一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统技术方案

本专利提供了一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统，通过数据预处理和自然语言处理技术对历史邮件进行语义分析，构建深度学习模型以识别邮件意图，在收到新邮件时，通过分析邮件正文

【技术实现步骤摘要】
一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统


[0001]本专利技术涉及自然语言处理及邮件
，具体涉及一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统
。

技术介绍

[0002]在电子邮件普遍使用的现代商业环境中，快速
、
高效地回复邮件是提高工作效率和客户满意度的关键
。
然而，人工处理所有邮件既耗时又易出错，因此自动化的邮件回复系统是许多企业和个人的迫切需求
。
现有的邮件回复系统通常使用预定义的模板或简单的规则来生成邮件，缺乏对邮件内容的深度理解和适应能力
。
这导致系统的回复质量不高，无法满足复杂和多变的邮件交流需求
。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统，该系统能够对用户往来邮件进行数据预处理，并使用神经网络技术对历史邮件进行学习，以识别邮件意图
。
当收到新邮件时，该系统根据模型分析邮件正文
、
发件人
、
主题等信息，并自动生成邮件正文，以达到快速回复邮件的目的
。
附图说明
[0004]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0005]图1为一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统流程示意图
[0006]图2为本专利技术实施例中的数据预处理流程示意图
[0007]图3为本专利技术实施例中的模型训练流程示意图
具体实施方式
[0008]为使本申请实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本申请保护的范围
。
[0009]传统的邮件回复系统通常使用预定义的模板或简单的规则来生成邮件，缺乏对邮件内容的深度理解和适应能力
。
为了解决这个问题，本专利提供一种方法，通过自然语言处理及深度学习技术，针对用户邮件进行模型训练，解析邮件意图，以快速生成回复邮件，提高效率，具有广泛的应用前景
。
[0010]为实现上述目的，本专利技术提供一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及
系统，参见图1，包括以下步骤：
[0011]S1.
数据预处理，对用户往来邮件进行数据预处理，包括但对不限于文本清洗
、
分词
、
词性标注
、
命名实体识别等操作
。
[0012]S2.
历史邮件语义分析，建立深度学习模型，使用神经网络技术对历史邮件进行学习训练，形成意图分类
。
[0013]S3.
新邮件分析，当收到新邮件时，该系统分析邮件正文
、
发件人
、
主题等信息，并将其输入到深度学习模型中进行推理，以确定邮件的意图
。
[0014]S4.
自动生成邮件正文，根据深度学习模型输出的结果，自动生成邮件正文
。
为保证生成的邮件正文的质量，本系统还采用模板结合生成式文本进行生成
。
[0015]S5.
邮件发送，系统通过发送模块将生成的回复邮件发送给用户
。
[0016]实施例：
[0017]本专利技术实施例所述一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统，包括以下步骤：
[0018]S1
：数据预处理，对用户往来邮件进行数据预处理，包括但对不限于文本清洗
、
分词
、
词性标注
、
命名实体识别等操作
。
[0019]数据预处理步骤让系统可以更好地理解邮件的内容和语法结构，为后续的意图分析和自动回复做好准备
。
预处理的过程可以根据实际需求进行定制和调整，以适应不同的邮件内容和语言风格对用户往来邮件进行数据预处理，参见图2所示，可以包括以下操作：
[0020]S1.1
文本清洗：去除邮件中的非文本元素，例如
HTML
标签
、
特殊字符和空白字符等
。
[0021]S1.2
分词：将邮件文本分割成单词或词语，是自然语言处理的基础步骤
。
[0022]S1.3
词性标注：将每个单词或词语标记为特定的词性，例如名词
、
动词
、
形容词等，有助于对文本的理解
。
[0023]S1.4
命名实体识别：识别邮件中的特定实体名词，例如人名
、
地名
、
组织机构等，有助于对邮件内容的理解
。
[0024]S1.5
关键词提取：从邮件中提取出关键词，以便于后续分析和分类
。
[0025]S1.6
实体关系抽取：对邮件内容进行深度理解，识别邮件中的概念
、
实体之间的关系等
。
[0026]S2.
历史邮件语义分析，建立深度学习模型，使用神经网络技术对历史邮件进行学习训练，形成意图分类
。
[0027]历史邮件语义分析是一种有效的方法来理解和预测用户的需求和行为
。
通过建立深度学习模型，使用神经网络技术对历史邮件进行学习训练，可以形成意图分类，从而对用户的需求进行预测和分类
。
参考图3所示，具体步骤如下：
[0028]S2.1
特征提取，向量化标注：从预处理后的文本数据中提取有效的特征
。
可以使用
Transformer
模型
、n
‑
gram
模型
、TF
‑
IDF
等方法
。
[0029]S2.2
建立深度学习模型：使用神经网络技术，建立深度学习模型
。
这可以使用诸如卷积神经网络
(CNN)、
循环神经网络
(RNN)
或长短时记忆网络
(LSTM)
等模型
。
这些模型可以学习邮件文本中的语义信息和上下文关系
。
[0030]S2.3
模型训练：使用已标记的数据对深度学习模型进行训练
。
通过反向传播算法
和优化算法，调整模型的参数，以最小化模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统及方法，包括以下步骤
:S1.
数据预处理，对用户往来邮件进行数据预处理，包括但不限于文本清洗
、
分词
、
词性标注
、
命名实体识别等操作
。S2.
历史邮件语义分析，建立深度学习模型，使用神经网络技术对历史邮件进行学习训练，形成意图分类
。S3.
新邮件分析，当收到新邮件时，该系统分析邮件正文
、
发件人
、
主题等信息，并将其输入到深度学习模型中进行推理，以确定邮件的意图
。S4.
自动生成邮件正文，根据深度学习模型输出的结果，自动生成邮件正文
。
为保证生成的邮件正文的质量，本系统还采用模板结合生成式文本进行生成
。S5.
邮件发送，系统通过发送模块将生成的回复邮件发送给用户
。2.
根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统，其中，数据预处理包括对用户往来邮件进行文本清洗
、
分词
、
词性标注
、
命名实体识别等操作
。3.
根据权利要求1所述的一种基于自然语言处理技术的邮件自动回复方法及系统，其中，历史邮件语义分析使用包括但不限于循环神经网络
(RNN)
或卷积神经网络
(CNN)

【专利技术属性】
技术研发人员：商文波，张英群，贾凡，李超，龙远华，
申请(专利权)人：沈阳听海观云科技有限公司，
类型：发明
国别省市：