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利用自然語言處理技術,對電商平台用戶提交的售後諮詢與投訴工單進行語義分析,自動識別問題類型(如物流延誤、商品破損、退款爭議等),並提取關鍵實體信息,為後續人工介入或自動化流程提供結構化數據支持,提升客服響應效率與用戶滿意度。
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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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請分析以下電商售後工單文本,識別其所屬的問題類別,包括物流問題、商品質量問題、售後服務態度或退款糾紛等,並提取其中的關鍵實體如訂單號、商品名稱、用戶訴求及情緒傾向,最後輸出結構化的分類結果與建議處理優先級,以便客服團隊快速響應。
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