您可以使用 来训练您
驱动的搜索功能将通过将 白色 分类为 产品颜色 、将 圆形 分类为 产品形状 、将 鸡尾酒桌 分类为 产品类型 来提供正确的结果。 客户支持。多个部门、产品和分支机构对于您的客户支持团队来说可能是一个真正的挑战。在处理投诉之前，必须对客户电子邮件和票证进行分类，以确定哪些地点、产品和部门受到影响。 可以通过对 位置 和 产品 等实体进行分类，并自动将经过分类的投诉和查询发送给适当的团队成员，从而提高团队的工作流程效率。跟踪重复出现的问题。如今，客户通过社交媒体进行投诉的可 西班牙电话号码数据 能性与通过电子邮件或打电话进行投诉的可能性相同。意识到这一趋势的公司通常会创建一个单独的社交媒体账号来处理这些投诉。然后，可以在这种以投诉为导向的社交媒体源上使用 模型，将推文或帖子分类为数据，这些数据可用于检测引起反复投诉的产品、地点甚至一天中的关键时间。 聊天机器人支持。聊天机器人使企业能够为常见问题提供快速解决方案。
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支持机器人，通过使用包含与聊天上下文中的问题相关的实体的训练数据集来有效处理许多典型的支持问题。根据这些实体的标识和分类（例如产品序列号或优惠券代码），机器人可以提供相关响应或标记聊天以升级。 受众定位 细分。 应用 通过从携带 代码的网页中提取实体来向下过滤其数据，从而使您能够接触到完美的目标受众。例如，通过区分 （公司）和 （水果）， 可以识别对 产品感兴趣的受众群体。 结论 您收集的原始数据不能按原样使用。
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