自然語言處理在當今商業中的八大應用

2022-01-09 大數據D1net

點擊上方「藍色字體」，選擇 「設為星標」

關鍵訊息，D1時間送達！

了解自然語言處理如何演變為業務優化的推動者。

基於人工智慧的工具現在統治著每個工業部門。有了豐富的社交媒體、組織和數字平臺，產生的數據中不乏有用的資源。儘管企業一直在使用這些數據來滿足他們的需要，但這些數據中更重要的部分(將近80%)是非結構化的，無法訪問。這是自然語言處理(NLP)來挽救這種情況的地方。NLP是人工智慧的一種應用程式，它為需要快速可靠地分析文本數據的公司提供了各種各樣的應用程式。這有效地實現了人機互動，並允許對以前未使用的大量數據進行分析和格式化。

它賦予機器閱讀、理解人類語言的能力，並從人類語言中獲得意義。商業公司已經發現了這項技術的好處，並測試和執行了最有利的NLP應用，以推動商業智能的發展。目前，使用NLP，企業正在利用數據創造價值、分析市場、了解客戶並獲得競爭優勢。據估計，2025年NLP市場規模將比2017年增長14倍，從30億美元左右增長到430億美元以上。

在過去的幾年裡，NLP在理論和實踐上都取得了重大飛躍，融入了各種基於行業的解決方案。讓我們來看看自然語言處理的一些廣泛使用的商業應用。

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。他們充當支持的第一線，對請求進行分類，並將請求路由到適當的團隊或部門。此外，聊天機器人為簡單的客戶問題提供虛擬幫助，並減輕不需要任何技能的低優先級、高周轉率的任務。例如，ZomatoChatbox。

2.郵件過濾：這是NLP的另一個廣泛使用的應用。在這種情況下，通過分析流經伺服器的電子郵件中的文本，電子郵件提供商可以阻止基於垃圾郵件的電子郵件內容進入他們的郵箱。此外，它還增加了一層網絡安全保護，還節省了時間。例如，Unroll.me。

3.招聘：NLP通過篩選簡歷，幫助招聘經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，並準確確定適合該工作的候選人。這將節省大量時間，並提供更有效的解決方案。例如，OracleTaleo。

4.神經機器翻譯：是自然語言處理最古老的應用之一。在這一點上，機器翻譯使用神經網絡來翻譯影響較小的內容，如電子郵件、法規文本等，並加快與合作夥伴的溝通以及其他業務交互。神經機器翻譯工具使用雙向遞歸神經網絡(也稱為編碼器)將源語句處理成矢量，以供第二個遞歸神經網絡(稱為解碼器)預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幫助識別客戶的態度、情緒狀態、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。這使企業能夠獲得關於該組織及其服務的廣泛公眾意見。它還有助於進行有競爭力的比較，並在必要時對業務戰略進行重要調整。例如，Repustate。

6.有針對性的廣告：企業始終強調達到最大的受眾數量，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的。有針對性的廣告主要依靠關鍵詞匹配。為此，主要使用文本分析和文本挖掘工具。例如，ApacheOpenNLP。

7.文案：NLP可以通過完善內容營銷策略來實現業務增長。它可以編寫更符合你的品牌口碑的營銷內容，並提供關於哪些信息對你的目標受眾最具吸引力的見解-例如，阿里巴巴的人工智慧文案。

8.內部威脅檢測：基於NLP的內部威脅應用程式可以幫助確定通信中是否存在任何非法或惡意意圖，並檢測威脅模式以快速降低風險。這一點至關重要，因為數據洩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智能系統的企業。已經在上述情況下利用這些軟體的公司的競爭優勢日益增強，這應該是它們今天變得多麼重要的動力。埃森哲建議，當業務組織開始設計和構建其NLP應用程式時，必須確保IT員工和實施合作夥伴擁有進行全面評估所需的帶寬和專業知識，以便使NLP技術與業務目標保持一致。

（來源：千家網）

如果您在企業IT、網絡、通信行業的某一領域工作，並希望分享觀點，歡迎給企業網D1Net投稿 投稿郵箱：editor@d1net.com

點擊藍色字體關注

企業網D1net旗下信眾智是CIO（首席信息官）的智力、資源分享平臺，也是國內最大的CIO社交平臺。

信眾智讓CIO為CIO服務，提供產品點評、諮詢、培訓、獵頭、需求對接等服務。也是國內最早的toB共享經濟平臺。

同時，企業網D1net和超過一半的央企信息部門主管聯合成立了中國企業數位化聯盟，主要面向各地大型企業，提供數位化轉型方面的技術、政策、戰略、戰術方面的幫助和支撐。

掃描下方「二維碼」或點擊「閱讀原文」可以查看更多詳情

相關焦點

  • 為什麼自然語言處理是商業智能的未來
    但是現在，他們在學習我們的語言。這項支撐人機關係變革的技術是自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）。它已經在改變商業智能，這比簡單的互動走得更遠。不久後，商業領域會轉型，僅僅通過與聊天機器人交談即可獲得改變人生的信息。這個未來並不遙遠。甚至可以說，它就在眼前。什麼是自然語言處理？
  • 彰顯自然語言處理商業價值的5個成功案例
    隨著人們對人工智慧的興趣在商業領域的上升，組織開始轉向了使用NLP來釋放文本文檔等非結構化數據的價值。這五個組織使用了自然語言處理(NLP)來更好地服務他們的客戶，自動化重複的任務，並簡化運營。數據是現在最有價值的企業商品之一。根據IDG的2020年CIO報告，37%的IT領導者表示，數據分析將推動他們組織今年最大的IT投資。
  • 注意力機制(Attention Mechanism)在自然語言處理中的應用
    基於注意力（attention）機制的神經網絡成為了最近神經網絡研究的一個熱點，本人最近也學習了一些基於attention機制的神經網絡在自然語言處理（NLP）領域的論文，現在來對attention在NLP中的應用進行一個總結，和大家一起分享。
  • 一本書精通Python自然語言處理
    NLP主要關注人機互動，它提供了計算機和人類之間的無縫交互，使得計算機在機器學習的幫助下理解人類語言。今天小編就給大家介紹一本《精通Python自然語言處理》，感受用Python是如何開發令人驚訝的NLP項目的。自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）關注的是自然語言與計算機之間的交互。
  • 強化學習在自然語言處理上的應用
    研究興趣主要集中在人工智慧、深度學習、強化學習，自然語言處理如自動問答、人機對話系統、情感與情緒智能等。已超過50篇CCF A/B類論文發表在ACL、IJCAI、AAAI、EMNLP、KDD、ICDM、ACM TOIS、Bioinformatics、JAMIA等國際頂級和主流會議及期刊上。
  • WAIDC | 自然語言處理如何為行業應用賦能
    一覽群智技術副總裁劉佔亮以「自然語言處理與行業應用」為題，分享了一覽群智在NLP多個領域的研發成果，賦能金融、公安、媒體等行業，探索出一條把人工智慧轉化成生產力的道路。（以下內容為主題演講實錄）當我們在談論自然語言處理時，不妨先想一下，什麼是語言？按照正式的定義，語言是某個符號系統上按照一定規律構成的句子和符號串的有限或無限的集合。那麼，什麼是自然語言？自然語言是人們日常使用的語言，是自然而然的隨著人類社會發展演變而來的語言。
  • 深度學習技術,在自然語言處理方面的七大應用(paper)
    儘管自然語言領域還存在許多極具挑戰性的問題，但是深度學習方法的應用，卻為某些特定的語言問題提供了最先進的解決思路。深度學習模型的表現不僅僅局限於熱門的基礎問題。事實上，一個簡單獨立的深度學習模型就可以學習單詞的意義和執行語言任務，避免了一系列的專業操作和人工流程。
  • 金融方向課題:利用自然語言處理技術做出投資策略
    金融市場中，對傳統的數字信息的分析已經不能滿足學者、量化研究者的需要，藉助於機器學習特別是自然語言處理相關工具、算法的發展， 對文本信息的系統結構化解讀是當今學界與業界的一大熱點。公司年報、分析師研報、新聞、社交媒體、管理層電話紀要……藉助Python及相關自然語言處理工具，你可以從大數據文本海洋中自由地提取你需要的信息，在一行行代碼中完成與其他市場參與者的交流，形成投資分析的決策。
  • 深度解讀谷歌SyntaxNet:全新TensorFlow自然語言處理模型
    本文中，Hobbibal深度解讀了谷歌的自然語言處理模型。上周，谷歌開源了其基於人工智慧系統Tensorflow的自然語言解析模型分析庫SyntaxNet。在過去的兩年時間裡，谷歌研究人員利用這個分析庫發布了一系列神經網絡分析模型。自從SyntaxNet發布以來，筆者就一直關注它，當然也一直也期待這個軟體能夠開源。
  • 深度解讀谷歌 SyntaxNet:全新 TensorFlow 自然語言處理模型
    本文中，Hobbibal深度解讀了谷歌的自然語言處理模型。上周，谷歌開源了其基於人工智慧系統Tensorflow的自然語言解析模型分析庫SyntaxNet。在過去的兩年時間裡，谷歌研究人員利用這個分析庫發布了一系列神經網絡分析模型。自從SyntaxNet發布以來，筆者就一直關注它，當然也一直也期待這個軟體能夠開源。
  • 中文自然語言處理相關資料集合指南
    【導讀】crownpku維護了一個關於中文自然語言處理相關資料索引網站，包含中文NLP工具、中文語料、中文NLP學術組織、中文NLP商業服務等。
  • Python 自然語言處理入門
    （點擊上方藍字，快速關注我們）編譯：伯樂在線專欄作者 - Ree Ray如有好文章投稿，請點擊 → 這裡了解詳情本文從概念和實際操作量方面，從零開始，介紹在Python中進行自然語言處理2 相關介紹2.1 自然語言處理自然語言處理廣納了眾多技術，對自然或人類語言進行自動生成，處理與分析。雖然大部分 NLP 技術繼承自語言學和人工智慧，但同樣受到諸如機器學習，計算統計學和認知科學這些相對新興的學科影響。在展示 NLP 技術的例子前，有必要介紹些非常基礎的術語。
  • 自然語言處理中的Attention Model:是什麼以及為什麼[一]
    本文只談談文本處理領域的AM模型，在圖片處理或者（圖片-圖片標題）生成等任務中也有很多場景會應用AM模型，但是我們此處只談文本領域的AM模型，其實圖片領域AM的機制也是相同的。Encoder-Decoder框架可以看作是一種文本處理領域的研究模式，應用場景異常廣泛，本身就值得非常細緻地談一下，但是因為本文的注意力焦點在AM模型。所以此處我們就只談一些不得不談的內容，詳細的Encoder-Decoder模型以後考慮專文介紹。
  • 基於深度學習的自然語言處理技術:邊界在何方?
    在深度學習技術引入自然語言處理之前，自然語言處理所使用的數學工具跟語音、圖像、視頻處理所使用的數學工具截然不同，這些不同模態之間的信息流動存在巨大的壁壘。而深度學習的應用，把自然語言處理和語音、圖像、視頻處理所使用的數學工具統一起來了，從而打破了這些不同模態信息之間的壁壘，使得多模態信息的處理和融合成為可能。
  • Awesome-Chinese-NLP:中文自然語言處理相關資料
    HanLP (Java)SnowNLP (Python) Python library for processing Chinese textYaYaNLP (Python) 純python編寫的中文自然語言處理包，取名於「牙牙學語」小明NLP (Python) 輕量級中文自然語言處理工具DeepNLP (Python) Deep
  • 自然語言處理NLP快速入門
    【導讀】自然語言處理已經成為人工智慧領域一個重要的分支，它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。
  • 自然語言處理又有哪些新發展?百度王海峰解讀語言與智能
    王海峰是人工智慧研究及應用，尤其是自然語言處理領域的領軍者，在國內外學界和工業界享有盛譽。因此，如何理解和運用自然語言，是人工智慧需要解決的核心問題之一。當下，大數據、知識圖譜、機器學習、深度學習等技術快速發展，並與自然語言處理密切結合，推動語言智能持續發展和突破，並越來越多地應用於各個行業。自然語言處理是人工智慧皇冠上的明珠，而填補語言鴻溝的機器翻譯則是自然語言處理最典型的應用技術之一。
  • 獨家 | 快速掌握spacy在python中進行自然語言處理(附代碼&連結)
    作者：Paco Nathan翻譯：笪潔瓊校對：和中華本文簡要介紹了如何使用spaCy和Python中的相關庫進行自然語言處理
  • 《Python自然語言處理》504頁PDF
    自然語言處理(Natural Language Processing，NLP)是計算機科學領域與人工智慧領域中的一個重要方向
  • NLP自然語言處理組
    分析理解人類語言是人工智慧的重要問題之一。南京大學自然語言處理課題組從事NLP領域研究工作近40年，國內最早從事該領域研究的科研團體之⼀，先後承擔過該領域的國家科技攻關項目、863項目、國家自然科學基金和江蘇省自然科學基金以及對外合作項目的研製，積累了大量的該領域研究工作所涉及到的理論、技術和經驗。