客服对话自动分类：省下一半人工
某电商平台每天收到上万条用户咨询，以前靠人工读消息再贴标签，效率低还容易出错。后来团队上了语义分析模型，自动判断每句话是“退货”、“催发货”还是“商品咨询”。比如用户说‘都三天了还没发，急死人’，系统能识别出这是催促发货，情绪偏急，直接转给物流组处理。
他们用的是简单的文本向量化加分类器流程，Python代码大致如下：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
# 示例数据
texts = ['什么时候发货', '我要退货', '东西坏了', '还没收到货']
labels = ['催发货', '退货', '售后', '查物流']
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(texts)
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)
# 预测新句子
new_text = vectorizer.transform(['怎么还不给我退款'])
print(clf.predict(new_text)) # 输出：['退货']上线两周后，客服初筛工作量减少近六成，响应速度明显提升。
社交媒体情绪监控：及时发现品牌危机
一家连锁奶茶店想掌握顾客对新品的真实反馈。他们在微博、小红书抓取带品牌关键词的帖子，用语义分析判断情绪倾向。
有次新推出的椰子水系列刚上市，系统突然报警：负面情绪比例在三小时内从12%飙升到43%。翻具体评论才发现，多地门店把“无糖椰子水”错写成“含糖”，误导了控糖人群。运营团队立刻发声明更正，并补偿下单用户，避免了更大范围的口碑下滑。
这类任务常用现成的中文情绪分析工具包，比如SnowNLP或百度LAC。处理短文本效果不错，部署也快。
智能会议纪要生成：开会再也不怕漏重点
技术团队每周开项目会，过去靠一个人边听边记，经常遗漏关键决策。现在用录音转文字+语义分析，自动提取“待办事项”和“争议点”。
比如有人说‘这个接口下周必须联调完，张伟负责对接’，系统会标记出动作‘联调’、截止时间‘下周’、责任人‘张伟’。散会后五分钟，所有人就能收到结构化摘要。
实现上结合了语音识别API和规则匹配。虽然还不能完全替代人工复核，但至少把整理时间从40分钟压缩到5分钟。
小改动也能见效
语义分析听起来高大上，其实很多场景不需要训练大模型。用好TF-IDF、关键词扩展、基础分类器，再结合业务规则，往往就能解决实际问题。关键是先从小切口试起，跑通再迭代。