就像在许多其他行业中一样 人工智能已经成为电子商务的核心组成部分

电子商务是一个快速发展的行业。2017年，全球零售电子商务销售额达到2.3万亿美元，到2021年，电子零售收入预计将增长到4.88万亿美元。全球持续的数字化和信息化为电子商务提供了很大的发展空间。

人工智能技术正在促进电子商务销售，增强用户的服务体验并扩大生产规模，以创造工业价值和新的商机。在此同步报告中，我们将研究自然语言理解和自然语言处理技术在电子商务中所扮演的角色。

相关核心技术文本聚类：文本聚类技术可用于理解电子商务平台网页上产品信息内容中的文本数据。该技术人员可以自动对产品进行分类，以改善信息和推荐服务。

机器阅读理解：可以使用机器阅读理解来理解电子商务平台上的产品描述，在文本内容中找到核心信息，并使用解析后的文本信息和自然语言生成技术(NLG)编写自动化的产品摘要。

情感引擎：该技术可以分析电子商务平台上消费者的消息内容，以预测情感和行为。它可以鼓励积极的情绪，并减轻消极的情绪，以改善客户体验。

命名实体标识：这项技术可以通过在电子商务平台上解析文本内容来快速查找各种产品的名称和实体信息，从而提高产品内容信息检索的速度和准确性。应用程序和方案客户服务质量保证，检测客户投诉升级潜力，自动编写产品说明和商品管理。在客户服务方案中利用NLP的一些应用程序包括：

中科汇联信息技术有限公司智能质量检查系统可以评估在线客户服务系统与客户之间的对话，以衡量服务质量和服务态度。通过分析客户对话内容和任何表达的情绪，可以检测到客户投诉升级的可能性。该数据用于判断是否可能出现飞跃级别的投诉，确定具有投诉行为倾向的用户，并主动提供有针对性的特殊护理以降低投诉升级率。

RSVP.ai已实现了一种新颖的客户行为检测系统，该结合了深度神经网络和传统特征工程方法来评估客户投诉场景。

Weardex同时使用名为ViSenze的计算机视觉系统识别服装图像，并帮助用户从照片输入中在线查找自己喜欢的样式。Weardex现在正在努力将ViSense与自然语言处理技术结合起来，以通过照片自动编写时尚产品的描述。

电子商务巨头易趣通过自然语言理解技术处理和解析数据，并通过应用实体识别和文本聚类从不同的功能角度对其网站上的产品进行分类。这种分类和识别技术可以使货物的检索更加准确，同时可以实现更有效的产品推荐服务。有效的商品管理可以根据不同的规则对产品进行分类，从而可以更有效地向客户展示产品。这项技术是智能产品推荐和智能产品搜索的核心。

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