话内容进行分析和检测。
　　质检系统会从服务质量和服务态度两个检测维度出发，挖掘客户服务对话数据，并采用智能自动质量检测和人工审核相结合的方式自动生成质量检测报告。
　　智能客服质检系统可以改善人工质检效率低下，覆盖不全，以及工作任务枯燥重复等问题，能有效提高企业对客户的服务质量。
　　3。产品介绍自动撰写
　　即通过计算机自动生成文本内容，对电商页面上的商品进行文字描述，使得用户能够了解产品的信息。
　　这里往往需要电商平台现提供一份带有产品信息和特征描述的表格，将产品的信息整理成简单的结构化数据，在通过NLP技术将简单的信息变成描述型的文字段落。
　　另一种应用场景是尝试结合NLP与图像识别技术来实现自动产品介绍的撰写。系统需要先识别产品的照片或图片，识别出产品的特征信息，之后再通过自然语言生成（NLG）技术将识别的内容生成文本描述，从而实现简单的自动化产品介绍撰写。
　　4。智能客服风控系统
　　该系统通过NLP技术识别电商用户留言内容的意图含义，以及用户留言时的情绪。
　　在实际应用场景中，当消费者对服务内容或质量不满，又得不到服务提供商及时的解决方案时，往往会选择到监管部门投诉，或将不满情绪在互联网社交媒体上发泄，对商家名誉造成严重的负面影响。
　　通过NLP深度神经网络和传统特征工程相结合的方法，可以捕捉到用户对话文本的特征，从对话内容中识别出消费者用户的情绪和意图。
　　系统能够将风险较高的案例找到，交送到客服管理中心进行优先处理，从而有效的提升产品售后服务的效率，降低了商家收到负面影响的可能性。
　　总结
　　NLP技术有效的为电商平台提升了运营的效率，同时提升了消费者的服务体验。然而目前自然语言处理技术还尚未成熟，当中依然存在一些局限。
　　其局限主要体现在两个方面：首先是数据的瓶颈。虽然每天都有海量的数据在电商领域中产生，但是这些数据很少可以直接拿来用于机器学习模型训练；
　　第二是应用的瓶颈。比如在自动商品介绍撰写的任务中，人工智能只能辅助人类进行商品描述的撰写，其内容缺乏创造力和煽动性，对于商品广告类的文字撰写来说，这显然是不够的。
　　未来，电商领域会不断产生更多的，结构化的数据。届时，自然语言解析技术也将会在电商领域中找到更多的落脚点，为商家带来更可观的价值，为用户带来更便捷的体验。