随着计算机科学技术和机器学习理论的不断发展和壮大,人们的消费水平越来越高,对于服务质量的要求也越来越高。人们对日常生活中接触到的客户服务系统提出了更高要求,智能化、多元化、交互友好化、便捷化等等。对于现有的客户服务系统,它需要大量的人力财力去维护,效率低下、智能性不足,所以越来越无法满足客户的需求,改进现有的客户服务系统迫在眉睫。为了进一步提高客户服务的质量,降低企业成本,提高客服系统的自动化、智能化管理水平。本文设计并实现了一种基于文法规则匹配的智能客服多业务语义理解系统,该系统在文法规则匹配网络模型的基础上,设计并实现了一个基于条件随机场算法的命名实体识别子系统和一个基于支持向量机排序算法(简称SVMRank算法)的语义排序子系统。本论文设计的系统在提高语义理解正确率的同时,也降低了系统的响应时间。本论文设计的文法规则匹配网络采用了有限状态自动机和宽度优先遍历算法,理解用户输入语句的真实意图和语义信息;同时,为了提升系统的语义理解能力,设计并实现了一个基于条件随机场算法的命名实体识别子系统。该系统能够识别用户输入语句中的命名实体,弥补文法规则匹配网络的不足,提高系统识别的准确率。同时,本论文设计并实现了一个基于SVMRank算法的语义排序子系统。语义排序子系统将文法规则匹配网络和命名实体识别子系统输出的语义信息进行排序,获取置信度最高的前5条语义信息。通过减少语义信息的数量,减轻智能客服系统数据搜索模块的服务压力,达到提升系统运行效率的目的。