主題模型會判斷客服中心對話中的主要和次要來電動機。這些通話原因稱為主題。
對話
對話是指客服中心服務專員與使用者之間的互動。主題模型會分析對話，也就是使用 CX Insights API 建立的即時通訊或語音通話記錄。
詳情請參閱 Conversations 參考說明文件。
主題
主題說明一組對話中討論的主要內容，也稱為主要通話原因。主題模型會分析每段對話中的主要主題，並建立類似主題的叢集，藉此建立主題。主題模型接著會找出不同叢集的數量，並嘗試為每個叢集產生名稱。名稱代表主題，而主題則以問題資源表示。
主題模型建立一組主題名稱後，您可以查看這些名稱，以及模型標示為該名稱的對話。主題模型還會顯示最能代表某主題的對話片段。
次要主題
主題模型也能找出次要主題，但從分析角度來看，這些主題可能較不有趣。次要主題通常與對話中發生的常規程序步驟相關，例如驗證、確認和收集意見回饋。
次要主題有時會擠掉較有趣的熱門主題，導致熱門主題更難辨識。
主題模型
如要識別對話中的主題，首先要在 Customer Experience Insights 中建立主題模型。主題模型會根據一組對話列出主題。您可以從主題模型產生報表，識別模型中的主題，以及每個主題的名稱和說明。
主題模型以 issueModels 資源表示。
您可以對主題模型執行下列作業：
- 部署
- 微調
- 取消部署
- 刪除
微調主題模型
建立主題模型後，您可以查看及修改主題清單，微調模型。微調主題模型以改善未來主題指派作業的主要技巧有三種：
- 新增主題。
- 編輯現有主題的名稱和說明。
- 移除現有主題。
這些動作都會影響調整後的主題分布。
執行上述任何微調動作時，系統會根據更新後的主題清單進行新的分析，因此現有分析不會變更。如要將新變更套用至現有分析，請按照主題模型操作說明操作。
主題推論
您可以將主題模型部署至專案，在新的對話期間即時推斷主題。主題模型會使用以 LLM 為基礎的主題推論，提供主題優先順序清單。並依據相關性為每個主題評分。
這個分數僅代表一個模型的主題順序。您無法比較多個模型的主題分數。舉例來說，當您使用多個主題模型分析對話時，每個模型的分數最高者，就是該對話的主要主題。
部署主題模型後，您可以分析每段新對話或大量對話。分析結果會判斷清單中的哪個主題適用於每則對話。