电话机器人是一种由人工创建的模拟人与计算机进行自然语言交流的软件。当你拨打电话时，机器人就会在电话里与你对话。它通过获取你所输入的关键词，用客服机器人所特有的算法来自动回复你的问题。

除了能代替人工拨打电话，还可以代替人工进行业务咨询、产品推荐、日常服务等。虽然电话机器人已经有了很大进步，但是语音识别还是不够精确，机器人回复时经常出现卡顿或不完整等问题。下面就让我们一起来了解一下，自然语言处理在电话机器人中的应用。

语义理解

语义理解是电话机器人的核心功能之一，也是电话机器人的难点所在。语义理解主要指通过语义分析，从自然语言中抽取出语义相关的信息，并进行处理，最终生成用户需要的回答。这种处理主要分为以下三个方面：

语义理解主要包括分词、词性标注、语法分析和句法分析等。由于电话机器人中对话量较大，为了提升识别率，必须使用最合适的分词和词性标注，比如把句子中的每个单词都切分出来进行分析;语法分析主要是分析句子结构并完成相应的处理;句法分析就是对句子中各成分之间的关系进行识别。这三种方法都可以使用，但最常用的还是前两种方法。

分词和词性标注是从词汇的不同角度进行的自然语言处理，而句法分析则是从句子整体角度进行自然语言处理。通过将句子中各个成分分离出来，可以对句子进行句法分析和语义分析，得到句子结构和各成分之间的关系。句法分析包括词性标注和句法成分分析;而语义分析则是从句子整体角度进行自然语言处理。

目前电话机器人应用较多的是第二种方法，即语义识别。在语义识别中主要使用到分词技术和句法结构划分技术，比如在对文本进行分词时，要对词语按照词性结构划分成不同的片段;在对句子进行句法结构划分时，要对句子中的每一个成分进行划分。

词语提取

词语提取就是根据文本中的某一个词语或一个句子，提取出其所属的类型(如名词、动词、形容词等)以及语意，并根据不同的语义对这些词进行归类。在词语提取的过程中，还可以利用语义分析等手段，帮助提取出更多的信息，使分类更加准确。

分类就是根据文本中所包含的内容，对文本进行归类。在分类过程中，可以根据不同的分类标准将文本划分成不同的类别。常见的分类标准有：

按语法结构分：可以将句子划分为主语、宾语等。

按语义关系分：可以将句子划分为语义关系明确，有具体语义联系的语句和没有具体语义联系的语句。

在进行分类时，一般先对每个类别里的每个句子进行初步判断，然后根据句子中包含的信息，进行判断和分类。

情感分析

情感分析是从自然语言中提取用户对某一事物的情感，并以此对用户进行分类的过程。情感分析的目的是识别用户对于特定文本(例如，电子邮件、新闻文章或社交媒体帖子)中的情感态度。

随着技术的发展，人们对语言理解的深度不断提高，语音识别技术已经能够识别人类发音中的语气语调等细节信息，然而对于情感分析而言，这还远远不够。文本分类、语义分析、以及词汇预测等技术已被应用于自然语言处理领域中。

随着人工智能技术的不断发展以及机器学习算法在自然语言处理中的应用越来越广泛，我们相信，电话机器人在未来一定能替代人工完成大量繁琐、重复性工作，提高工作效率。

关键词提取

关键词提取是自然语言处理中的重要步骤，也是自然语言处理的难点之一。当用户在电话里输入一个关键词时，需要识别它并把它转换为文字。文本中的每个字都必须与其所对应的关键词相匹配。通常情况下，自然语言处理会使用两种方法来提取关键词：

(1)基于词典的方法通过将每个字映射到一个向量空间，然后再将向量空间中的每个点映射到一个向量空间，并计算出每个向量的向量和。在这个过程中，需要考虑文本中出现的词汇的顺序以及词汇之间的关系。

(2)基于统计方法：通过统计文本中出现频次最高或出现频次最多的词来提取关键词。

此外，还有一种方法是基于文本生成技术，比如文本聚类技术。文本聚类是将给定输入文本分成组后进行分类的过程，以确定每组中的类别。