自然语言处理如何在企业中应用？

当我们致电公司的呼叫中心以提供所需的服务时，我们总是听到“可能会记录此呼叫以进行质量和培训。”尽管一些呼叫用于培训目的，但是这些呼叫甚至用于改进自然语言处理算法。从现场客户行为到每日或季节性趋势，典型的数据仓库可以包含各种数据。从这些信息中获得的见解使企业进入了客户理解的新领域，但是将分析限制为这种高度结构化的格式会排除目前正在创建的大多数数据。创建的数据中有80％是非结构化的。它是通过与客户服务代表的对话以及社交媒体网站以及其他地方的对话生成的。组织正在转向自然语言处理（NLP）技术，以从在线和通话记录中获得的无数非结构化数据中获得理解。

简而言之，自然语言处理使机器能够阅读，理解并从人类语言中获取含义。自然语言处理所面临的挑战是，计算机通常要求人们以编程语言进行交流，尽管自然语言绝不是显性语言，但编程语言必须是明确的和高度结构化的。由于语言结构高度，机器始终很难掌握人类语言的上下文。但是在机器学习的帮助下，计算机确定了人类语言的不确定性。

自然语言处理如何在企业中应用？

情绪分析

情感分析广泛用于Web和社交媒体监视，因为它使企业可以对组织及其服务获得广泛的公众意见。从社交媒体的文本和表情符号中提取见解的能力是全球组织广泛采用的一种做法。迅速了解客户的态度和响应的能力是Expedia这样的公司所利用的。数字媒体为任何行业的企业提供了巨大的机会，以获取用户在Web和社交媒体上共享的需求，观点和意图。倾听消费者的声音需要深入了解客户用自然语言表达的内容：NLP是理解人类语言并破解其背后情感的最佳方法。

情绪分析

尽管公司始终将情感（正面或负面）视为用户通过社交媒体表达的观点的最重要价值，但现实情况是，情感提供了很多信息，可以解决客户的选择，甚至可以决定他们的决定。因此，专注于情绪的NLP情感分析显示出自己的优势。在NLP的帮助下，公司可以更好地了解其客户，以改善他们的体验，这将帮助企业改变其市场地位。

例如：如果客户通过消息或电子邮件投诉有关其服务或产品的问题，则自然语言处理系统将识别出情绪，分析文本并对其进行标记，以进行相应的快速自动答复。所有这些都可以节省公司的时间和金钱。甚至公司也可以在网络和社交媒体上搜索有关其品牌的提及，并量化上下文是负面，中立还是正面。

电子邮件过滤器

电子邮件过滤器是自然语言处理的常见用例之一。通过分析流经服务器的电子邮件中的文本，电子邮件提供商可以阻止基于垃圾邮件的电子邮件内容进入其邮箱。

电子邮件过滤避免垃圾邮件

语音识别

有一些借助自然语言处理开发的工具，这些工具使公司可以为任何系统创建智能的语音驱动界面。企业正在使用自然语言处理技术来理解人类语言和查询。该公司的平台没有尝试根据正常的人类语言使用模式来理解概念，而是依赖于为每个应用程序创建的自定义知识图，并且可以更好地完成识别与客户领域相关的概念的工作。

信息提取

企业中许多重要的决策正在逐渐摆脱人工监督和控制。金融等行业中的许多商业决策都是受新闻影响的情绪驱动的。新闻内容的大部分以文本，图表和图像的形式出现。自然语言处理的一项艰巨任务是获取这些文本，以可用于决策能力的格式分析和提取相关信息。例如，大宗合并的消息可能会影响业务决策，并被整合到交易算法中，这可能对数百万美元的利润产生影响。

随着高级统计算法的出现，程序现在能够使用统计推断通过计算某些结果的概率来理解人类对话。结合了自然语言处理和机器学习的程序可以通过处理更多的数据不断提高自身。随着技术的进步，隐藏在非结构化数据中的所有见解变得越来越可行。自然语言处理正在为企业赢得巨大的吸引力和巨大的潜力。