人造言语处置将彻底扭转企业的业务

从支持面向客户的聊天机器人，到跟踪合同承诺，再到充沛应用会议记载，人造言语处置具备渺小的后劲来扭转企业的业务。

人造言语处置 (NLP)的最新改良正在经过语音和文本配置来支持干流技术，无论是经常使用听起来愈加人造的声响来大声朗诵电子邮件，还是经常使用Excel输入无关电子表格数据并以智能生成图表和数据透视表的方式来取得答案。

随着NLP变得愈加准确和更宽泛可用，它有或许从为客户支持聊天机器人提供预置主题转向能够处置定性、半结构化和非结构化的数据。最后，成功常识开掘的承诺还将可以监禁关于公司流程、资产和负债的信息，从而创立更好的上班流和更实时的组织视图。

“NLP能够将单词合成成最繁难的方式，并识别出它们之间的形式、规定和相关，”apexanalytix的运行和先进技术初级副总裁WaltKristick解释道。“它会经常使用计算机算法来解析和解释书面和行动的人造言语，使系统能够学习和了解人类言语。”

NLP的运行范围可以从翻译和言语生成(用于总结、注释甚至是解释其余机器学习模型)，再到分类和聚类、心情剖析和其余信息的提取。Kristick指出，NLP最繁难的方式曾经被宽泛经常使用:拼写审核、电子邮件中的倡导和信息照应以及Siri等虚构助手都在经常使用NLP，聊天机器人也是如此。

“对文本和非相关数据源的剖析和提取的需求曾经越来越大，特意是在医疗保健和生命迷信畛域，”Kristick指出。

上方是NLP的现状以及它或许适宜你组织的中央。

NLP服务占主导位置

虽然有许多算法可以与Python NLTK、Sanford CoreNLP和ApacheOpenNLP等框架一同构建自己的NLP义务，但最有效的模型往往十分庞大。在撰写本文时，Microsoft的170亿参数的图灵人造言语生成模型是有史以来最大的，BERT和GPT-2也有数十亿个参数。

“关于一些公司须要做的复杂事件来说，仅仅把这些模型从货架上拿上去是行不通的，”Microsoft的会话人工智能副总裁LiliCheng正告说。“对许多公司来说，托管这些大型模型、治理它们并成功一切这些上班将是十分具备应战性的。有些人想这样做，但咱们置信更多的客户只是想定制和减少他们自己的信息，”Cheng说，并指出，这关于许多组织所聘用的NLP专家来说也会是一个应战。

不只仅是批发和其余面向客户的行业才可以从NLP中受益，IBM钻研员、人工智能首席架构师DakshiAgrawal说。任何与客户打交道的公司都可以应用NLP来从他们的互动中取得深入的见地，Agrawal说，“许多公司在处置外部客户和协作同伴事务的同时，也会在外部员工和普通人力资源事务中经常使用该技术。”

例如，主题聚类就经常使用了像句子嵌入这样的NLP技术，而不只仅是关键字提取，这使得在对客户或许经常使用不同术语报告的疑问启动分组时能够愈加准确。在仪表板中突出显示这些集群将有助于提醒趋向或重复出现的疑问。

Signoi试图经过展现罕用词、突出侧面和负面词汇并按人口群体的汇总来处置考查中的放开式评论。独立的英国交通用户监视机构transportFocus应用Signoi考查了各种火车服务上通勤者和休闲乘客所最关心的疑问。商务旅客对一条线路的适度拥堵感到愤怒;那些乘坐火车休闲的人则想要更好的停车场，更多的空间以搁置行李和自行车。

NLP也可以用来生成解释结果的言语。Microsoft的PowerBI商业剖析服务和Salesforce.com的Tableau都提供了一些配置，用户可以输入无关数据的疑问，而后失掉图表或智能剖析。

了解企业所知道的

NLP有很大的后劲来协助提取一个组织不知道它曾经知道的物品。

专业的人工智能工具，如ABBY的Text Analytics for Contracts、Exient的Contract ManagementSolution或是Seal的Contract Discovery andAnalytics，都可以从合同中提取条款和期限，协助组织了解他们的承诺。Docugami是XML的独特发明人JeanPaoli所开办的一家新公司，它的指标就是为结构化水平较低的文档成功这种配置。

“企业中只要15%的数据存储在数据库中。咱们经常使用文本、电子邮件和文件启动交换。假相并不在那些可恶的结构化数据库当中。假相在文件里，”Paoli通知咱们。

“拿一个十分文件密集型的企业来说，比如商业地产。一线业务用户每周都会花时期创立15个租赁协定，每个星期一，他们的经理都会问:你做了什么?截止日期是什么时刻?你谈过停车疑问了吗?他们想不想让咱们保管这块土地?一旦你签订了一份文件，这些就是公司所必定实行的条款，但这些信息都被埋在文件里了，”Paoli说。

解锁这些“暗数据”可以取代每周一早上的形态会议，并提高业务灵敏性;Paoli指出，无论是房东被星巴克要求从新谈判租赁协定，还是餐厅须要了解保险单的内容，这都会比以往任何时刻都来的愈减轻要。

“在这一点上，经常使用NLP来剖析业务文档将变得更为关键，由于企业正在从新思索其业务形式。他们或许不得不从新谈判一切，他们须要了解他们的义务微危险是什么。专业服务公司埃森哲就是这么做的，它应用自己的NLP剖析了100多万份合同，以了解自己的承诺和责任。

Paoli示意，关于那些没有自己外部NLP专业常识的组织，Docugami的SaaS产品也有30个示例文档可以经常使用，它可以从一个业务文档文件夹中自行选用这些文档，还可以向创立文档的业务用户提供30分钟的反应，以训练模型。

而后，Docugami可以将这些信息输入数据库，以协助创立一个在阅读器中可以看到的仪表板，或是与Excel或Tableau集成在一同。“咱们可以说，看，这是到期了的，或许一切这些文件都有这个特定的条款，除了那一个，”Paoli说。

打散会议的暗藏力气

Otter的首席执行官SamLiang指出，由于企业员工通常会在会议上破费30%或更多的时期，因此从这些会议中失掉的很多信息并不像其余业务数据那样无心义。

“人们将如何坚持分歧意见，尤其是在你延续召开了Zoom会议的状况下?”Liang说。

像Otter这样的转录工具将可以协助到你。PowerPoint演示文稿和团队会议中的实时字幕，或许是AzureStreams广播平台中可搜查的实时会议转录，都可以有效地提供后续对话的文本，而无需人工来做笔记。

Microsoft的Cheng倡导，在未来，平台将经常使用转录和文档剖析以及图像识别来提取“会议的群体智慧”，这样在会议完结后继续上班时，就可以很容易地访问这些信息了。“你可以记载下更多正在出现的事件，然前繁难地与你的团队分享，”她说。

例如，BridgewaterAssociates记载了过去15年的一切外部会议，任何员工都可以观看这些录音。但由于很难搜查，他们很少会被阅读，公司如今正在经常使用Otter来提取旧的会议内容。

相似地，支持Azure Media Services live meeting转录的Azure Cognitive Services speech totextAPI也将很快能够转录上行到OneDrive的音频文件。开发人员曾经可以经常使用这些API来构建转录运行程序，但是将这些配置间接构建到平台中将使其更宽泛地被经常使用。

数据剖析和准确性

完整的转录并不总是运行NLP最有用的结果，虽然它们可以提供一个时期线，让你经过高低文搜查找到Cheng所说的“幽默的金块”。

Otter提取了标志作为智能摘要，以批示文本中所蕴含的内容。IBMWatson的人造言语了解和Otter也在钻研相似的工具，但是你依然要记得查阅文字记载。2018年，Microsoft为团队展现了一个原型系统，该系统可以依据会议记载创立和调配执行名目，并向与会者散发会议记载。

一切这些的价值取决于转录的准确性，而关于NLP来说，准确度是一件复杂的事件。许多NLP系统在正式的基准上成功了与人类相反的性能，但它们大多是基于对话的，或许不可给你一个与你想要做的事件的准确比拟。依然没有一个繁多有效的权衡规范，Cheng指出。

“咱们看到人们将各种才干融合到了多形式的系统中。你或许会发现你的对话系统真的很棒，但它在搜查或混合系统方面就做得不太好了，在混合系统中，你或许会想要把谈话、言语、视觉和文档联合在一同，”她说。

转录的准确性随录音品质、背景噪音、谈话者的口音和人们所议论的内容而有所变动。关于一个在宁静环境中以英语为母语的人来说，Otter的Liang示意，它的准确率曾经超越了95%。在通常中，你会失掉一些有用的转录，但还不够完美。

无论你经常使用何种NLP工具，你都应该预备好投入时期来定制与你的业务相关的概念和相咨询的词汇表，例如你所内行业的技术术语或你自己的产品称号，以及员工称号，以便能够正确的识别它们。

在经常使用NLP之前，组织须要知道什么是他们可以接受的失误水平，而不只仅是为了捷径或探求，但是Cheng倡导将重点放在端到端的体验上。

“你是如何把这些物品组合在一同，让人们真正经常使用，并能够协助你的公司或客户更有效地成功某些事件的，”她问道。

“你不能承诺太多;人工智能不是魔法，虽然人造言语工具确实可以改良很多物品。你的公司如今所面临的最大疑问或许是如何组织你的信息，从你所领有的文件中取得更多价值，并让有专业常识的人来启动指点。”Cheng说。“咱们如今有很多远程上班的阅历，或许咱们可以经常使用人工智能来做得更好。”