公西雁桃|企业的6种自然语言处理示例
如果这是您第一次听说自然语言处理（也称为NLP） ， 则基本上涉及使用机器学习从人类语言中获取含义 。
现在 ， 这似乎是非常创新的尖端技术 ， 但事实是 ， 多年来 ， NLP已经成为我们生活中的一部分 。 实际上 ， 来自全球的消费者每天都在与NLP互动 ， 甚至没有意识到这一点 。
想更多地了解NLP及其许多用途？我分享了各个行业的20种自然语言处理示例 。
什么是自然语言处理？
为了扩展我们先前的定义 ， NLP是人工智能的一个分支 ， 可以帮助计算机理解 ， 解释和操纵人类语言 。
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现在 ， 您已经对NLP有了更好的了解 ， 请查看这20个自然语言处理示例 ， 这些示例展示了NLP的用途 。
在自然语言处理示例列表中 ， 最重要的就是……社交媒体监控！
如果您曾经使用过社交媒体监控工具（例如Hootsuite或Buffer） ， 则这些工具基本上都是使用NLP技术构建的 。 这些工具可帮助您监视社交媒体渠道 ， 以提及您的品牌 ， 并在消费者谈论您的品牌时提醒您 。
正如许多营销商和企业主所知道的那样 ， 在社交媒体上进行负面评价会在一个晚上破坏品牌的声誉 。 牢记这一点 ， 对于公司而言 ， 参与社交媒体监视或收听非常重要 ， 并确保它们立即解决任何潜在的危机 。
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情绪分析
在我们的自然语言处理示例列表中 ， 接下来是情感分析 ， 它基本上是社交媒体监控的较小子集 。
后者指的是监视社交媒体格局并听取整个对话 ， 而前者专门处理识别意见并确定帖子作者对品牌持肯定 ， 否定或中立的看法 。
NLP再次出现在这里 。 基本上 ， 使用NLP ， 情感分析工具会挑选出充满感情色彩的词语 ， 这些词语用来描述品牌和/或客户对品牌的体验 。
例如 ， 如果一个帖子包含很多积极的语言 ， 例如“惊奇” ， “奇妙” ， “精彩” ， 则该工具可能会得出结论 ， 总体情绪是积极的 。
借助情感分析 ， 公司可以衡量客户对特定产品或服务 ， 甚至对他们已实施的最近更改的接受程度（例如 ， 退货政策 ， 支持政策的机会等） 。
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文字分析
文本分析可以分为几个子类别 ， 包括形态分析 ， 语法分析 ， 句法分析和语义分析 。
通过分析文本并提取不同类型的关键元素（例如主题 ， 人员 ， 日期 ， 位置 ， 公司） ， 公司可以更好地组织其数据 ， 并从中确定有用的模式和见解 。
例如 ， 电子商务公司可以对他们的产品评论进行文本分析 ， 以找出客户对他们的产品的喜欢或不喜欢的种类 ， 以及客户如何使用他们的产品 。 为此 ， 这些公司可以使用配备NLP的工具 ， 例如Wonderflow的Wonderboard 。
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调查分析
除了分析产品评论之外 ， 公司还可以分析其调查结果 ， 以得出可行的见解 。 NLP再次帮助这些公司理解其所有原始数据 ， 并产生有用的见解和收获 。
当然 ， 进行小规模调查的公司可能会选择手动分析其数据并提出建议 。
就是说 ， 如果您要调查10,000个客户的整个数据库 ， 那么坐下来仔细筛选所有结果是不可行的 。 在这里 ， 使用配备NLP的工具使过程自动化更加有意义 。
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垃圾邮件过滤器
认为垃圾邮件不是一个大问题吗？再想一想 。 据统计 ， 垃圾邮件占所有发送电子邮件的45％ ， 每天发送约145亿封垃圾邮件 。
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