了解自然語言處理如何演變?yōu)闃I(yè)務(wù)優(yōu)化的推動者。

基于人工智能的工具現(xiàn)在統(tǒng)治著每個工業(yè)部門。有了豐富的社交媒體、組織和數(shù)字平臺，產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中不乏有用的資源。盡管企業(yè)一直在使用這些數(shù)據(jù)來滿足他們的需要，但這些數(shù)據(jù)中更重要的部分(將近80%)是非結(jié)構(gòu)化的，無法訪問。這是自然語言處理(NLP)來挽救這種情況的地方。NLP是人工智能的一種應(yīng)用程序，它為需要快速可靠地分析文本數(shù)據(jù)的公司提供了各種各樣的應(yīng)用程序。這有效地實現(xiàn)了人機交互，并允許對以前未使用的大量數(shù)據(jù)進行分析和格式化。

它賦予機器閱讀、理解人類語言的能力，并從人類語言中獲得意義。商業(yè)公司已經(jīng)發(fā)現(xiàn)了這項技術(shù)的好處，并測試和執(zhí)行了最有利的NLP應(yīng)用，以推動商業(yè)智能的發(fā)展。目前，使用NLP，企業(yè)正在利用數(shù)據(jù)創(chuàng)造價值、分析市場、了解客戶并獲得競爭優(yōu)勢。據(jù)估計，2025年NLP市場規(guī)模將比2017年增長14倍，從30億美元左右增長到430億美元以上。

在過去的幾年里，NLP在理論和實踐上都取得了重大飛躍，融入了各種基于行業(yè)的解決方案。讓我們來看看自然語言處理的一些廣泛使用的商業(yè)應(yīng)用。

1. 聊天機器人

它們是NLP最普遍的用例，因為它們在處理客戶支持請求和查詢方面做得更好。他們充當(dāng)支持的第一線，對請求進行分類，并將請求路由到適當(dāng)?shù)膱F隊或部門。此外，聊天機器人為簡單的客戶問題提供虛擬幫助，并減輕不需要任何技能的低優(yōu)先級、高周轉(zhuǎn)率的任務(wù)。例如，ZomatoChatbox。

2. 郵件過濾

這是NLP的另一個廣泛使用的應(yīng)用。在這種情況下，通過分析流經(jīng)服務(wù)器的電子郵件中的文本，電子郵件提供商可以阻止基于垃圾郵件的電子郵件內(nèi)容進入他們的郵箱。此外，它還增加了一層網(wǎng)絡(luò)安全保護，還節(jié)省了時間。例如，Unroll.me。

3. 招聘

NLP通過篩選簡歷，幫助招聘經(jīng)理選擇和篩選更好的候選人。自動尋找候選人的工具可以掃描申請者的簡歷，以提取所需的信息，并準確確定適合該工作的候選人。這將節(jié)省大量時間，并提供更有效的解決方案。例如，OracleTaleo。

4. 神經(jīng)機器翻譯

是自然語言處理最古老的應(yīng)用之一。在這一點上，機器翻譯使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來翻譯影響較小的內(nèi)容，如電子郵件、法規(guī)文本等，并加快與合作伙伴的溝通以及其他業(yè)務(wù)交互。神經(jīng)機器翻譯工具使用雙向遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(也稱為編碼器)將源語句處理成矢量，以供第二個遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(稱為解碼器)預(yù)測目標語言中的單詞。例如，谷歌翻譯。

5. 情緒分析

也稱為意見挖掘，NLP幫助識別客戶的態(tài)度、情緒狀態(tài)、判斷或意圖。這可以通過賦予文本極性(積極的、中性的或消極的)，或者反過來努力識別語境的潛在情緒(高興、悲傷、平靜、憤怒)來實現(xiàn)。這使企業(yè)能夠獲得關(guān)于該組織及其服務(wù)的廣泛公眾意見。它還有助于進行有競爭力的比較，并在必要時對業(yè)務(wù)戰(zhàn)略進行重要調(diào)整。例如，Repustate。

6. 有針對性的廣告

企業(yè)始終強調(diào)達到最大的受眾數(shù)量，以增加潛在客戶的機會。因此，NLP可以成為在正確時間、正確受眾的正確地點智能定向和投放廣告的極好來源。這是通過分析搜索關(guān)鍵字、瀏覽行為、電子郵件和社交媒體平臺來在線尋找潛在客戶來實現(xiàn)的。有針對性的廣告主要依靠關(guān)鍵詞匹配。為此，主要使用文本分析和文本挖掘工具。例如，ApacheOpenNLP。

7. 文案

NLP可以通過完善內(nèi)容營銷策略來實現(xiàn)業(yè)務(wù)增長。它可以編寫更符合你的品牌口碑的營銷內(nèi)容，并提供關(guān)于哪些信息對你的目標受眾最具吸引力的見解-例如，阿里巴巴的人工智能文案。

8. 內(nèi)部威脅檢測

基于NLP的內(nèi)部威脅應(yīng)用程序可以幫助確定通信中是否存在任何非法或惡意意圖，并檢測威脅模式以快速降低風(fēng)險。這一點至關(guān)重要，因為數(shù)據(jù)泄露可能會給公司和客戶帶來巨大損失。例如，Splunk。

NLP目前滲透到每一家尋求推進其商業(yè)智能系統(tǒng)的企業(yè)。已經(jīng)在上述情況下利用這些軟件的公司的競爭優(yōu)勢日益增強，這應(yīng)該是它們今天變得多么重要的動力。埃森哲建議，當(dāng)業(yè)務(wù)組織開始設(shè)計和構(gòu)建其NLP應(yīng)用程序時，必須確保IT員工和實施合作伙伴擁有進行全面評估所需的帶寬和專業(yè)知識，以便使NLP技術(shù)與業(yè)務(wù)目標保持一致。