评论区背后的人工智能

中国的购物或服务平台大都有评论区，相信很多人对给个好评这句话都不陌生。Zendesk公司也一样，他们有一个专门用来让客户评论留言的论坛，在这个论坛上，客户会留下自己的意见或建议，然而事实上，和国内许多评论区一样，不是每条留言都有用。

要在成千上万，甚至几十万几百万的留言回复中找到具有建设性的意见，无疑是很艰巨的任务，从技术角度来看，这个挑战的关键在于，很难大规模地获取人们所写的所有文本，并理解其核心主题。

Zendesk公司使用了人工智能来深入研究那些留言文本，并尝试用人工智能理解留言者当时的情绪，结果是喜人的。人工智能帮助这家从个人反馈中了解到人们关注的普遍性问题，知道了客户们喜欢什么，不喜欢什么，这对他们开发未来产品具有极大导向作用。

除此之外，公司还可以直接筛选出客户的请求，并从中找出不同客户的相同痛点，改进自家知识库内容，与客户建立直接的联系，确保自己拥有客户需要的信息，而不必在关键时刻雇佣信息代理。

这一系列操作的背后，其实要远比表面上看要复杂得多，首先要能够找出一种理解两段文字有多相似的算法，这就需要深入学习如何有效地将每段文字映射成一组可以比较的数字。更难的是需要确定哪些文本片段彼此相似，哪些与其他文本片段不同，对于人类来说理解文字文本含义很简单，但对于机器来说却不是这样。

简单来说，机器需要把文学性、感性的东西，转换成数学性、理性的东西，只有这样，它才能够理解人类的文字。

在人工智能的帮助下，该公司收集了很多客户数据，这些数据能帮助他们与客户沟通，让他们知道在不流失客户的前提下，什么情景下需要妥协退让，什么时候需要强硬，为客户提供优质的服务与产品。