开发即时通讯系统时如何实现消息的智能分类标签
前两天有个朋友问我，他们公司正在开发一款即时通讯产品，老板要求给消息打上"智能分类标签"，但团队里没人真正搞过这个功能，不知道从哪儿入手。我寻思着这事儿确实挺常见的，现在哪家即时通讯产品不想给自己的消息系统加点"智能"的东西呢？今天就来聊聊这个话题，不过这次我不打算讲那些晦涩难懂的技术术语，就用咱们平时能听懂的话把这个事情说清楚。
为什么消息需要分类标签
说到即时通讯，大家第一反应可能就是"聊天嘛，不就是发消息、收消息吗？"这话听起来没错，但稍微想想就知道，一个成熟的即时通讯系统要处理的消息类型远比我们想象的要复杂。就拿咱们最常用的社交APP来说，里面可能有文字消息、语音消息、图片、视频、表情包、文件传输、链接分享等等，每一种消息的处理方式、存储策略、显示方式都不一样。
传统做法是让用户自己手动管理这些消息，比如建个文件夹把工作消息放在一起，或者把家人的聊天置顶。但你想啊，现在谁手机里不是几十个群聊成天响个不停？手动管理既费时又费力，有时候找条消息恨不得把聊天记录翻个底朝天。这要是能有一种技术自动帮我们把消息归好类、打上标签，那得多省心？
这就是智能分类标签存在的意义。简单说，就是让系统学会"看懂"消息的内容，然后自动给它贴上一个合适的标签。用户一看标签就知道这条消息大概是啥性质，处理起来自然就有数了。
消息分类到底是怎么"学会"分类的
从人类的思维方式说起
在说技术原理之前，咱们先想一个问题：当你收到一条消息的时候，你是怎么判断它属于什么类型的？
比如你收到一条"晚上聚餐，老地方见"，你一眼就能看出来这是社交邀约类的消息；收到"这个项目的方案麻烦周一前发我"，你立刻意识到这是工作安排；收到"看这个视频，笑死我了"，你知道的，这是娱乐分享。这个判断过程对你来说几乎是本能，但仔细拆解一下，其实你做了这么几件事：首先你看到了文字内容，然后你理解了这个内容的意思，最后你根据这个意思做了一个分类。
机器要做的事情其实是一样的，只不过它没有咱们人脑那么灵活，需要通过算法来一步步实现这个过程。
智能分类的三个核心环节
要让即时通讯系统学会给消息打标签，通常需要经历三个关键步骤。我尽量用生活化的语言把这个过程讲清楚。
第一个环节是消息内容的"理解"。这一步要解决的是让机器"读懂"消息在说啥。在自然语言处理领域，这涉及到分词、词性标注、语义分析等技术。举个例子，当系统收到"明天上午十点会议室见"这句话的时候，它需要先把这句话拆成"明天"、"上午"、"十点"、"会议室"、"见"这些词语，然后分析出"明天"是时间词、"会议室"是地点词，最后理解这是一条关于时间和地点的安排通知。这一步听起来简单，但中文的复杂性经常让机器犯难——比如"意思意思"这种词，翻来覆去意思都不一样，机器要理解清楚可不容易。
第二个环节是特征提取与向量化。机器擅长处理的是数字，而不是文字。所以为了让机器能够"理解"消息，它需要把文字转换成一种机器能处理的数学表达方式，这就是所谓的向量化。比如"工作"和"项目"这两个词，在向量空间中应该是比较接近的，因为它们在语义上确实有相似之处；而"工作"和"娱乐"这两个词的向量距离就会远一些。这种向量化的过程有各种不同的技术方案，从早期的词袋模型到后来的词嵌入，再到现在的预训练语言模型，技术一直在进步，效果也越来越好。
第三个环节是分类决策。当消息被转换成向量之后，系统就需要根据这个向量来判断它应该属于哪个类别。这一步通常会用到机器学习或者深度学习的分类模型。分类模型有很多种，像朴素贝叶斯、决策树、支持向量机这些都属于传统的机器学习方法，而现在更流行的是基于深度神经网络的分类模型，比如各种Transformer架构的模型。这些模型的工作原理简单说就是"学习大量的例子，然后总结规律"。比如你给它看十万条已经标注好的消息，告诉它哪些是工作消息、哪些是社交消息、哪些是广告消息，它就能从这些例子中学习到不同类型消息的特点，以后再遇到新的消息，它就能自己判断了。
实际开发中常见的技术方案
基于规则的方法
说到最朴素的分类方法，那就是基于规则的匹配。这种方法的思路特别直接：设定一些关键词或者模式，如果消息中出现了某个关键词，就把它归到对应的类别。
比如如果消息里出现"请"、"麻烦"、"谢谢"这些词，可能就归类为"礼貌沟通"；如果出现"收到"、"确认"、"方案"这些词，可能就归类为"工作交流"；如果出现"哈哈哈"、"笑死"、"太逗了"这些词，可能就归类为"娱乐聊天"。这种方法的优点是实现起来简单直接，不需要大量的训练数据，效果也比较可控。但缺点也很明显：规则太死板，稍微换种说法就不认识了，而且维护成本高——你得不断补充新的关键词规则，稍微一疏忽就可能漏掉。
我之前接触过一个小团队，他们就用的这种方法。创始人跟我吐槽说，这个规则表已经写了一百多条了，但还是经常有消息分类不准，有时候把工作消息误判为闲聊，有时候又把闲聊判成工作，挺头疼的。所以纯规则的方法，适合那些分类需求比较简单、消息类型不太复杂的场景。
基于机器学习的方法
机器学习方法就把智能这个词往前推进了一步。这种方法不需要我们手动去设定规则，而是让模型从数据中自己学习规律。具体来说，首先需要准备一批已经标注好的数据，比如一万条消息，每条消息都标好了它属于什么类别，然后用这些数据去训练一个分类模型。训练的过程其实就是让模型调整自己的参数，让它能够尽可能准确地预测消息的类别。
训练完成之后，当有一条新消息进来，模型就会根据学到的规律来预测它应该属于哪个类别。这种方法比规则方法灵活得多，能够处理各种不同的表达方式，而且随着训练数据的增加，效果通常会越来越好。当然，这种方法也有挑战：需要标注数据，需要一定的机器学习知识，模型的效果和训练数据的质量直接相关。
在实际应用中，还需要考虑类别体系的设定。简单一点可以只分两三类，比如"重要消息"和"普通消息"；复杂一点可以分七八类甚至更多，比如"工作"、"社交"、"通知"、"广告"、"垃圾信息"等等。类别体系的设计要根据自己的业务需求来定，不是分得越细越好，有时候分得太细反而会让用户选择困难。
基于大语言模型的方法
p>这两年大语言模型特别火，用它来做消息分类也是一个很自然的应用场景。大语言模型的优势在于它的语言理解能力特别强，不太需要专门的训练，就能理解各种复杂的消息内容。开发者可以把用户的消息和分类要求一起发给大模型，让大模型来判断应该打什么标签。这种方法的优点是效果通常比较好，而且部署起来相对简单——你不需要自己训练模型，直接调用现成的服务就行。但缺点是延迟和成本可能比前面两种方法要高一些，因为大模型的计算量摆在那里。另外，有些对数据隐私要求高的场景，可能不太适合把消息内容送到外部的模型服务去处理。
即时通讯场景下的特殊考量
在即时通讯系统里实现消息分类，和做其他应用场景的文本分类有一些不同的地方，需要特别关注几个问题。
实时性的要求
即时通讯的特点就是"即时"，用户发了一条消息，恨不得对方立刻就收到。如果分类过程太慢，光是给消息打个标签就要花好几秒，那这个功能就太鸡肋了。所以在实际开发中，分类的延迟必须控制在可接受的范围内，通常可能需要控制在几百毫秒以内。
这就对技术方案的选择提出了要求。如果是用大模型，可能需要做很多优化工作，比如使用较小的模型、做结果缓存、或者采用异步处理的策略——消息先正常发送，分类标签在后台慢慢算，算完再补上。如果是用机器学习模型，那模型的体积和推理速度就是关键指标，太大的模型可能不太适合这种对延迟敏感的场景。
多模态消息的处理
现在的即时通讯系统早就不是只能发文字了，图片、语音、视频、文件这些多媒体消息都是标配。那这些非文字的消息怎么分类呢？
对于图片消息，通常会用图像识别技术来分析图片内容，判断是照片、截图、表情包、文档还是其他什么类型。对于语音消息，需要先做语音识别转成文字，然后再按文字的方式分类。对于视频消息，可能需要提取关键帧来做图像分析，或者提取音频来做语音识别。这些多媒体处理的技术比纯文本处理要复杂一些，成本也更高。
在实际产品中，不一定每种消息类型都要做深度分析，有时候简单的判断就能满足需求。比如图片消息，只需要识别出它是照片还是文档，就能打上不同的标签；语音消息只需要识别出它是不是语音，就能和文字消息区分开来。
上下文信息的重要性
单独看一条消息有时候很难判断它的类型，但放在上下文里就清晰了。比如"明天开会"这句话，如果是在一个工作群里，那显然是工作安排；但如果是在家人群里说"明天全家去公园开会"——哦不对，这种情况应该很少见。我的意思是，同一句话在不同的语境下可能有完全不同的含义。
所以好的分类系统应该能够利用上下文信息。一个简单的做法是把最近几条消息的内容一起作为输入，让模型结合上下文来判断当前这条消息的类型。复杂一点的还可以利用聊天对象、群组信息等额外的上下文。比如来自老板的消息，天然就更可能是工作相关的；来自家人的消息，天然就更可能是生活相关的。这种先验信息可以帮助提高分类的准确性。
声网在即时通讯领域的实践
说到即时通讯的技术实现，不得不说声网在这个领域的积累。作为全球领先的实时互动云服务商，声网在音视频通信和即时消息方面都有深厚的技术沉淀。
声网的实时消息服务支持多种消息类型，包括文字、图片、语音、视频、文件等等，能够满足各种社交、办公场景的需求。在智能分类这个方向上，声网的技术方案也有自己的特色——它结合了自然语言处理技术和实时系统的特点，能够在保证低延迟的前提下实现消息的智能分类。
而且声网不只是在技术上做得好，他们对各行各业的场景理解也很深入。无论是社交APP的私聊和群聊、直播间的弹幕互动、还是在线教育场景下的师生沟通，不同场景对消息分类的需求其实是有差异的。声网能够根据这些差异化的需求，提供合适的解决方案。
作为纳斯达克上市公司，声网的技术实力和服务稳定性也有相应的保障。毕竟即时通讯这种基础服务，稳定性是头等大事，谁也不想聊天聊到一半服务宕机了。
落地实施的一些建议
如果你正在开发即时通讯系统的智能分类功能，这里有几点经验之谈可以参考。
首先是从小处着手。不要一上来就追求一个完美的分类体系，可以先从最刚需的几个类别开始，比如"重要消息"、"普通消息"、"广告垃圾"这样的基础分类。先让功能跑起来，看到实际效果了，再慢慢迭代优化。
其次是做好bad case的分析。分类系统不可能百分之百准确，关键是能不能持续改进。每次分类出错的时候都是一个学习的机会，要分析为什么会分错，是规则不够完善，还是模型没学到这个模式，然后针对性地去优化。
还有就是给用户控制权。机器分类不可能完全准确，所以最好让用户能够手动修改分类标签，或者调整某些消息的优先级。用户的反馈和操作本身也是很好的训练数据，可以用来改进分类模型。
写在最后
消息智能分类这个功能，说大不大，说小也不小。它不像音视频通话那样是即时通讯的核心功能，但确实能够让用户体验提升不少。现在大家手机里的APP都差不多，谁的体验更好一点，用户可能就选择谁了。
技术的进步总是会给产品带来新的可能性。以前觉得特别高大上的AI功能，现在其实已经能够比较好地落地应用了。关键是要想清楚自己的业务场景需要什么样的分类，用什么样的技术方案来实现，然后一步步把它做好。
希望这篇文章能给正在做这个方向的朋友一些参考。如果你有什么想法或者问题，也可以一起交流交流。
