Rich Data

“我”作为主语
“需要帮助”作为行动
“重置我的密码”作为具体请求
这种结构化的理解有助于人工智能做出适当的反应，引导用户找到正确的解决方案，而不会产生混淆或误解。

步骤3：语义分析
NLP 中的语义分析根据上下文、意图和情感来解读含义。同一个单词或短语可能根据其使用方式而暗示不同的事情，而语义分析可确保 AI 准确理解这些细微差别。

例如，如果呼叫者说“我需要取消我的订单，因为我对上一个订单不满意”，那么基本的人工智能可能会专注于关键字“取消”并继续处理该请求。

但 Plivo 支持的语音代理具备语义分析功能，能够理解完整的上下文。它能够检测 阿富汗电话号码 到“对上一个不满意”的不满，并做出富有同情心的回应：

“对于你之前的经历我深感抱歉。让我们弥补过错吧。”
除了处理查询之外，它还可能提供解决方案：“作为道歉，您当前的订单可否打八折？”
该图展示了 Plivo 的人工智能语音代理的运行情况
来源
语义分析可帮助语音代理理解自然对话，而不仅仅是关键字。这种情境感知方法使客户互动更加人性化，但您也可以使用这些语音转录进行客户分析，以做出明智的决策。

步骤#4：披露整合
话语整合可帮助 NLP 模型通过考虑前面的句子作为上下文来掌握对话的更广泛含义。这可确保更准确的解释并减少 AI 驱动交互中的混乱。

例如，在客户支持聊天中：

打电话的人： “我昨天丢了信用卡。”