根据内容对客户问题进行分类

Question

我正在开发用户可以提问的网络应用。这些问题应根据问题内容，​​标题，用户数据，地区等一些标准进行分类。接下来应该以这样的方式处理这些问题：对于一些其他信息请求应该被发送，其他应该被删除或标记为垃圾邮件，一些 - 直接发送给某个专家。

问题是用户无法自己选择正确的类别，这是非常复杂的事情，用户可以作弊。

有什么方法可以自动完成吗？现在有一些人做这个工作过滤问题。也许存在一些已经完成的解决方案。

Answer 1

这是一项非常复杂的任务。您应该看看有监督的机器学习分类算法。您可以尝试使用类似于某些垃圾邮件过滤算法（https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_Bayes_spam_filtering）

1. 收集之前分类的一些问题（标记为示例）。
2. 收集用于问题分类的一些单词（词汇）（识别组）。
3. 处理问题文本，删除“停用词”并用词干替换词语。
4. 将问题文本，标题，用户数据等映射到一些数字（问题向量）。
5. 使用某些算法（如SVM）创建和使用分类器（模型）

但这就像你可以看到的非常通用的方法。没有额外的细节，很难说更具体的内容。我不认为你能找到已经完成的解决方案，这是非常具体的任务。但是因为你可以使用很多机器学习框架。