我正致力于将客户聊天消息分为5类。类别的示例是 - 登录，SSL等。对于实例，如果客户遇到登录问题，该消息可能会显示如下内容 - 我遇到登录问题或登录无效......我们必须考虑到拼写错误，提到多个分类关键词（例如：我刚刚升级了我的SSL，但现在我遇到了登录问题）等。
我可以使用模型/ apis来解决这个问题吗？
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我认为你的问题相当广泛，因为你的问题主要是关于文本分类，而且在大多数NLP分类算法中都面临过文献，所以有更多的选择（也许在你的情况下更好）而不是深学习。但是如果你想使用深度学习，你不仅需要考虑架构（简单的多层，卷积，LSTM等），还需要考虑良好训练所需的标记数据量（以及用于文本分类的无监督算法？ ）。
然后，独立于您决定的方法，我强烈建议您检查字嵌入算法（使用您自己的数据预训练或构建），特别是那些与fasttext类似的算法，因为它会让您deal with misspelling words。
我希望这会有所帮助