对话情绪识别

在传统客服场景下，为了保证服务质量，有专门的客服质检员来对服务记录进行抽样监听及评分工作，并形成质量报告反馈于业务人员和客服人员。但往往客服质检员在抽样和统计过程存在耗时、效率较低、质量报告难以完全代表整体客服水平等问题。利用NLP技术后，可以对顾客的说话内容进行情绪正向、负向、中性的标签定义，初步完成对存在问题的客服进行筛选，从而为企业降低了人工质检的成本并提高了效率。

针对一段对话文本，自动识别出当前会话者所表现出的情绪类别及置信度。
目前可检测情绪包含强烈负向、非强烈负向情绪两种分类，后续会扩展更多情绪类别。

• 识别用户在聊天中的情绪，帮助机器人产品选择出更匹配用户情绪的文本进行回复

• 识别用户在客服咨询中的情绪，在自动回复系统外，如检测出用户负面不满情绪，则触发人工客服介入。

• 在人工客服场景下，也可用于监控客服人员的服务态度。