人造言语处置在当今商业中的八大运行

了解人造言语处置如何演化为业务优化的推进者。

基于人工智能的工具如今统治着每个工业部门。有了丰盛的社交媒体、组织和数字平台，发生的数据中不乏有用的资源。虽然企业不时在经常使用这些数据来满足他们的须要，但这些数据中更关键的局部(将近80%)是非结构化的，无法访问。这是人造言语处置(NLP)来援救这种状况的中央。NLP是人工智能的一种运行程序，它为须要极速牢靠地剖析文本数据的公司提供了各种各样的运行程序。这有效地成功了人机交互，并准许对以前未经常使用的少量数据启动剖析和格局化。

它赋予机器阅读、了解人类言语的才干，并从人类言语中取自得义。商业公司曾经发现了这项技术的好处，并测试和口头了最无利的NLP运行，以推进商业智能的开展。目前，经常使用NLP，企业正在应用数据发明价值、剖析市场、了解客户并取得竞争长处。据预计，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无通常和通常上都取得了严重飞跃，融入了各种基于行业的处置打算。让咱们来看看人造言语处置的一些普遍经常使用的商业运行。

1. 聊天机器人

它们是NLP最普遍的用例，由于它们在处置客户支持恳求和查问方面做得更好。他们充任支持的第一线，对恳求启动分类，并将恳求路由到适当的团队或部门。此外，聊天机器人为繁难的客户疑问提供虚构协助，并减轻不须要任何技艺的低优先级、高周转率的义务。例如，ZomatoChatbox。

2. 邮件过滤

这是NLP的另一个普遍经常使用的运行。在这种状况下，经过剖析流经主机的电子邮件中的文本，电子邮件提供商可以阻止基于渣滓邮件的电子邮件内容进入他们的邮箱。此外，它还参与了一层网络安保包全，还节俭了期间。例如，Unroll.me。

3. 招聘

NLP经过挑选简历，协助招聘经理选用和挑选更好的候选人。智能寻觅候选人的工具可以扫描放开者的简历，以提取所需的消息，并准确确定适宜该上班的候选人。这将节俭少量期间，并提供更有效的处置打算。例如，OracleTaleo。

4. 神经机器翻译

是人造言语处置最新鲜的运行之一。在这一点上，机器翻译经常使用神经网络来翻译影响较小的内容，如电子邮件、法规文本等，并放慢与协作同伴的沟通以及其余业务交互。神经机器翻译工具经常使用双向递归神经网络(也称为编码器)将源语句处置成矢量，以供第二个递归神经网络(称为解码器)预测指标言语中的单词。例如，谷歌翻译。

5. 心情剖析

也称为意见开掘，NLP协助识别客户的态度、心情景态、判别或用意。这可以经过赋予文本极性(踊跃的、中性的或消极的)，或许反上来致力识别语境的潜在心情(快乐、悲伤、安静、愤怒)来成功。这使企业能够取得关于该组织及其服务的普遍群众意见。它还有助于启动有竞争力的比拟，并在必要时对业务战略启动关键调整。例如，Repustate。

6. 有针对性的广告

企业一直强调到达最大的受众数量，以参与潜在客户的时机。因此，NLP可以成为在正确期间、正确受众的正确地点智能定向和投放广告的极好起源。这是经过剖析搜查关键字、阅读行为、电子邮件和社交媒体平台来在线寻觅潜在客户来成功的。有针对性的广告关键依托关键词婚配。为此，关键经常使用文本剖析和文本开掘工具。例如，ApacheOpenNLP。

7. 文案

NLP可以经过完善内容营销战略来成功业务增长。它可以编写更合乎你的品牌口碑的营销内容，并提供关于哪些消息对你的指标受众最具吸引力的见地-例如，阿里巴巴的人工智能文案。

8. 外部要挟检测

基于NLP的外部要挟运行程序可以协助确定通讯中能否存在任何合法或恶意用意，并检测要挟形式以极速降落危险。这一点至关关键，由于数据暴露或许会给公司和客户带来渺小损失。例如，Splunk。

NLP目前浸透到每一家寻求推进其商业智能系统的企业。曾经在上述状况下应用这些软件的公司的竞争长处日益增强，这应该是它们当天变得如许关键的能源。埃森哲倡导，当业务组织开局设计和构建其NLP运行程序时，必定确保IT员工和实施协作同伴领有启动片面评价所需的带宽和专业常识，以便使NLP技术与业务指标坚持分歧。