了解自然语言处理如何演变为业务优化的推动者。基于人工智能的工具现在统治着每个工业部门。随着社交媒体、组织和数字平台的丰富，生成的数据中不乏有用的资源。尽管企业一直在使用这些数据来满足他们的需求，但这些数据中有很大一部分（近80%）是非结构化的且不可访问的。这就是自然语言处理(NLP)的用武之地。NLP是人工智能的一种应用，为需要快速可靠地分析文本数据的公司提供了广泛的应用。这有效地实现了人机交互，并允许对以前未使用的大量数据进行分析和格式化。它赋予机器阅读、理解和从人类语言中获取意义的能力。商业公司已经发现了这项技术的好处，并测试和执行了NLP最有益的应用，以推进商业智能。如今，借助NLP，企业可以利用数据创造价值、分析市场、了解客户并获得竞争优势。据估计，2025年NLP市场规模将比2017年增长14倍，从30亿美元左右增长到430亿美元以上。在过去的几年里，NLP在理论和实践上都取得了重大飞跃，融合了各种基于行业的解决方案。让我们来看看自然语言处理的一些广泛使用的商业应用。1.聊天机器人它们是NLP最普遍的用例，因为它们在处理客户支持请求和查询方面做得更好。他们充当第一线支持，对请求进行分类并将它们路由到适当的团队或部门。此外，聊天机器人为简单的客户问题提供虚拟帮助，并减轻不需要任何技能的低优先级、高周转率的任务。例如，Zomato聊天框。2.邮件过滤这是NLP的另一个广泛应用。在这种情况下，通过分析流经其服务器的电子邮件中的文本，电子邮件提供商可以防止基于垃圾邮件的电子邮件内容到达他们的邮箱。此外，它增加了一层网络安全保护并节省了时间。例如，Unroll.me。3.招聘NLP帮助招聘经理通过简历筛选筛选出更好的候选人。自动化的求职者寻找工具扫描求职者的简历以提取所需的信息并确定合适的求职者。这将节省大量时间并提供更有效的解决方案。例如，甲骨文Taleo。4.神经机器翻译是自然语言处理最古老的应用之一。在这一点上，机器翻译使用神经网络来翻译低影响的内容，例如电子邮件、监管文本等，并加速与合作伙伴的沟通和其他业务交互。神经机器翻译工具使用双向循环神经网络（也称为编码器）将源语句处理成向量，供第二个循环神经网络（称为解码器）预测目标语言中的单词。例如，谷歌翻译。5.情感分析也称为意见挖掘，NLP有助于识别客户的态度、情绪状态、判断或意图。这可以通过为文本分配极性（积极、中性或消极）来实现，或者相反地努力识别上下文的潜在情绪（快乐、悲伤、平静、愤怒）。这使企业能够获得有关该组织及其服务的广泛公众意见。它还有助于进行竞争比较，并在必要时对业务战略进行重要调整。例如，信誉。6.有针对性的广告业务总是强调达到最大的受众规模，以增加潜在客户的机会。因此，NLP可以成为在正确的时间为正确的受众智能定位和投放广告的绝佳来源。这是通过分析搜索关键词、浏览行为、电子邮件和社交媒体平台来在线寻找潜在客户来完成的。定向广告主要依赖关键字匹配。为此，主要使用文本分析和文本挖掘工具。例如，ApacheOpenNLP。7.文案NLP可以通过完善您的内容营销策略来发展您的业务。它可以编写更符合您品牌口碑的营销内容，并提供洞察哪些信息对您的目标受众最有吸引力——例如，阿里巴巴的人工智能文案。8.内部威胁检测基于NLP的内部威胁应用程序可以帮助确定通信中是否存在任何非法或恶意意图，并检测威胁模式以快速降低风险。这一点至关重要，因为数据泄露会给公司和客户带来巨大损失。例如，斯普伦克。NLP目前正在渗透每一个希望提升其商业智能系统的企业。已经在上述背景下利用这些软件的公司日益增长的竞争优势应该是它们今天如此重要的驱动力。埃森哲建议，当企业组织开始设计和构建他们的NLP应用程序时，他们必须确保IT员工和实施合作伙伴拥有进行全面评估所需的带宽和专业知识，以使NLP技术与业务目标保持一致。
