適用於現代企業的 NLP 應用程序及其用例

數字環境中超過 80% 的可用數據是非結構化數據。 究竟什麼是非結構化數據？

無法以圖形或表格格式（基本上以任何一致的結構化數據形式）表示的文本、圖像和視頻構成了非結構化數據。 現在，如果不進行分析和結構化，非結構化數據對企業沒有任何用處。 因此，我們需要 NLP（自然語言處理）來處理、組織和解釋這些非結構化數據。

使用自然語言處理技術的另一個令人著迷的原因是在個人與現代技術（如人工智能、機器學習、機器人技術等）之間形成交流。

數字企業使用自然語言處理應用程序來確保現代技術可以解釋其領域中發布的每一個非結構化數據。 事實上，隨著越來越多的組織試圖填補人機通信之間的空白，到 2025 年，全球自然語言處理市場的收入預計將達到 430 億美元左右。

由於自然語言處理應用程序和軟件呈指數級增長，現在是我們開始將它們納入我們業務的時候了。 我們從基礎開始怎麼樣？

本文將作為自然語言處理技術、其用例和實時示例的綜合指南，因此請確保不要跳過任何重要內容。

什麼是自然語言處理 (NLP)？

自然語言處理是一種幫助計算機處理和解釋人類語言的人工智能。 簡單來說，NLP 技術使機器能夠閱讀、理解任何非結構化數據並從中獲取意義。 理想情況下，自然語言處理模型通過由各種軟件提供支持的計算庫來處理語音和文本。

企業可以進一步從非結構化數據中提取隱藏的模式和洞察力，並根據可靠的事實做出明智的決策。

如今，由於數據可訪問性的顯著改進和計算能力的提高，AI 和 NLP 正在蓬勃發展。 這展示了來自各個領域的企業，例如醫療保健、金融、媒體、人力資源等，如何依賴自然語言處理技術。

通過發現 NLP 的實際應用和示例，您將了解更多 NLP。

AI和NLP的實時示例

雖然術語人工智能 (AI) 和自然語言處理 (NLP) 可能會讓人聯想到未來機器人的圖像，但組織已經每天使用基本的 NLP 示例。 以下是自然語言處理技術的幾個突出的實時示例：

智能助手

您可能已經熟悉 Apple 的 Siri 和 Amazon 的 Alexa，專門通過語音識別功能識別語音。 這些智能助手進一步推斷出對人類語音（主要是非結構化數據）的有意義且基於解決方案的響應。

現代客戶現在希望智能助手能夠理解上下文線索並使某些活動更易於管理，例如訂購物品、回答個人查詢，甚至幽默地回應。 所有這一切都可以通過 AI 支持的基於 NLP 的模型實現，該模型可幫助智能助手解碼人類語音。

這方面的一個例子可以在 Appinventiv 為其客戶創新眼鏡開發的 Vyrb 應用程序中看到。 Vyrb 是一款用於社交媒體的語音助手應用程序，允許使用藍牙眼鏡和其他可穿戴設備在 Twitter 和 Facebook 等平台上發布語音。 這是組織如何將基於 NLP 的智能助手用於其現代業務流程的經典示例。

預測文本

自動更正、預測文本和自動完成等功能在智能手機和其他在線空間中極為常見。 預測文本幾乎類似於搜索引擎，它們根據您經常輸入和搜索的內容來預測和建議即將出現的單詞。 自動更正功能甚至會更改您的措辭，以使整個陳述聽起來與其他用戶更相關。 同時，機器也會在每次建議時向您學習。

您使用基於 AI-NLP 的預測文本功能的時間越長，它就會根據您的喜好學習和自定義更多內容。

數字電話

您可能經常聽到“此通話可能會出於培訓目的而錄音”，並想知道這意味著什麼。 通話錄音用於 NLP 系統從數據庫中學習，並在未來提供改進和個性化的服務。 自動化系統將客戶呼叫定向到使用這些 NLP 數據庫響應客戶請求的聊天機器人或服務代表。 這是由數字電信和客戶服務組成的每個企業都遵循的常見 NLP 實踐。

例如，Appiventiv 開發了基於自然語言處理的人工智能機器人聊天助手，以集成到一家全球銀行的網絡和移動銀行應用程序中。 這有助於銀行實時解決客戶投訴，對被盜信用卡或任何盜竊行為採取快速行動，並最大限度地提高客戶服務。

電子郵件過濾器

自然語言處理技術最基本的應用之一是電子郵件過濾器。

電子郵件過濾器功能從垃圾郵件過濾器開始，並發現某些短語和單詞； 但是，這已升級為最流行的應用程序，稱為 Gmail 分類。 系統根據內容識別電子郵件是否屬於三個類別（社交、主要或促銷）之一。 如果您使用 Gmail，則必須將收件箱的大小保持在可管理的範圍內。 電子郵件過濾器保持郵件的相關性完好無損，可幫助您快速響應。

數據分析

隨著越來越多的商業智能供應商開始使用自然語言界面進行數據可視化，自然語言處理技術被集成到數據分析工作流程中。 一個例子是更智能的視覺編碼，它根據數據的語義為正確的任務提供最佳的可視化。 這為人們使用自然語言處理語句和問題片段探索您的業務數據提供了更多機會。

當您將 NLP 應用於數據時，它不僅可以提高可訪問性，還可以降低跨組織進行分析的障礙。

語言翻譯

許多語言不允許直接翻譯，並且對句子結構有不同的順序，翻譯服務會忽略這些順序。 但是自然語言處理並沒有忽略任何句子結構。 借助 NLP，在線翻譯人員可以準確翻譯任何語言或片段，同時呈現語法正確的結果。

此外，自然語言處理軟件和工具還可以根據輸入文本識別語言並自動翻譯。

除上述示例外，自然語言處理技術還賦予內容製作者自動化元數據和追求便捷品牌交互的能力。 就像這些例子一樣，NLP 的應用範圍更廣、功能更強大。 讓我們詳細了解自然語言處理的一些重要業務應用程序和用例。

商業環境中自然語言處理的用例

當企業擁有大量客戶數據而無法提供任何洞察力和信息來規範業務時，就會出現一個主要問題。 自然語言處理應用程序和技術有助於分析不規則數據以識別情緒、反饋、模式和其他與業務相關的見解。 NLP 還有什麼用途？ 讓我們來了解一下。

目標廣告

有一天，您在亞馬遜上搜索產品，然後連續幾天，類似產品會通過 Google 向您投放廣告。 你知道這裡發生了什麼嗎？

目標廣告！ 這是一種在線廣告，根據用戶的在線搜索向用戶展示廣告。 大多數數字企業使用有針對性的廣告來節省資金並獲得潛在客戶。

目標廣告的算法是基於關鍵字匹配的。 NLP 模型捕獲這些關鍵字和短語以與廣告相關聯。 其他因素，例如最近的網站訪問和頻繁打開的網頁，會影響目標廣告算法。 然而，整個關鍵詞手錶圈都是由 NLP 驅動的。

招聘和招聘

使用自然語言處理，招聘人員可以輕鬆方便地找到合適的候選人。 NLP運行的名稱實體識別和信息提取等技術用於提取位置、名稱、技能和經驗。 此外，這些特徵可用於識別適合和不適合的候選者。

這種公正的簡歷篩选和選擇過程減少了大約 80% 的體力勞動。 許多企業還利用自然語言處理軟件，如 ATS（申請人跟踪系統）來有效篩選簡歷。

社交媒體監控

每個企業的潛在客戶都可能在社交媒體平台上可用，以保持數字形象。 他們的每日提要和帖子會生成大量數據，顯示用戶的購買模式、客戶行為、好惡。 在這裡，NLP 技術可以幫助企業分析社交媒體帖子並從中提取相關見解。 社交媒體監控還允許企業檢查用戶面臨的產品問題。

聊天機器人

客戶服務和體驗是任何業務中最重要的部分。 我們已經討論了自然語言處理在智能協助和聊天機器人中的用途； 但是，隨著客戶體驗的升級，NLP 還可以節省您聘請客戶代表的業務成本。

從推薦產品到收集產品反饋，聊天機器人是現代客戶的完美伴侶。

例如，Mudra 是一款聊天機器人應用程序，可為千禧一代提供預算管理解決方案，從而降低成本並徹底改變傳統的財務管理流程。

文本摘要

自動文本摘要是不言自明的。 該功能通過提取最重要的功能和關鍵字來幫助總結文本。 最終目標是簡化處理大量數據的過程，包括法律文件、科學論文、新聞內容/文章等。

企業用來匯總數據的標準 NLP 技術有兩種：

• 基於提取的摘要 - 這會提取關鍵短語並創建摘要，而無需增強文本並添加額外內容
• 基於抽象的摘要——這通過解釋原始內容來創建新的短語。 這種方法更常見，並且在自動化業務流程方面表現更好。

緊急檢測

自然語言處理的用途與您使用它們一樣廣泛。 NLP 還可以幫助企業檢測文本中的緊迫性。 基於 NLP 的緊急檢測模型由企業定制和訓練，以識別某些表示不滿和嚴重性的單詞和表達。

這使企業能夠對最關鍵的客戶請求進行優先排序，以免他們被一堆未解決的票所淹沒。 緊急情況檢測還可以縮短業務響應時間，從而最大限度地提高客戶滿意度。

AI 和 NLP 的強大優勢不僅限於檢測文本的緊迫性。 在當前的數字環境中，每個行業都在利用基於 NLP 的應用程序和軟件來處理應急管理的各個方面。

醫療保健行業中緊急檢測的一個突出示例是基於 AI 和 NLP 的 YouCOMM 應用程序，它提供了對醫療幫助的實時訪問。 它有助於在緊急或緊急醫療的情況下將醫院患者與內部護士聯繫起來。

自然語言處理和人工智能的結合是每個企業更有效地運營業務所需要的。 有無限的 NLP 軟件和工具可用，可以根據每個企業的需求和流程進行定制。 但是，最好從可靠的 AI 和 ML 軟件開發公司尋求專業知識，以獲得量身定制的分析和見解。

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