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Exploitez le traitement du langage naturel pour analyser sémantiquement les tickets de demande d'après-vente et de plainte soumis par les utilisateurs sur les plateformes de commerce électronique. Identifiez automatiquement les types de problèmes tels que les retards de livraison, les dommages aux produits ou les litiges de remboursement, extrayez les entités clés et fournissez des données structurées pour les interventions manuelles ou les flux de travail automatisés, améliorant ainsi l'efficacité de réponse du service client et la satisfaction des utilisateurs.
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Analyze the following e-commerce after-sales ticket text to identify its problem category, including logistics issues, product quality issues, after-sales service attitude, or refund disputes. Extract key entities such as order numbers, product names, user requests, and sentiment tendencies. Finally, output a structured classification result and suggested handling priority to enable the customer service team to respond quickly.
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Analysez le texte du ticket de service après-vente e-commerce suivant pour identifier sa catégorie de problème, y compris les problèmes logistiques, les problèmes de qualité du produit, l'attitude du service après-vente ou les litiges de remboursement. Extrayez les entités clés telles que les numéros de commande, les noms de produits, les demandes des utilisateurs et les tendances sentimentales. Enfin, produisez un résultat de classification structuré et une priorité de traitement suggérée pour permettre à l'équipe de service client de répondre rapidement.
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