小样本文本数据分析

自然语言处理（NLP）是一种使计算机理解人类自然语言的技术和方法，将非结构化的语言文本转化为计算机能够处理的结构化信息，从而使之可以完成理解人类意图并与人类直接沟通的任务。

小样本学习旨在通过少量样本学习到解决问题的模型。近年来,在大数据训练模型的趋势下,机器学习和深度学习在许多领域中取得突破性进展和较好的效果。一般来讲，深度学习的成功可以归结于三个关键因素：强大的计算资源（例如GPU）、复杂的神经网络(如CNN、LSTM)、大规模数据集。但许多现实的应用场景没有条件获取足够的带标签的训练样本，拥有从少量样本中学习和概括的能力，是将人工智能和人类智能进行区分的明显分界点，小样本学习能够帮助提升在短语或对话语义识别上性能和效果。

• 了解客户反馈：基于海量的非结构化信息，正确的理解用户散落在各渠道的声音，读懂用户的想法，挖掘出用户对于产品和服务的偏好以及随时间发展的变化情况。
• 客户关系管理：通过实时监测客户在使用产品、与服务人员和客户经理沟通记录、直接反馈信息的内容，挖掘出客户对于产品和服务的情绪和态度，是否存在负面或者投诉的倾向，结合客户旅程信息，捕获出在业务流程中存在的问题，不仅可以及时与客户沟通进行关系维护，还能够改善流程，优化客户体验。
• 舆情和口碑监测分析：通过大数据分析能够快速准确识别出企业及竞争对手在互联网上的热点信息和口碑变化，分析传播路径、传播节点、发展态势和受众反馈，为管理决策提供科学依据。
• 智能问答系统：从大量历史开放式问答记录中提取出有价值的、有共性的知识点，形成基于知识图谱的对话库。在智能客服和虚拟客服场景，能够高效准确地完成与客户的交流和沟通。