3.特征提取（量化用户特征）
此步骤涉及将清理后的文本和交互数据转换为 ML 模型可以理解的数字特征。
词袋模型 (BoW) / TF-IDF：用词的频率或重要性（词频-逆文档频率）来表示文本。
词嵌入（Word2Vec、GloVe、FastText）：将单词表示为捕捉语义的密集向量。 更先进的技术包括来自 BERT 等模型的上下文嵌入，这些模型可以根据上下文理解词义。
情绪分数：分配一个表示积极、消极或中性情绪的数字分数（例如，使用 VADER、TextBlob 或预先训练的情绪模型）。
情绪检测：比情绪更细致，可识别特定情绪（愤怒、喜悦、悲伤、惊讶）。
主题分布：用户讨论的不同主题的比例（主题建模之后）。
词汇多样性：用户的词汇量有多丰富和多样化。
句法复杂性：句子的长度，复杂语法的使用（尽管很 电报数据 难自动推导）。
行为特征（来自交互数据）：
活动指标：每天/每周发送的消息数量、活跃时间、响应时间。
参与类型：给出/收到的反应数量、发起的回复数量、转发的消息数量、点击的链接数量（如果被机器人跟踪）。
内容偏好：发送或交互的媒体类型（例如，喜欢视频、图像、长篇文章）。
问题领域：与他们提出的问题相关的特定关键字（例如，“bug”、“错误”、“不工作”）。
机器人路径：用户在机器人流程中点击的命令或按钮的序列。
转化信号：点击产品链接、演示请求、注册或购买（如果与您的电子商务/SaaS 平台集成）。
4. 用于创建角色的 AI/ML 建模（“AI 角色”的核心）
这就是奇迹发生的地方，将用户分组为不同的角色。
聚类（无监督学习）：
技术： K-Means、DBSCAN、层次聚类或更高级的算法，如高斯混合模型。
过程：将数值特征向量（代表每个用户的聚合语言和行为数据）输入到选定的聚类算法中。该算法识别出在这些特征上表现出相似模式的用户的固有分组。
输出：每个聚类代表一个潜在的AI角色。聚类的数量（K代表K均值）可能需要通过诸如Elbow方法或Silhouette评分之类的方法来确定。