自然语言处理 (NLP) 的 12 个真实示例
已发表: 2023-01-18NLP 及其在我们生活中的应用的最大支持者之一是它在搜索引擎算法中的使用。 Google 使用自然语言处理 (NLP) 来理解常见的拼写错误并提供相关的搜索结果，即使拼写错误也是如此。
通过这篇博客，我们将借助一些真实的 NLP 应用示例来帮助您了解 NLP 的基础知识。
什么是自然语言处理？
自然语言处理是一种人工智能技术，它使计算机能够理解人类语言及其微妙的信息交流方式。
自然语言处理不仅仅是一种奇特的技术。 这是一种现代生活方式，我们所有人都在有意或无意地使用它。
你有没有遇到过以下情况？
您在 Google 搜索中输入了错误的字词，但无论如何它都会为您提供正确的搜索结果。
如果是，那么您已经看到了 NLP 的实际应用。
如果没有发生这种情况，请继续在 Google 上搜索某些内容，但只在搜索中拼错一个词。
让我们搜索“割草机”，但拼写为“lan mowr”。
如您所见，谷歌识别出我们在“lan mowr”中的拼写错误，并为我们提供了割草机的 SERP。
这不仅仅是纠正我们的拼写错误； 谷歌的“Ok Google”、苹果的“Siri”和亚马逊的“Alexa”等搜索引擎和语音助手都使用 NLP 算法。 它们使人们能够使用他们的自然语言进行搜索，并且仍能找到最相关的结果。
要了解有关 NLP 和自然语言搜索兴起的更多信息，请查看这篇详细的 Scalenut 博客“什么是自然语言搜索及其工作原理”。
作为营销人员，您可以使用 NLP 工具来提高内容的质量。 通过识别搜索者使用的 NLP 术语，营销人员可以在 NLP 驱动的搜索引擎上获得更好的排名并覆盖目标受众。
通过在您的网站上使用基于 NLP 的聊天机器人，您可以更好地了解访问者在说什么，并调整您的网站以解决他们的痛点。 此外，如果您进行消费者调查，您可以获得有关产品、服务和营销预算的决策见解。
每个企业都应该知道的自然语言处理示例
既然您对 NLP 以及营销人员如何使用它来提高工作效率有了一定的了解，让我们看一些 NLP 示例来激发您的灵感。
- 搜索引擎结果
如果您转到您最喜欢的搜索引擎并开始输入，几乎立即，您将看到一个建议的下拉列表。
这就是当我们输入“FIFA 世界杯”时谷歌显示的内容。
这就是 Bing 在我们输入“FIFA 世界杯”时显示的内容。
现在，如果您尝试搜索“FIFA 世界杯”，您很有可能会查找即将举行的比赛。
搜索引擎提供建议并节省我们在脑海中输入整个事物或术语的努力的惊人能力是因为 NLP。
现在，如果你在谷歌上搜索“FIFA 世界杯”，它会显示如下内容：
好吧，让我们稍微改变一下。
让我们搜索“如何建造树屋”。
如您所见，Google 试图直接在 SERP 上使用相关信息回答我们的搜索。
无论您搜索“FIFA 世界杯”还是“如何建造树屋”，Google 都会为您提供最相关的信息，即“FIFA 世界杯赛程”和“建造树屋的步骤”。
即使我们没有键入整个搜索查询，它几乎总是能理解我们想要什么，这难道不令人惊讶吗？
这是因为 NLP。
正是通过 NLP 的计算语言学方法，如文本分类和用户意图分析，谷歌等搜索引擎产生了“异常”相关的结果。
- 预测文本和自动更正
NLP 不仅仅帮助搜索引擎。 它还被各种应用程序用于预测文本分析和自动更正。 如果您使用过 Microsoft Word 或 Google Docs，您就会看到自动更正如何立即改变单词的拼写。
与拼写自动更正类似，Gmail 使用预测文本 NLP 算法自动完成您要键入的单词。
如您所见，Gmail 自动预测了“works”一词。 这些特征是 NLP 算法在后台工作的结果。
而且它不仅仅是预测文本或自动更正拼写错误； 今天，像 Scalenut 这样的 NLP 驱动的 AI 作家可以写出整段有意义的文本。 用户只需提供一个主题和一些关于他们想要的内容类型的上下文，Scalenut 就会在几秒钟内创建高质量的内容。
- 电子邮件过滤器
电子邮件过滤器是 NLP 的一个主要用例。 起初，它只是分析收件箱并过滤恶意或垃圾邮件。 但此功能已经走了很长一段路，并演变成根据电子邮件中包含的内容类型对电子邮件进行分类。
如今，Gmail 会自动将收件箱中的电子邮件归类为社交电子邮件、更新电子邮件、论坛、促销和带有过滤器的垃圾邮件。 它能够借助有助于分析电子邮件内容的 NLP 算法来做到这一点。
- 文本分析
作为互联网用户，我们在网上与人和组织分享和联系。 我们产生了大量数据——这里是社交媒体帖子，那里是与网站聊天机器人的互动。
如果作为一个组织，您可以分析所有这些数据并获得有关您的产品和服务的有用见解，那不是很好吗？
基于 NLP 的文本分析可以帮助您利用组织收集的每一“位”数据，并在需要时获得见解和信息。
例如，通过光学字符识别 (OCR)，您可以将所有不同类型的文件（例如图像、PDF 和 PPT）转换为可编辑和可搜索的数据。 它可以帮助您将所有非结构化数据分类为可访问的结构化格式。
NLP 在文本分析中的另一个用途是语言计算。 如果您的网站有聊天机器人，您可以使用 NLP 算法记录所有客户互动并回答诸如“访客问得最多的是什么？”之类的问题。 “它与产品或服务相关吗？” 和“我们可以做些什么来解决这个问题并改善客户体验？”
多达 80% 的组织数据是非结构化的，NLP 为决策者提供了将其转换为结构化数据的选项，从而提供可操作的见解。
任何领域的组织，例如 SaaS 或电子商务，都可以使用 NLP 从数据中寻找消费者洞察。
- 语言翻译
NLP 最有用的应用之一是语言翻译。 你可以自己看看。 只需访问 Google 翻译网站并选择您的语言以及您希望将句子翻译成的语言。
当您开始输入时，Google 会开始将您所说的每个字词翻译成所选语言。 在上面，您可以看到它是如何将我们的英语句子翻译成波斯语的。
令人惊奇的是，它不仅限于键入文本； 您还可以使用 Google 语音翻译器。 同样，NLP 在后台工作，将英语单词与波斯语同义词进行匹配，并在翻译时检查波斯语语法。
- 文本摘要
NLP 的另一个有用应用是文本摘要。 在 NLP 的帮助下，计算机可以轻松理解人类语言、分析内容并对数据进行总结，而不会丢失较长版本的主要含义。
例如，在上面的“树屋”示例中，谷歌试图对互联网上所有与“树屋”相关的内容进行分类，并在搜索结果页面上产生相关答案。 这是 NLP 支持的文本摘要的实际应用。
不仅仅是搜索引擎。 营销人员使用采用 NLP 文本摘要技术的 AI 作者来生成有关主题的有竞争力、有洞察力和引人入胜的内容。
无论是内置软件还是像 Scalenut 这样的流行工具，用户都可以选择主题，NLP 算法会查看与该主题相关的可用信息，并生成与该主题相关的文本。
让我们问 Scalenut，“大卫是如何打败歌利亚的？”
如您所见，我们的 AI 作者知道大卫如何打败歌利亚。 大卫运用他所知道的并制定了详细的计划来赢得这场史诗般的战斗。 这类似于营销人员通过内容营销策略与行业巨头竞争的方式。
这里的要点是，通过使用 NLP 文本摘要技术，营销人员可以创建和发布与搜索引擎在提供搜索结果时检测到的 NLP 搜索意图相匹配的内容。
如果您在为用户提供最相关网页列表的同时使用搜索引擎寻找的大部分 NLP 术语，那么您的网站一定会在搜索引擎上与行业巨头并驾齐驱。
- 品牌建设的情感分析
情感分析是人工智能向前迈出的一大步，也是 NLP 如此流行的主要原因。 通过分析数据，NLP 算法可以预测对品牌表达的一般情绪。
正如您在上面的示例中看到的，对给定文本数据的情感分析导致整体实体情感得分为 +3.2，这可以翻译成外行术语，即对相关品牌“适度积极”。
NLP 用于消费者情绪研究，以帮助公司改进他们的产品和服务或创造新的产品和服务，让他们的客户尽可能满意。 有许多社交聆听工具，如“Answer The Public”，可提供有竞争力的营销情报。
NLP 情绪分析可帮助营销人员了解围绕其产品和服务的最热门话题，并制定有效的策略。
- 智能助手
我们所有人都使用过 Google、Alexa 或 Siri 等智能助手。 无论是播放我们最喜欢的歌曲还是搜索最新资讯，这些智能助手都由 NLP 代码提供支持，帮助他们理解口语。
使用语音到文本的翻译和自然语言理解 (NLU)，他们可以理解我们在说什么。 然后，使用带有自然语言生成 (NLG) 算法的文本到语音翻译，他们回复最相关的信息。
如果您想了解更多关于 NLP、NLU 和 NLG 之间的关系，请参阅 Scalenut 博客，了解 NLP vs. NLU vs. NLG：有什么区别？
- 人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手
客户服务的中心目的是解决问题。 如果用户不能做某事，目标就是帮助他们去做。 这通常涉及要遵循的一组特定步骤。 人工智能聊天机器人可以帮助客户解决此类问题。
在接受一组预定义指令和针对常见问题的特定解决方案的培训后，客户聊天机器人无需人工干预即可在现实生活中与客户互动。
这不仅仅是面向客户的互动； 大型组织可以将 NLP 聊天机器人用于其他目的，例如用于程序的内部 wiki 或用于入职员工的 HR 聊天机器人。
例如，欧莱雅集团使用名为 Mya 的人工智能聊天机器人来提高其招聘流程的效率。
他们每年使用这个聊天机器人筛选超过 100 万份申请。 聊天机器人会询问候选人的基本信息，例如他们的专业资格和工作经验，然后将符合要求的人与他们所在地区的招聘人员联系起来。
人工智能驱动的聊天机器人和虚拟助手正在提高各部门专业人员的效率。 高级 NLP 算法使聊天机器人和虚拟助手成为可能。 它们为客户、员工和业务合作伙伴提供了一种提高流程效率和有效性的新方法。
- 自动化客户支持任务
基于 NLP 的聊天机器人也足够高效，可以自动执行某些任务以提供更好的客户支持。 例如，银行使用聊天机器人帮助客户完成常见任务，例如阻止或订购新的借记卡或信用卡。
您所要做的就是输入或说出您面临的问题，这些 NLP 聊天机器人将代表您生成报告、请求地址更改或请求上门服务。
NLP 正在消除手动客户支持程序并使整个过程自动化。 它使客户无需客户支持主管即可解决基本问题。
借助 NLP 支持的客户支持聊天机器人，组织可以有更多的带宽来专注于未来的产品开发。
- 内部威胁检测和网络安全
在当今时代，信息就是一切，组织正在利用 NLP 来保护他们拥有的信息。 内部数据泄露占所有安全漏洞事件的 75% 以上。
随着组织的发展，他们更容易受到安全漏洞的攻击。 随着越来越多的消费者数据被收集用于市场研究，企业保护数据安全比以往任何时候都更加重要。
它可能是有关客户或贵公司知识产权的敏感财务信息。 内部安全漏洞可能会对您的企业声誉造成严重损害。 2018 年内部安全漏洞的平均成本为 860 万美元。 这个数字只会在 2022 年上升。
但不用担心。 NLP 有解决方案。
如果拥有全面的威胁检测系统，企业可以避免难以修复的损失和声誉损害。 NLP 算法可以实时提供组织数据的 360 度视图。
使用自然语言处理 (NLP) 的企业通信渠道和数据存储解决方案有助于实时扫描所有信息以查找恶意软件和高风险员工行为。
例如，假设一名员工试图在公司外部某处复制机密信息。 在这种情况下，这些系统将不允许设备进行复制，并会提醒管理员停止此安全漏洞。
除了监控之外，NLP 数据系统还可以自动对新文档进行分类，并根据已经为用户访问和文档分类设置的系统来设置用户访问权限。
- 内容分析和分级
NLP 最有趣的应用之一是在内容营销领域。 AI 支持的内容营销和 SEO 平台（如 Scalenut）可帮助营销人员在命名实体识别、语义、句法和大数据分析等 NLP 技术的支持下创建高质量的内容。
其工作方式是 NLP 算法针对给定关键字和目标位置分析互联网上排名靠前的页面。 它们帮助营销人员找到使用 NLP 的搜索引擎（如 Google）认为与关键字非常相关的重要 NLP 术语。
此外，像 Scalenut 这样的工具可以帮助内容创建者使用专有的内容等级来判断他们的工作质量，该等级可以检查 NLP 术语并在内容创建过程中提供帮助。 它们使您能够展现最佳状态，并针对您的博客、登陆页面、电子邮件和客户问题发布最吸引人的内容。
NLP 影响搜索引擎优化的方式有很多种； 在这个深入的 Scalenut 博客“NLP SEO：它是什么以及如何使用它进行内容优化”中了解它们。
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