客服聊天记录清洗核心是保留有效信息、消除噪声、统一格式。需分层去除时间戳、系统标记等干扰，重建对话单元，保留标点、大小写、数字及关键词，最终输出结构化对话列表。
客服聊天记录的文本清洗不是简单删空格，核心是保留有效对话信息、消除干扰噪声、统一格式便于后续分析。关键在区分“可删”和“不可删”内容，比如时间戳、客服标识、重复符号属于典型噪声，而用户问题关键词、情绪词、产品名必须保留。
聊天记录常含固定格式干扰项，如【2024-03-15 10:22:05】、[客服A]、*自动回复*、———、【系统提示】等。建议用正则分层处理：
r'\[.*?\]|\*.*?\*'
r'\d{4}-\d{2}-\d{2}\s+\d{2}:\d{2}:\d{2}'
.replace('\u3000', ' ').replace('\n', ' ').strip()
原始记录常混排用户与客服发言，无明确分隔。清洗时需重建对话单元，便于按轮次分析：
re.split(r'(用户[:：]|客服[:：]|[\u4e00-\u9fa5]+[:：])', text)
清洗不是越干净越好，要为意图识别、情感分析留线索：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
用函数链式调用提升复用性，每步返回cleaned_text，支持调试中间结果：
[{"role": "user", "text": "怎么查订单？"}, {"role": "agent", "text": "请提供手机号后四位"}]
基本上就这些。清洗效果好不好，不取决于删了多少，而在于下游任务（比如分类、摘要、质检）能不能稳定读出真实意图。边清洗边抽样验证，比一次追求“完美”更实际。
以上就是Python自动化处理客服聊天记录的文本清洗策略与流程【指导】的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！
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