该系统除了要理解客户的表达外还要对客户的情感进行判断。并且客户不需要在智能客服系统和人工客服之间进行转换，系统自动地引入人工客服为客户答疑解惑。在人工客服给出合适的答案的基础上，知识库自动地将客服处理的事件补充到系统里面。
对于用户发送过来的请求，本系统首先会对请求进行规范化预处理，并提取其中的关键词和情感词。然后将生成的已处理句子交给情感分析模块计算情感倾向度，据此对句子类型进行分类，主要分为两类:负情绪和非负情绪。非负情感的句子交给问答处理模块从检索到的历史案例集合中提取出正确答案。负情绪的句子转移人工坐席系统，编写相应的答案，反馈给客户。同时，本次案例自动补充到知识库。
情感分析模块是问答处理的预判断，这个模块是本系统首先进行的分析工作，其分析效果对后面的处理过程有着重要的影响。其特点是以语义定向或极性分析为主要目标，以词汇匹配技术为核心手段，以情感词库为支撑的一种新型信息提取模式。
问答处理模块是客服系统的功能核心，该模块主要包括:知网论文查重入口问题主题提取、问题分类以及答案推荐。首先，分析句子的句法结构，提取出问题的主题，然后根据问题的主题来对问题进行分类，例如问题中含有“在哪里”的关键词会被划分到问地点的问题。问题进行分类后，就会根据所属的领域类别搜索相应的答案。
考虑到机器学习的方法须进行大量标注语言的训练，与智能客服系统的实时性不相符;而句法分析的方法主要是针对某一主题进行情感值计算。因此，本系统的情感计算主要是采用基于简单统计的情感计算方法，实现基于句子级别的倾向分析。
采用词汇关联的方法，使将特征词与情感词典中词汇的匹配结果来识别情感。匹配成功就送入相似度计算模块进行计算，再去平均得到文本的情感极性;如不匹配放入中立态度栏。由于短文本的不规范性，对文本进行细粒度的模式抽取，必然造成文本语料的稀疏，这时通过增加特征提取的粒度，可以得到更多的文本语料进行情感倾向性分析。
将情感计算引入智能客服系统中，考虑通过情感预判断将智能客服系统与人工在线客服相结合，进而改善客服的质量。在研究中，主要给出系统设计的整体思路和情感处理过程以及情感介入式智能客服系统实现。情感介入式智能客服系统能够利用机器和人工双方的优势，实现情报收集，满足客户的服务需求，使企业和客户双方同时获利，在理论和实践上都具有重要的借鉴作用。
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