主题建模功能可确定联络中心对话中的主要通话原因和次要通话原因。这些来电原因称为“主题”。
对话
对话是指联络中心客服人员与最终用户之间的互动。主题建模功能可分析使用 CX Insights API 创建的聊天或语音通话记录形式的对话。
如需了解详情，请参阅 Conversations 参考文档。
主题
主题描述的是一组对话中讨论的主要主题，也称为主要通话原因。主题建模通过分析每次对话中的关键主题并创建类似主题的聚类来创建主题。然后，主题建模会识别不同聚类的数量，并尝试为每个聚类生成名称。名称表示一个主题，而主题又由问题资源表示。
当主题建模创建一组主题名称时，您可以查看这些名称以及它使用该名称标记的对话。主题建模还可以显示某个主题中最具代表性的对话片段。
次要主题
主题建模还可以识别次要主题，从分析角度来看，这些主题可能不太有趣。次要主题通常与对话中发生的常规流程步骤相关，例如身份验证、确认和收集反馈。
次要主题有时会挤占更令人感兴趣的主要主题，从而使主要主题更难被发现。
主题模型
识别对话中的主题的第一步是在“客户体验洞见”中创建主题模型。主题模型包含基于一组对话的主题列表。您可以根据主题模型生成一份报告，其中会指明模型中的主题以及每个主题的名称和说明。
主题模型由 issueModels 资源表示。
您可以对主题模型执行以下操作：
- 部署
- 微调
- 取消部署
- 删除
微调主题模型
创建主题模型后，您可以查看和修改主题列表，以微调模型。有三种主要技术可用于对主题模型进行微调，以改进未来的主题分配：
- 添加新主题。
- 修改现有主题的名称和说明。
- 移除现有主题。
所有这些操作都会影响调整后的主题分布。
当您执行上述任何微调操作时，系统会根据更新后的主题列表进行新的分析，这意味着现有分析保持不变。如需将新更改应用于现有分析，请按照主题建模说明中的说明操作。
主题推断
您可以将主题模型部署到项目中，这样一来，您就可以在新对话期间实时推断主题。主题建模使用基于 LLM 的主题推理，可提供按优先级排序的主题列表。它还会按相关性对每个主题进行评分。
此得分仅表示一个模型的主题顺序。您无法比较多个模型的主题得分。例如，当您使用多个主题模型分析对话时，每个模型的最高得分都是相应对话的主要主题。
部署主题模型后，您可以批量分析每项新对话或每组新对话。分析会确定您列表中的哪个主题适用于每段对话。