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Verwenden Sie Natural Language Processing, um Support-Tickets zu analysieren, Absicht und Stimmung zu identifizieren und automatisch vordefinierte Geschäftskategorien zuzuweisen, um die Antworteffizienz und Datengenauigkeit zu verbessern.
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Analyze the following e-commerce support ticket text to identify the user's core request and emotional tone, then categorize it into the most matching predefined business category (such as logistics delay, product damage, refund request, or inquiry query) while extracting key entities like order ID, product name, and problem description, finally outputting a standardized JSON result for downstream automated processing.
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Analysieren Sie den folgenden E-Commerce-Support-Ticket-Text, um die Hauptanforderung des Benutzers und den emotionalen Ton zu identifizieren, und weisen Sie ihn dann der am besten passenden vordefinierten Geschäftskategorie (wie物流verzögerung, Produktschaden, Rückerstattungsanfrage oder Anfrage) zu, während Sie gleichzeitig Schlüsselentitäten wie Bestell-ID, Produktname und Problembeschreibung extrahieren, und geben Sie schließlich ein standardisiertes JSON-Ergebnis für nachgelagerte automatisierte Verarbeitungsprozesse aus.
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