适用于现代企业的 NLP 应用程序及其用例

数字环境中超过 80% 的可用数据是非结构化数据。 究竟什么是非结构化数据？

无法以图形或表格格式（基本上以任何一致的结构化数据形式）表示的文本、图像和视频构成了非结构化数据。 现在，如果不进行分析和结构化，非结构化数据对企业没有任何用处。 因此，我们需要 NLP（自然语言处理）来处理、组织和解释这些非结构化数据。

使用自然语言处理技术的另一个令人着迷的原因是在个人与现代技术（如人工智能、机器学习、机器人技术等）之间形成交流。

数字企业使用自然语言处理应用程序来确保现代技术可以解释其领域中发布的每一个非结构化数据。 事实上，随着越来越多的组织试图填补人机通信之间的空白，到 2025 年，全球自然语言处理市场的收入预计将达到 430 亿美元左右。

由于自然语言处理应用程序和软件呈指数级增长，现在是我们开始将它们纳入我们业务的时候了。 我们从基础开始怎么样？

本文将作为自然语言处理技术、其用例和实时示例的综合指南，因此请确保不要跳过任何重要的内容。

什么是自然语言处理 (NLP)？

自然语言处理是一种帮助计算机处理和解释人类语言的人工智能。 简单来说，NLP 技术使机器能够阅读、理解任何非结构化数据并从中获取意义。 理想情况下，自然语言处理模型通过由各种软件提供支持的计算库来处理语音和文本。

企业可以进一步从非结构化数据中提取隐藏的模式和洞察力，并根据可靠的事实做出明智的决策。

如今，由于数据可访问性的显着改进和计算能力的提高，AI 和 NLP 正在蓬勃发展。 这展示了来自各个领域的企业，例如医疗保健、金融、媒体、人力资源等，如何依赖自然语言处理技术。

通过发现 NLP 的实际应用和示例，您将了解更多 NLP。

AI和NLP的实时示例

虽然术语人工智能 (AI) 和自然语言处理 (NLP) 可能会让人联想到未来机器人的图像，但组织已经每天使用基本的 NLP 示例。 以下是自然语言处理技术的几个突出的实时示例：

智能助手

您可能已经熟悉 Apple 的 Siri 和 Amazon 的 Alexa，专门通过语音识别功能识别语音。 这些智能助手进一步推断出对人类语音（主要是非结构化数据）的有意义且基于解决方案的响应。

现代客户现在希望智能助手能够理解上下文线索并使某些活动更易于管理，例如订购物品、回答个人查询，甚至幽默地回应。 所有这一切都可以通过 AI 支持的基于 NLP 的模型实现，该模型可帮助智能助手解码人类语音。

这方面的一个例子可以在 Appinventiv 为其客户创新眼镜开发的 Vyrb 应用程序中看到。 Vyrb 是一款用于社交媒体的语音助手应用程序，允许使用蓝牙眼镜和其他可穿戴设备在 Twitter 和 Facebook 等平台上发布语音。 这是组织如何将基于 NLP 的智能助手用于其现代业务流程的经典示例。

预测文本

自动更正、预测文本和自动完成等功能在智能手机和其他在线空间中极为常见。 预测文本几乎类似于搜索引擎，它们根据您经常输入和搜索的内容来预测和建议即将出现的单词。 自动更正功能甚至会更改您的措辞，以使整个陈述听起来与其他用户更相关。 同时，机器也会在每次建议时向您学习。

您使用基于 AI-NLP 的预测文本功能的时间越长，它就会根据您的喜好学习和自定义更多内容。

数字电话

您可能经常听到“此通话可能会出于培训目的而录音”，并想知道这意味着什么。 通话录音用于 NLP 系统从数据库中学习，并在未来提供改进和个性化的服务。 自动化系统将客户呼叫定向到使用这些 NLP 数据库响应客户请求的聊天机器人或服务代表。 这是由数字电信和客户服务组成的每个企业都遵循的常见 NLP 实践。

例如，Appiventiv 开发了基于自然语言处理的人工智能机器人聊天助手，以集成到一家全球银行的网络和移动银行应用程序中。 这有助于银行实时解决客户投诉，对被盗信用卡或任何盗窃行为采取快速行动，并最大限度地提高客户服务。

电子邮件过滤器

自然语言处理技术最基本的应用之一是电子邮件过滤器。

电子邮件过滤器功能从垃圾邮件过滤器开始，并发现某些短语和单词； 但是，这已升级为最流行的应用程序，称为 Gmail 分类。 系统根据内容识别电子邮件是否属于三个类别（社交、主要或促销）之一。 如果您使用 Gmail，则必须将收件箱的大小保持在可管理的范围内。 电子邮件过滤器保持邮件的相关性完好无损，可帮助您快速响应。

数据分析

随着越来越多的商业智能供应商开始使用自然语言界面进行数据可视化，自然语言处理技术被集成到数据分析工作流程中。 一个例子是更智能的视觉编码，它根据数据的语义为正确的任务提供最佳的可视化。 这为人们使用自然语言处理语句和问题片段探索您的业务数据提供了更多机会。

当您将 NLP 应用于数据时，它不仅可以提高可访问性，还可以降低跨组织进行分析的障碍。

语言翻译

许多语言不允许直接翻译，并且对句子结构有不同的顺序，翻译服务会忽略这些顺序。 但是自然语言处理并没有忽略任何句子结构。 借助 NLP，在线翻译人员可以准确翻译任何语言或片段，同时呈现语法正确的结果。

此外，自然语言处理软件和工具还可以根据输入文本识别语言并自动翻译。

除上述示例外，自然语言处理技术还赋予内容制作者自动化元数据和追求便捷品牌交互的能力。 就像这些例子一样，NLP 的应用范围更广、功能更强大。 让我们详细了解自然语言处理的一些重要业务应用程序和用例。

商业环境中自然语言处理的用例

当企业拥有大量客户数据而无法提供任何洞察力和信息来规范业务时，就会出现一个主要问题。 自然语言处理应用程序和技术有助于分析不规则数据以识别情绪、反馈、模式和其他与业务相关的见解。 NLP 还有什么用途？ 让我们来了解一下。

目标广告

有一天，您在亚马逊上搜索产品，然后连续几天，类似产品会通过 Google 向您投放广告。 你知道这里发生了什么吗？

目标广告！ 这是一种在线广告，根据用户的在线搜索向用户展示广告。 大多数数字企业使用有针对性的广告来节省资金并获得潜在客户。

目标广告的算法是基于关键字匹配的。 NLP 模型捕获这些关键字和短语以与广告相关联。 其他因素，例如最近的网站访问和频繁打开的网页，会影响目标广告算法。 然而，整个关键词手表圈都是由 NLP 驱动的。

招聘和招聘

使用自然语言处理，招聘人员可以轻松方便地找到合适的候选人。 NLP运行的名称实体识别和信息提取等技术用于提取位置、名称、技能和经验。 此外，这些特征可用于识别适合和不适合的候选者。

这种公正的简历筛选和选择过程减少了大约 80% 的体力劳动。 许多企业还利用自然语言处理软件，如 ATS（申请人跟踪系统）来有效筛选简历。

社交媒体监控

每个企业的潜在客户都可能在社交媒体平台上可用，以保持数字形象。 他们的每日提要和帖子会生成大量数据，显示用户的购买模式、客户行为、好恶。 在这里，NLP 技术可以帮助企业分析社交媒体帖子并从中提取相关见解。 社交媒体监控还允许企业检查用户面临的产品问题。

聊天机器人

客户服务和体验是任何业务中最重要的部分。 我们已经讨论了自然语言处理在智能协助和聊天机器人中的用途； 但是，随着客户体验的升级，NLP 还可以节省您聘请客户代表的业务成本。

从推荐产品到收集产品反馈，聊天机器人是现代客户的完美伴侣。

例如，Mudra 是一款聊天机器人应用程序，可为千禧一代提供预算管理解决方案，从而降低成本并彻底改变传统的财务管理流程。

文本摘要

自动文本摘要是不言自明的。 该功能通过提取最重要的功能和关键字来帮助总结文本。 最终目标是简化处理大量数据的过程，包括法律文件、科学论文、新闻内容/文章等。

企业用来汇总数据的标准 NLP 技术有两种：

• 基于提取的摘要 - 这会提取关键短语并创建摘要，而无需增强文本并添加额外内容
• 基于抽象的摘要——这通过解释原始内容来创建新的短语。 这种方法更常见，并且在自动化业务流程方面表现更好。

紧急检测

自然语言处理的用途与您使用它们一样广泛。 NLP 还可以帮助企业检测文本中的紧迫性。 基于 NLP 的紧急检测模型由企业定制和训练，以识别某些表示不满和严重性的单词和表达。

这使企业能够对最关键的客户请求进行优先排序，以免他们被一堆未解决的票所淹没。 紧急情况检测还可以缩短业务响应时间，从而最大限度地提高客户满意度。

AI 和 NLP 的强大优势不仅限于检测文本的紧迫性。 在当前的数字环境中，每个行业都在利用基于 NLP 的应用程序和软件来处理应急管理的各个方面。

医疗保健行业中紧急检测的一个突出示例是基于 AI 和 NLP 的 YouCOMM 应用程序，它提供了对医疗帮助的实时访问。 它有助于在紧急或紧急医疗的情况下将医院患者与内部护士联系起来。

自然语言处理和人工智能的结合是每个企业更有效地运营业务所需要的。 有无限的 NLP 软件和工具可用，可以根据每个企业的需求和流程进行定制。 但是，最好从可靠的 AI 和 ML 软件开发公司寻求专业知识，以获得量身定制的分析和见解。

Appinventiv 如何为您提供顶级 NLP 解决方案？

Appinventiv 拥有一支由人工智能软件和应用程序开发人员组成的专家团队，可以设计智能解决方案、自动化业务任务并更好地为您的客户服务。 我们的专业知识范围从数据捕获和处理到分析和机器学习解决方案，只提供最适合您业务的解决方案。 让我们通过我们的服务转变您的业务能力。 联系我们！