照片由 罗曼·奥丁佐夫
想象一个机器能够理解你所说的话和你的感受的世界;你可以与计算机对话,它会做出回应;技术可以筛选文本并为您进行总结。等一下。您无需想象任何事情——随着 NLP 的采用,这已成为现实。
作为人工智能的一个子领域,自然语言处理(NLP)已成为技术突破,使计算机能够使用人类语言进行交流。它是 市场规模 18.9 年估值为 2023 亿美元,预计到 68 年将增长到 2028 亿美元。考虑到 NLP 在现代世界中的多样化应用(从聊天机器人到机器翻译再到文档分析),这一点不足为奇。
在这篇文章中,我们讨论 NLP 对业务的变革性影响、其用例以及每个行业的现实示例。我们还简要介绍了自然语言处理的好处、挑战以及它给我们带来的未来机遇。
NLP 是语言学、统计和机器学习 (ML) 技术的结合,可以处理大量数据。这使得计算机能够掌握人类语言的细微差别,理解上下文,并以有意义的方式做出响应。换句话说,NLP 算法旨在架起人类与人工智能沟通的桥梁。
但情况并非总是如此。下面的信息图涵盖了 NLP 随着时间的推移的演变,直到达到今天的潜力。采用 NLP 的关键驱动因素是计算能力的提高、人工智能和机器学习的进步以及数据可用性。后者的发生很大程度上是因为云提供了更好的可扩展性和更低的数据存储和处理成本。
NLP 的演变
NLP 的演变也是从基于规则的系统到 ML 算法的转变,ML 算法可以学习“理解”语言。在基于规则的方法中,专家手动对 NLP 中的每条规则进行编码。这就是为什么与机器学习相比,这些系统更加静态且不可适应。
进一步探索 NLP 的本质,我们应该提到它的基本目标是理解人类语言并与之交互。因此,我们区分:
- 自然语言理解(NLU),涉及意义的提取。它有助于理解书面和口头语言的复杂性和细微差别,处理歧义和上下文变化。例如,NLU 可以方便地区分口音或理解俚语。
- 自然语言生成(NLG),负责从数据中生成类似人类的响应。 NLG 使用统计方法和语言模型来分析大量数据,有助于以对话方式“响应”用户查询。它还处理文本摘要、机器翻译和内容创建。
自然语言理解与自然语言生成
现在我们可以概述 NLP 的工作原理。基本上有两个步骤:
- 将文本转换为机器可以理解的内容
- 分析文本以实际理解上下文和语言并提取含义
与此同时,自然语言处理系统的底层正在发生很多事情,以使机器能够执行这两个操作。让我们快速浏览一下 NLP 的关键组件,以了解它如何更好地工作:
- 标记化:将文本分解为更小的单元,例如单词或短语(标记),以更小的、可管理的块来处理它们
- 句法分析:解析语法结构以正确理解句子中的句法关系
- 词性标注:为句子中的单词分配语法标签(例如名词、动词等)以添加到句法分析中
- 语义分析:捕捉单词、短语和句子背后的含义和上下文
- 情感分析:确定文本中表达的情感或情感,如积极、消极或中性
- 命名实体识别(NER):对实体进行识别和分类,即名称、组织、位置等。
- 统计和机器学习模型:处理和分析大量数据。有监督的机器学习算法最适合文本分类和情感分析等任务,而无监督的算法则最适合聚类和主题建模。
- 语言模型:预测上下文中单词序列的概率。该技术广泛应用于自动完成和语言生成任务
- 语言翻译模型:将文本从一种语言转换为另一种语言。先进的模型,例如神经机器翻译,可以显着提高翻译的准确性。
- 语言生成技术:根据数据或给定上下文生成类似人类的响应。这种方法用于聊天机器人、文本摘要等。
这些组件的组合和集成使数据科学家能够构建强大的 NLP 系统,并为更好的 AI 通信结果做出贡献。
自然语言处理在各个行业中不断发展,每年都会出现新的应用程序。下面我们回顾了 NLP 最常见的用例,以更多地了解利用 NLP 改变沟通的业务潜力。
NLP 的热门应用
对话式人工智能和聊天机器人
当想到 NLP 时,您首先想到的是智能虚拟助手和聊天机器人。当今的 NLP 对话式人工智能系统足够复杂,可以与用户进行真实且适合上下文的对话。
像 Siri 或 Alexa 这样的虚拟助手在我们的日常使用中,处理诸如设置提醒、拨打和接听电话以及寻找停车位置等小任务。 NLP 驱动的聊天机器人通过扩展支持服务和提高个性化程度为企业做出贡献。
看看下面由 Tidio 开发的 Lyro 聊天机器人。与常规聊天机器人不同,Lyro 不需要支持代理进行任何培训——公司激活它并立即开始响应用户的查询。
图片来源: Tidio
机器翻译
机器翻译是 NLP 的第二个最重要的用例。如今,学生、语言翻译、游客和许多其他人无法想象没有谷歌翻译的生活。尽管机器翻译早在 NLP 之前就已经存在,但它通过以下方式将其提升到了一个新的水平:
- 使用变压器提高准确性和流畅性
- 促进和促进实时语言翻译
- 使上下文感知翻译成为可能,这使得过去传统的逐字翻译方法成为可能
- 帮助内容本地化,考虑文化偏好和当地方言
为了使其更具说明性,这里是 深1,一个鲜为人知的谷歌翻译竞争对手。该工具支持翻译成26种语言,帮助用户打破语言障碍。它还具有应用程序集成和网站翻译小部件。
图片来源: 深1
文件管理
NLP 还具有独特的语音转文本功能,有助于提高文档的准确性和效率。抛开听写文本而不是键入文本之类的简单用例,我们还可以讨论以下内容:
- 文本摘要:当需要快速消化大量信息时,人工智能提供的自动摘要非常有用。 NLP 并不是简单地总结冗长的文本——关键词提取和句子排序让 NLP 通过捕捉关键点以连贯的方式总结文本。
- 信息提取:在 NLP 的其他方法中,NER 对于自动信息检索和知识发现特别有效。这极大地节省了研究人员的时间和精力,使他们不必浏览大量信息。
- 文本分类:当涉及大量文本数据时,NLP 可以帮助对其进行分类。在使数据更有条理的同时,该公司还受益于信息可访问性的提高。
内容生成
由于能够捕捉事件和数据的本质,NLP 可以根据给定的信息生成内容。想必大家都已经听说过 ChatGPT 以及它如何根据正确的提示创建独特、有意义的内容。像这样的模型可以帮助内容创建者编写产品说明、社交媒体帖子、文章、电子邮件等,从而使他们的生活变得更轻松。
考虑一个比 GPT 更不主流的 AI 内容创建工具示例。 OwlyWriter 人工智能 就 SMM 而言,可以节省营销人员的工作时间。从为帖子创建标题到生成内容创意再到撰写帖子,该工具可帮助社交媒体专业人士克服作家的障碍并提高工作效率。
图片来源: 来自HootSuite
语音识别
NLP 的另一个重要应用是语音识别,它允许机器将口语翻译成书面文本。同样,像 Siri 或 Google Assistant 这样的语音助手是这种情况下最具启发性的例子。
语音识别还有许多其他用例,例如转录服务或语音控制设备。请记住允许驾驶员免提安全地控制汽车的功能。而且,智能家居设备都是基于NLP开发的。
情感分析
情感分析作为 NLP 技术之一,最适合分析客户评论和社交媒体情绪,以获取公众对产品或服务的看法或跟踪趋势。
例如,NLP 可以帮助企业分析客户对最近产品发布的反馈,以便做出更明智的决策,从而提高客户满意度。它还为社交媒体监控应用程序提供支持,例如 Brandwatch。这些监控社交网络内容,以便公司了解公众对品牌的意见和感受、跟踪趋势并管理在线声誉。
图片由 Brandwatch
搜索引擎优化
Google 等搜索引擎使用 NLP 来提高搜索结果的准确性。这种方法有助于更好地理解查询背后的用户意图,并将其与最相关的搜索结果相匹配。
垃圾邮件过滤
NLP 革命性的另一领域包括垃圾邮件过滤。在这里我们不仅讨论电子邮件,还讨论其他应用程序。例如, YouTube 使用 NLP 用于过滤视频评论部分中的垃圾数据。它使用名为 TubeSpam 的工具,该工具使用朴素贝叶斯分类器进行训练来过滤垃圾邮件。
NLP 应用程序的列表要长得多。我们讨论了最大的用例,但忽略了较小的用例,例如自动更正和自动完成功能、欺诈检测等。为了使我们的研究更全面,让我们谈谈 NLP 如何改变行业的现实例子。
尽管 NLP 已在各个行业成功实施,但其最大的市场份额是在科技、医疗保健、零售、金融服务、保险和营销领域。详细了解其中每一个。
全球 NLP 行业市场份额
客户服务
NLP 驱动的聊天机器人和虚拟助理彻底改变了客户服务。现在,客户可以获得 24/7 全天候支持,而代理则可以从工作量减少中受益。 Erica——美国银行创建的聊天机器人——为客户提供财务支持和指导,并帮助浏览网上银行。 NLP 使 Erica 能够了解用户的偏好和需求并提供个性化推荐。
我们来看一下NLP在客户服务中运用的具体例子:
- 基于 NLP 的语音助手可以理解用户的请求并将其引导给正确的人工代理
- 自动聊天机器人可以执行简单的任务,例如回答问题、检查信息、安排约会等。
- 使用虚拟助手与设备和服务进行免提交互
- 客户反馈分析和情绪分析——例如,聊天机器人在处理沮丧的客户时可以从道歉开始
电子商务和零售
如今,大多数知名电子商务网站(例如 Amazon、eBay 或 Walmart)都使用 NLP 支持的语义搜索,从而提高产品可见性和搜索体验。与匹配关键词相比,语义搜索更加直观,旨在了解用户查询背后的意图。
除了语义搜索之外,NLP 在零售业还有其他应用:
- 客户情感分析,以更多地了解品牌忠诚度并最终强化品牌
- 通过语音助手进行对话式商务
- 个性化产品推荐
教育
在教育领域,NLP 拥有最具创意的用例。一个很好的例子就是 Coursera 的课程推荐系统,它可以帮助用户根据自己的兴趣找到最好的课程。还可以考虑广受欢迎的 Grammarly,这是一种基于 NLP 的解决方案,可以让您的写作清晰无误。
NLP 在教育中的其他例子包括但不限于:
- 智能辅导系统
- 根据教科书或其他培训材料生成考试题
- 自动评分和反馈分析
- 抄袭检测软件
- 适应性学习以及对学生的个性化指导和反馈
金融和银行业
您是否曾经接到过银行打来的电话,询问您的账户存在可疑活动?这些调用通常由 NLP 触发。欺诈检测是 NLP 在金融领域最大的应用之一。曾经,专为发现欺诈活动而开发的万事达决策智能帮助该公司 欺诈行为减少 50%。自己检查解决方案的潜力:
Alt 标签:万事达卡决策智能
NLP 在金融领域应用的另外两种方式包括:
- 对财务报告、社交媒体帖子和新闻文章等各种文本数据进行情感分析,以预测股票价格和市场波动,从而帮助交易者和投资者做出更明智的决策
- 从财务报告和文件中提取数据以及财经新闻摘要以实现快速更新
健康防护
NLP技术有助于医疗提供者对临床记录和患者信息进行总结和分类。这样,他们可以更快地访问数据并保持文档井井有条。电子健康记录的实现主要归功于自然语言处理。
此外,NLP 可以协助转录,使医生能够听写笔记并最大限度地减少手动数据输入。临床 NLP 系统可以帮助诊断、制定治疗计划和个性化治疗建议。例如,Merative LP 使用 NLP 算法为其患者制定癌症治疗计划。
保险
与金融领域一样,保险领域的 NLP 也用于识别欺诈性索赔。通过分析不同类型的数据(例如客户资料、通信和社交网络),NLP 可以检测欺诈迹象并将这些索赔发送以供进一步检查。这 土耳其保险公司 改用基于 ML 的欺诈检测系统后,投资回报率提高了 210%。
机器学习欺诈检测系统的工作原理
保险企业还可以借助文本挖掘和市场情报监控行业趋势,从而从 NLP 中受益。通过这种方式,公司可以深入了解竞争对手的表现,并做出更多数据驱动的决策。
法律
在法律领域,NLP 在处理文档方面最有帮助。法律专业人士可以将该技术用于合同审查和分析、文本摘要、案件结果分析等。NLP 算法帮助律师和律师扫描大量法律文本以查找特定日期、条款或条款。
Luminance 使用 NLP 来提高尽职调查和合同审查的效率。与更通用的 GPT 相比,该模型接受了超过 150 亿份法律文档的训练,并由行业专家进行了验证。公司向用户承诺 节省高达 90% 的时间 通过自动化合同处理。
除此之外,法律专业人士将 NLP 应用于监管合规监控、监控记录分析和法律研究。
制造和供应链
与其他地方一样,制造和供应链中的 NLP 最适合保持数据有序并简化沟通。例如,它可以帮助分析和筛选大量货运文件并解决物流挑战。
聊天机器人有助于更快地响应客户或供应商的查询。特斯拉很久以前就采用了聊天机器人来提供卓越的客户体验。这些安排试驾并回答有关特斯拉汽车的简单问题。
通过将聊天机器人与制造商的 ERP 或其他遗留系统集成,聊天机器人还可以帮助将信息保存在一处并改善部门之间的协作。
营销
如前所述,情感分析广泛应用于营销领域,以了解客户对品牌的看法。这有助于向客户推荐个性化产品或服务并增强决策能力。例如,麦当劳使用 NLP 来监控社交媒体上的顾客投诉,并培训员工正确回应这些投诉。
在 NER 的帮助下,NLP 还可用于识别趋势主题和客户洞察,以便在销售材料或产品设计改进中进一步使用它们。
人才招聘
在招聘中,NLP用于求职者筛选,以提高准确性和速度。例如,Intelliarts 开发的 B2B 求职平台可以将求职网站和 LinkedIn 等社交媒体网站上的候选人资料与职位描述进行匹配。此外,该解决方案坚持多样性、公平和包容性 (DEI) 原则。在离开时,客户会得到简化的候选人采购,但符合预期的 DEI 要求。
B2B求职平台
尽管自然语言处理在行业中越来越受欢迎并且不断进步,但在与现有系统集成的过程中仍然存在一些挑战。以下是挑战和潜在的解决方案:
NLP 的挑战与解决方案
NLP 不断发展,不断出现新的解决方案来应对上述挑战。与此同时,NLP研究也出现了新的应用和趋势。让我们看看 NLP 的最新发展,以及它们如何进一步彻底改变人类与人工智能的交互:
- 预训练和迁移学习:GPT-3 或 T5 等预训练模型是当今 NLP 领域最重要的进步之一。由于其有效的结果,以及迁移学习将从一项任务中学到的知识应用于其他任务和领域的机会,这种趋势肯定会持续下去。
- 多模态 NLP:NLP 终于超越了文本,研究人员尝试其在语音、视频和图像中的能力。多模态在不同领域都有应用,从视频字幕到自动驾驶汽车,再到更准确的情感分析。
- 对话式人工智能:自然语言处理的多模态性也体现在对话式人工智能的进步中,对话式人工智能的目标是使人与人工智能的交互更加自然和直观。智能家居的语音助手现在可能是研究人员最感兴趣的。
- 多语言 NLP:多语言和跨语言 NLP 引起了研究人员的兴趣,因为它有机会加强全球交流、增加信息获取和文化多样性。
- 可解释且值得信赖的人工智能:对可解释且值得信赖的人工智能的需求是指增强用户在 NLP 中的信心、责任感和责任感。这对于医疗保健、教育和法律等敏感领域尤其重要。
- 道德和负责任的人工智能:研究人员还致力于解决 NLP 中的偏见、公平和道德问题,以创建更负责任的人工智能应用程序。一个很好的例子是深度伪造检测,用于识别和标记人工智能操纵的视频和音频信息。
NLP 正在进行的研究领域
NLP 的概念彻底改变了人机交互,重塑了信息访问和沟通的方式。通过人工智能与深度学习的集成,计算机获得了阅读文本、解释语音、分析对话、确定情绪等能力,证明了 NLP 在从数据中提取有价值的见解方面的强大能力。
如今,我们看到 NLP 的无限可能性,从聊天机器人和虚拟助手到情感分析再到语言翻译。这些已经改变了许多行业并提升了用户体验。但 NLP 领域正在进行的研究和开发有望带来更加光明的未来,并带来更多进步和趋势。这有可能使沟通比以往更加无缝和包容。
奥琳娜·热贝茨卡 是一名内容作家 智力艺术,撰写有关数据科学和机器学习领域的最新新闻和创新。她拥有 7 年的写作经验,喜欢在研究科技主题时进行更深入的研究。
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- Sumber: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai
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- 文件
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- 电子健康记录
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- 其他
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- 出现
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- 金融新闻
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- 姓氏:
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- 获得
- 获得
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- 得到
- 得到
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- 包括
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- 包容
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- 对工资盗窃
- 可扩展性
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- 浏览
- 始你
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- 无缝的
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