TG 机器人源码怎样实现对用户反馈的自动分类和处理？

这个问题很常见，当TG机器人达到一定体量后，用户反馈多了，确实需要自动化处理。

第一，你可以通过关键词识别，例如用户消息中带有“差评”“投诉”“不满”等词，自动归类为投诉类。

第二，建议类一般会带有“建议”“改进”“希望”等关键词，可以单独分类。

第三，表扬类就更简单了，像“感谢”“很好”“不错”等词，基本就可以判断。

你还可以结合机器学习模型，训练一个轻量分类器，提高准确率。

最后，分类之后，设置自动回复模板，或转人工处理，按类型分流。

这样就能高效处理用户反馈了。

你可以先让系统把用户反馈自动分到投诉、建议、表扬这些类别，这是意图识别，可以使用机器学习模型或规则引擎来实现。

方法一：使用预训练的NLP模型（比如BERT），微调一个分类器，把用户的输入文字，变成对应的类别。

方法二：设置关键词库，比如「差评」「不好」归为投诉，「优化」「改进」归为建议，用正则匹配就能快速实现。

处理上，可以配合工作流工具，分类后自动发到对应的处理群，或者触发不同的回复模板。

如果不是做AI的，建议从规则引擎开始，简单易上手。

应该可以帮你减轻压力。

首先，可以用自然语言处理（NLP）技术对用户反馈进行关键词提取和情感分析，来识别是投诉、建议还是表扬。

其次，可以结合规则引擎，例如设置“客服”“问题”“故障”等关键词匹配到投诉分类，“改进”“优化”等词归类为建议。

再者，可以训练一个简单的机器学习模型，例如基于文本的分类器，利用历史数据训练，提高自动分类的准确率。

最后，分类后通过不同的路由机制，将信息分发到对应的处理群组或人员，提高处理效率。

这样一来，就可以实现自动分类和初步处理了。

你得先明白，用户反馈自动分类，其实是一个NLP任务。

你可以这样做：

1. 建立关键词库。投诉、建议、表扬，每类挑几个关键词，例如“差评”、“优化”、“感谢”。

2. 用现成的模型判断。像BERT这种模型，可以自动判断文本倾向，中文的话，可以试试百度的ERNIE。

3. 分类后，对接处理流程。比如分类为“投诉”的，自动发给客服；“建议”的，发给产品组。

你要是刚入门，可以从简单的规则开始，后面再加模型优化。不急，一步步来。