文本提取：从媒体、贴纸和其他非文本元素中隔离消息文本。
规范化：将文本转换为小写，删除表情符号、特殊字符、URL和数字（如果不相关）。
标记化：将句子分解为单个单词或子词单元。
停用词删除：删除没有太多含义的常用词（例如“ the”、“is”、 “and”）。
词形还原/词干提取：将单词简化为其词根形式（例如，“running”、“runs”、“ran” -> “run”）。
降噪：过滤垃圾邮件、不相关的消息或机器人生成的内容。
说话人识别：对于将消息归因于特定用户至关重要（例如，通过 Telegramuser_id或username）。
3.特征提取（将文本转换为数据点）
在这里，您可以从清理后的文本中提取可以定义角色的有意义的属性。
语言特点：
词汇：使用独特的词汇，语言的复杂性。
情绪：信息的积极、消极、中性基调。
情绪检测：表达的特定情绪（愤怒、喜悦、悲伤、惊讶）。
主题关键词/短语：最常用的术语。
问题与陈述比率：表明用户是否倾向于提出问题或做出断言。
表情符号/贴纸的使用：情感表达的模式。
行为特征（来自机器人互动和群体活动）：
活动级别：消息频率、一天/一周的活动时间。
参与类型：喜欢、反应、回复、转发。
内容偏好：他们最常与哪些类型的消息/链接互动。
问题领域：向支持机器人或群组提出的具体问题。
转化指标：（如果集成）点击产品链接、演示请求、购买。
耐心/不耐烦：他们回应的速度有多快，采取行动之前发送了多少条消息。
命令使用：他们经常使用哪些机器人命令。
人口统计/心理统计特征（如果经同意收集）：
年龄、地点、行业、角色（如果在调查或机器人流程中询问）。
4. 用于创建角色的 AI/ML 建模
这就是“AI Personas ”的核心。
聚类（无监督学习）：
技术：使用 K-Means、DBSCAN或层次聚类等算法。
流程：将提取的特征（现在是数值表示）输入聚 电报数据 类算法。该算法会将具有相似语言和行为模式的用户分组到不同的聚类中。
输出：每个集群代表一个潜在的 AI 角色。
主题建模（用于识别核心兴趣）：
技术：LDA（潜在狄利克雷分配）、NMF（非负矩阵分解）或更先进的技术，如 BERTopic。
流程：应用于整个消息库，识别讨论的潜在主题和话题。然后，针对每个用户，确定其主要话题。
输出：帮助定义每个角色的“兴趣”或“关注领域”。
自然语言生成（NLG-可选但功能强大）：
技术：定义人物角色特征后，使用 NLG 模型以自然语言生成每个人物角色的描述性摘要。
输出：引人注目、人类可读的角色描述。
5. 角色定义与细化
标记聚类：手动审查 AI 生成的每个聚类的特征，并为其指定一个描述性名称（例如，“精明的技术专家”、“犹豫的初学者”、“注重预算的买家”）。