5 自然語言處理在企業中的應用

已發表: 2019-06-28

人類已經達到了進化和發現的頂峰。 今天的消費者在產品中尋找奢華和精緻,以及它如何在他們的日常生活中受益。

為了維持和保持市場領先地位並為消費者提供絕對的舒適感,商業組織正在使用不同的策略和技術。 自然語言處理或 NLP 就是這樣一種技術,無論行業和領域如何,都在市場上深入廣泛地滲透。 它在當今的企業中被廣泛應用,是每個工程師生活中的流行語。 簡而言之,NLP 無處不在。

那麼什麼是自然語言處理? 簡而言之,NLP 或自然語言處理,也稱為計算語言學,是語言、機器學習和人工智能 (AI) 的融合。 它構建了一種技術,使我們能夠像正常的人與人之間的對話一樣與機器進行交互。 iPhone 上的“ Hey Siri ”或 Android 手機上的“ Ok Google ”是自然語言處理的產品。

幾年前,我們曾經在谷歌搜索中輸入關鍵字以獲得有效的結果。 今天,您可以通過這個技術助手口頭尋求幫助。 最實用的技術趨勢之一,自然語言處理,在當今的商業中有多種應用。

2019 年自然語言處理對企業最重要的一些應用:

目錄

#1。 情緒分析

自然語言處理主要用於網絡和社交媒體監控,是理解和分析社交媒體平台上發布的商業消息響應的絕佳工具。 它有助於分析作者的態度和情緒狀態(評論/參與帖子的人)。 此應用程序也稱為意見挖掘。 它是通過結合自然語言處理和統計數據來實現的,通過為文本分配值(正面、負面或中性),然後努力識別上下文的潛在情緒(快樂、悲傷、憤怒、惱火等)

NLP 的這種應用可幫助企業組織深入了解消費者並進行競爭比較,並在需要時對業務戰略進行必要的調整。 這些數據對於設計更好的客戶體驗和增強產品也很有用。 此外,情感分析或情感探索是了解品牌認知度的好方法。

情緒分析:它是什麼以及為什麼重要?

#2。 聊天機器人

這些天我們聽到了很多關於聊天機器人的消息,聊天機器人是解決消費者對客戶服務呼叫幫助感到沮喪的解決方案。 他們為客戶的簡單問題提供現代虛擬協助,並卸載不需要技能的低優先級、高周轉任務。 智能聊天機器人將在不久的將來為客戶提供個性化的幫助。

許多行業分析師預測,聊天機器人是一種新興趨勢,它將為簡單的客戶服務問題提供實時解決方案。 毫無疑問,它們從消費者和工程師那裡獲得了很多信任和歡迎。 它們可用於為常見問題提供標準解決方案。 聊天機器人有助於節省時間、人力、成本並不時提供有效的解決方案(並通過學習不斷改進)。

聊天機器人的出現正在社交媒體中引起轟動

#3。 客戶服務

通過讓客戶滿意和快樂來確保客戶忠誠度是每個企業組織的最高挑戰和責任。 NLP 有助於客戶服務的多種功能,並成為深入了解受眾品味、偏好和看法的絕佳工具。 語音分離,人工智能將識別對應說話者的每個語音並分別接聽每個呼叫者。 出色的文本到語音系統甚至可以幫助盲人。 例如,客戶的通話記錄可以洞察客戶是高興還是悲傷,他們的需求和未來需求是什麼。


NLP 可以幫助將呼叫者的語音轉換為工程師可以輕鬆分析的文本消息。 總而言之,這將是了解觀眾脈搏的好方法。

通過消費者旅程贏得市場

#4。 管理廣告漏斗

你的消費者需要什麼? 您的消費者在哪裡尋找他或她的需求? 自然語言處理是在正確的時間和正確的受眾對正確的位置進行智能定位和放置廣告的重要來源。 為您的產品找到合適的顧客是任何企業的最終目標。 NLP 匹配文本中的正確關鍵字,並幫助找到正確的客戶。 關鍵字匹配是 NLP 的一項簡單任務,但對企業來說卻是高回報的。

如何建立成功的銷售漏斗的完整指南

#5。 市場情報

商業市場受到各種組織、利益相關者、政府和監管機構之間的市場知識和信息交流的影響和影響。 緊跟行業趨勢和不斷變化的標準至關重要。 NLP 是一種有用的技術,可以跟踪和監控市場情報報告,並提取企業製定新戰略所需的信息。 NLP 廣泛用於金融營銷,對就業變化和市場狀態、招標延遲和關閉,或從大型存儲庫中提取信息提供詳盡的見解。

探索性數據分析及其對您業務的重要性

這些是自然語言處理的少數應用中的一些,商業組織將在未來見證這些應用。 還有其他應用,例如聲譽監控、神經機器翻譯、招聘工具和管理、法規遵從、數據可視化、生物識別、機器人技術、流程自動化等。NLP 是尋求通用人工智能的關鍵,因為語言是我們社會中智力的關鍵指標。

前景

NLP 概念背後的系統本質上是統計的。 這個概念從自然語言處理 (NLP) 轉移到自然語言理解 (NLU),消費者可以看到並體驗人類與機器的情感聯繫,這是未來的工作前景。 在過去的十年中,信息技術行業已經實現了信念的飛躍,並深入挖掘了自然語言處理的各個方面。
商業組織已經發現、測試並執行了最有利的 NLP 應用程序,以推動商業智能的進步。 然而,該技術需要大量數據和流程來理解、分析和響應人類思維的需求。

社會科學學位對 NLP 的職業有幫助嗎?

NLP 用於處理人類在文本或聽覺數據中所說的話,並解決來自人類的傳入請求。 NLP 需要對可能的前因有廣泛的了解,而對人類說話的預測是一個方面。 數據科學和機器學習 (ML) 需要統計和嚴謹的研究方法來產生準確的解決方案。 分析師必須知道可能導致錯誤的原因以及它是如何形成的。 社會科學背景需要對人類思維和交流、分析思維、學習數據分析和標準化研究方法的認識,這有助於 NLP。 然而,僅僅理解或實踐機器學習和深度學習是不夠的。

NLP 和深度學習有什麼區別?

自然語言處理 (NLP) 利用人類語言來構建其機器學習模型。 NLP 旨在了解程序如何分析各種人類語言並對其進行處理以產生最佳響應。 因此,NLP 在人工智能中具有特定的利基。 另一方面,深度學習專注於為算法構建神經網絡。 深度學習是人工智能的一部分,它試圖分析和更新算法以識別並準確響應提供給它們的信息。 NLP 是涉及文本和語音識別的 AI 的一部分,深度學習通過人工神經網絡 (ANN) 提供優化算法。

哪些編程語言與 NLP 兼容?

自然語言處理 (NLP) 是人工智能的一個子領域,專注於分析人類語言以構建機器學習模型。 NLP主要使用編程語言、統計學、計算語言學。 Python 是一種與 NLP 任務兼容的用戶友好型編程語言; 它顯示語義和語法,使構建 NLP 程序更容易。 由於其快速學習和簡單的界面,Java 被用於 NLP。 它有許多開源庫,並且是一個獨立的平台,使構建變得不那麼複雜。 NLP 可以使用 Python 來管理情感分析和文檔分類,而 Java 提供全文搜索和圖像提取服務。