Le richieste dei clienti possono essere raggruppate utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale. Il primo passo sarebbe pre-elaborare il testo eseguendo attività come la tokenizzazione, lo stemming e la rimozione di stopword. Quindi, il testo può essere rappresentato utilizzando modelli di spazio vettoriale, come Bag Of Words (BOW) e Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF). Queste rappresentazioni vettoriali del testo possono quindi essere confrontate utilizzando algoritmi di clustering per identificare somiglianze tra le richieste dei clienti. Una volta identificati gruppi di richieste di clienti simili, è possibile assegnare loro etichette appropriate per fornire una migliore organizzazione.
Richiesta del cliente 1: &quot;Che tipo di garanzie offrite per i vostri prodotti?&quot; Richiesta del cliente 2: &quot;Qual è la garanzia per il mio acquisto?&quot;
Utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per raggruppare richieste di clienti simili.