一、自然语言处理（NLP）技术
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文本分析
- 智能客服会对用户输入的文本内容进行分词处理。例如，用户输入 “这个产品太差了，我非常生气！” 智能客服先将句子分解为 “这个”“产品”“太”“差了”“我”“非常”“生气” 等词语。然后，通过语义分析算法，识别出 “差”“生气” 这类带有明显负面情绪的词汇，从而判断用户情绪是愤怒。
- 同时，它还会考虑语句的结构和语境。如果用户说 “虽然这个产品有点小问题，但总体来说我还是挺满意的”，智能客服能够理解这是一种相对积极的情绪，因为 “挺满意” 这部分肯定表达了的态度，尽管前面有提到 “有点小问题”。
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情感词典匹配
- 智能客服系统内置了情感词典，其中包含了大量的正面和负面词汇及其对应的情绪权重。当用户输入的文本中包含情感词典中的词汇时，系统会根据词汇的权重来判断情绪。比如，情感词典中 “开心” 的情绪权重是 +0.8（表示积极情绪程度较高），“讨厌” 的情绪权重是 -0.6（表示消极情绪程度中等）。如果用户输入 “我今天很开心”，智能客服就能很快识别出这是一个积极情绪的表达。
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语义理解与上下文分析
- 智能客服能够理解对话的上下文。例如，在对话过程中，用户一开始询问产品功能，智能客服进行了回答。然后用户又问 “那这个功能为什么不能正常工作”，智能客服会结合之前的对话内容和用户当前的提问，判断用户可能遇到了问题而产生焦虑或不满的情绪。
二、语音识别与分析（在语音客服场景）
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语调分析
- 人类在说话时的语调蕴含着丰富的情绪信息。智能客服可以通过分析语音信号的频率、音高变化来判断情绪。比如，当用户生气时，语调通常会升高且起伏较大。如果用户在说 “我想要退款” 时，语调突然变得尖锐，并且音量增大，智能客服就很有可能判断用户处于愤怒的情绪状态。
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语速和停顿检测
- 语速也是一个重要的情绪指标。一般来说，当用户情绪比较激动（如愤怒、焦虑）时，语速会加快。例如，在投诉场景中，用户可能会快速地说出自己的不满。而当用户情绪悲伤或者犹豫时，语速可能会变慢，并且会出现较多的停顿。智能客服可以实时监测这些语音特征来理解用户的情绪。
