Utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale per raggruppare le richieste dei clienti simili.
Richiesta del cliente 1: "Che tipo di garanzie offrite per i vostri prodotti?"
Richiesta del cliente 2: "Qual è la garanzia per il mio acquisto?"
Le richieste dei clienti possono essere raggruppate utilizzando tecniche di elaborazione del linguaggio naturale. Il primo passo sarebbe quello di pre-elaborare il testo eseguendo attività come la tokenizzazione, lo stemming e la rimozione delle stopwords. Successivamente, 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 le somiglianze tra le richieste dei clienti. Una volta identificati i cluster di richieste simili dei clienti, possono essere assegnate etichette appropriate per fornire una migliore organizzazione.