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# 客户诉求抽取 Skill ## 数据来源 本 Skill 支持多种客户交互数据输入格式，核心数据来源包括： ### 1. 对话数据 - **客服对话**：在线客服对话记录、电话客服录音转写 - **聊天记录**：即时通讯聊天记录、社交媒体对话 - **邮件往来**：客户邮件、回复邮件 - **工单系统**：工单描述、工单回复、工单处理记录 ### 2. 文本数据格式 - **纯文本格式**：.txt 文件，UTF-8编码 - **结构化文档**：JSON格式对话数据、CSV格式工单数据 - **数据库文本字段**：从数据库直接读取的文本内容 - **API接口数据**：通过API获取的对话和工单数据 ### 3. 元数据信息 - **客户信息**：客户ID、客户类型、客户等级 - **时间信息**：对话时间、工单创建时间、处理时间 - **渠道信息**：对话渠道、工单来源、联系方式 - **标签信息**：预设标签、分类标签、优先级标签 ### 4. 数据格式要求 - **文件路径**：本地文件路径或网络文件URL - **文件编码**：UTF-8、GBK、GB2312等 - **数据完整性**：需要包含完整的对话上下文 > 说明：本 Skill 不包含数据采集功能，需要用户提供清洗后的对话和工单数据。建议数据包含完整的对话上下文，以便进行准确的诉求抽取。 --- ## 功能 本 Skill 提供全面的客户诉求抽取能力，涵盖多种抽取功能： ### 1. 诉求类型识别 - **咨询类诉求**：产品咨询、服务咨询、政策咨询 - **投诉类诉求**：服务投诉、产品质量投诉、流程投诉 - **建议类诉求**：产品建议、服务建议、流程建议 - **需求类诉求**：功能需求、服务需求、定制需求 ### 2. 诉求内容抽取 - **核心诉求提取**：提取客户的核心诉求内容 - **诉求关键词**：提取诉求中的关键词和关键短语 - **诉求描述**：生成诉求的详细描述 - **诉求分类**：对诉求进行分类和标签化 ### 3. 情感分析 - **情感倾向**：识别诉求的情感倾向（正面、负面、中性） - **情感强度**：评估情感强度等级 - **情绪类型**：识别具体情绪类型（愤怒、满意、焦虑等） - **情感变化**：分析对话过程中的情感变化 ### 4. 诉求优先级判断 - **紧急程度**：判断诉求的紧急程度 - **重要性评估**：评估诉求的重要性 - **优先级排序**：对多个诉求进行优先级排序 - **处理建议**：生成处理建议和响应策略 ### 5. 实体信息抽取 - **客户信息**：提取客户姓名、联系方式等信息 - **产品信息**：提取涉及的产品名称、型号等信息 - **时间信息**：提取时间相关信息和时间节点 - **金额信息**：提取涉及金额和费用信息 ### 6. 高级处理功能 - **诉求去重**：识别和合并相似的诉求 - **诉求关联**：关联相关的诉求和对话 - **诉求追踪**：追踪诉求的处理状态和进展 - **诉求统计**：统计诉求的分布和趋势 --- ## 使用示例 ### 输出示例 ```json { "source_info": { "source_type": "customer_service", "source_id": "CS20240315001", "customer_id": "CUST001", "channel": "online_chat", "timestamp": "2024-03-15T10:30:00" }, "intent_extraction": { "primary_intent": "complaint", "intent_category": "service_quality", "intent_description": "客户投诉服务响应速度慢，要求改进", "intent_keywords": ["响应慢", "服务", "改进"], "intent_confidence": 0.92 }, "content": { "original_text": "你们的服务响应太慢了，我已经等了很久，希望能改进一下。", "extracted_text": "服务响应速度慢，要求改进", "entities": { "customer_name": null, "product_name": null, "time_reference": "很久" } }, "sentiment": { "sentiment": "negative", "sentiment_score": -0.75, "emotion": "frustrated", "intensity": "high" }, "priority": { "urgency": "medium", "importance": "high", "priority_level": 2, "suggested_response_time": "24小时内" }, "related_intents": [ { "intent_id": "INT001", "similarity": 0.85, "description": "服务响应速度相关诉求" } ] } ``` --- ## 注意事项与限制 ### 1. 数据质量要求 - 对话数据需要完整且清晰 - 上下文信息有助于提高抽取准确率 - 噪音数据可能影响抽取结果 ### 2. 诉求识别准确性 - 明确表达的诉求识别准确率较高 - 隐含诉求可能需要上下文分析 - 多诉求混合可能影响识别 ### 3. 语言和表达 - 标准表达识别准确率较高 - 方言和口语化表达可能影响识别 - 专业术语需要建立术语库 ### 4. 上下文依赖 - 诉求抽取受上下文影响较大 - 需要结合对话历史进行分析 - 单条消息可能无法准确识别诉求 ### 5. 使用限制 - 本 Skill 不包含对话生成功能 - 抽取结果需要人工复核 - 复杂诉求可能需要人工分析 --- ## 参考资料 - 见 references/ 目录中的相关文档，包括： - 客户诉求抽取方法手册 - 情感分析算法说明 - 诉求分类体系指南 - 性能优化指南