自然語言處理 (NLP) 的 12 個真實示例
已發表: 2023-01-18NLP 及其在我們生活中的應用的最大支持者之一是它在搜索引擎算法中的使用。 Google 使用自然語言處理 (NLP) 來理解常見的拼寫錯誤並提供相關的搜索結果，即使拼寫錯誤也是如此。
通過這篇博客，我們將藉助一些真實的 NLP 應用示例來幫助您了解 NLP 的基礎知識。
什麼是自然語言處理？
自然語言處理是一種人工智能技術，它使計算機能夠理解人類語言及其微妙的信息交流方式。
自然語言處理不僅僅是一種奇特的技術。 這是一種現代生活方式，我們所有人都在有意或無意地使用它。
你有沒有遇到過以下情況？
您在 Google 搜索中輸入了錯誤的字詞，但無論如何它都會為您提供正確的搜索結果。
如果是，那麼您已經看到了 NLP 的實際應用。
如果沒有發生這種情況，請繼續在 Google 上搜索某些內容，但只在搜索中拼錯一個詞。
讓我們搜索“割草機”，但拼寫為“lan mowr”。
如您所見，谷歌識別出我們在“lan mowr”中的拼寫錯誤，並為我們提供了割草機的 SERP。
這不僅僅是糾正我們的拼寫錯誤； 谷歌的“Ok Google”、蘋果的“Siri”和亞馬遜的“Alexa”等搜索引擎和語音助手都使用 NLP 算法。 它們使人們能夠使用他們的自然語言進行搜索，並且仍能找到最相關的結果。
要了解有關 NLP 和自然語言搜索興起的更多信息，請查看這篇詳細的 Scalenut 博客“什麼是自然語言搜索及其工作原理”。
作為營銷人員，您可以使用 NLP 工具來提高內容的質量。 通過識別搜索者使用的 NLP 術語，營銷人員可以在 NLP 驅動的搜索引擎上獲得更好的排名並覆蓋目標受眾。
通過在您的網站上使用基於 NLP 的聊天機器人，您可以更好地了解訪問者在說什麼，並調整您的網站以解決他們的痛點。 此外，如果您進行消費者調查，您可以獲得有關產品、服務和營銷預算的決策見解。
每個企業都應該知道的自然語言處理示例
既然您對 NLP 以及營銷人員如何使用它來提高工作效率有了一定的了解，讓我們看一些 NLP 示例來激發您的靈感。
- 搜索引擎結果
如果您轉到您最喜歡的搜索引擎並開始輸入，幾乎立即，您將看到一個建議的下拉列表。
這就是當我們輸入“FIFA 世界杯”時谷歌顯示的內容。
這就是 Bing 在我們輸入“FIFA 世界杯”時顯示的內容。
現在，如果您嘗試搜索“FIFA 世界杯”，您很有可能會查找即將舉行的比賽。
搜索引擎提供建議並節省我們在腦海中輸入整個事物或術語的努力的驚人能力是因為 NLP。
現在，如果你在谷歌上搜索“FIFA 世界杯”，它會顯示如下內容：
好吧，讓我們稍微改變一下。
讓我們搜索“如何建造樹屋”。
如您所見，Google 試圖直接在 SERP 上使用相關信息回答我們的搜索。
無論您搜索“FIFA 世界杯”還是“如何建造樹屋”，Google 都會為您提供最相關的信息，即“FIFA 世界杯賽程”和“建造樹屋的步驟”。
即使我們沒有鍵入整個搜索查詢，它幾乎總是能理解我們想要什麼，這難道不令人驚訝嗎？
這是因為 NLP。
正是通過 NLP 的計算語言學方法，如文本分類和用戶意圖分析，谷歌等搜索引擎產生了“異常”相關的結果。
- 預測文本和自動更正
NLP 不僅僅幫助搜索引擎。 它還被各種應用程序用於預測文本分析和自動更正。 如果您使用過 Microsoft Word 或 Google Docs，您就會看到自動更正如何立即改變單詞的拼寫。
與拼寫自動更正類似，Gmail 使用預測文本 NLP 算法自動完成您要鍵入的單詞。
如您所見，Gmail 自動預測了“works”一詞。 這些特徵是 NLP 算法在後台工作的結果。
而且它不僅僅是預測文本或自動更正拼寫錯誤； 今天，像 Scalenut 這樣的 NLP 驅動的 AI 作家可以寫出整段有意義的文本。 用戶只需提供一個主題和一些關於他們想要的內容類型的上下文，Scalenut 就會在幾秒鐘內創建高質量的內容。
- 電子郵件過濾器
電子郵件過濾器是 NLP 的一個主要用例。 起初，它只是分析收件箱並過濾惡意或垃圾郵件。 但此功能已經走了很長一段路，並演變成根據電子郵件中包含的內容類型對電子郵件進行分類。
如今，Gmail 會自動將收件箱中的電子郵件歸類為社交電子郵件、更新電子郵件、論壇、促銷和帶有過濾器的垃圾郵件。 它能夠借助有助於分析電子郵件內容的 NLP 算法來做到這一點。
- 文本分析
作為互聯網用戶，我們在網上與人和組織分享和聯繫。 我們產生了大量數據——這裡是社交媒體帖子，那裡是與網站聊天機器人的互動。
如果作為一個組織，您可以分析所有這些數據並獲得有關您的產品和服務的有用見解，那不是很好嗎？
基於 NLP 的文本分析可以幫助您利用組織收集的每一“位”數據，並在需要時獲得見解和信息。
例如，通過光學字符識別 (OCR)，您可以將所有不同類型的文件（例如圖像、PDF 和 PPT）轉換為可編輯和可搜索的數據。 它可以幫助您將所有非結構化數據分類為可訪問的結構化格式。
NLP 在文本分析中的另一個用途是語言計算。 如果您的網站有聊天機器人，您可以使用 NLP 算法記錄所有客戶互動並回答諸如“訪客問得最多的是什麼？”之類的問題。 “它與產品或服務相關嗎？” 和“我們可以做些什麼來解決這個問題並改善客戶體驗？”
多達 80% 的組織數據是非結構化的，NLP 為決策者提供了將其轉換為結構化數據的選項，從而提供可操作的見解。
任何領域的組織，例如 SaaS 或電子商務，都可以使用 NLP 從數據中尋找消費者洞察。
- 語言翻譯
NLP 最有用的應用之一是語言翻譯。 你可以自己看看。 只需訪問 Google 翻譯網站並選擇您的語言以及您希望將句子翻譯成的語言。
當您開始輸入時，Google 會開始將您所說的每個字詞翻譯成所選語言。 在上面，您可以看到它是如何將我們的英語句子翻譯成波斯語的。
令人驚奇的是，它不僅限於鍵入文本； 您還可以使用 Google 語音翻譯器。 同樣，NLP 在後台工作，將英語單詞與波斯語同義詞進行匹配，並在翻譯時檢查波斯語語法。
- 文本摘要
NLP 的另一個有用應用是文本摘要。 在 NLP 的幫助下，計算機可以輕鬆理解人類語言、分析內容並對數據進行總結，而不會丟失較長版本的主要含義。
例如，在上面的“樹屋”示例中，谷歌試圖對互聯網上所有與“樹屋”相關的內容進行分類，並在搜索結果頁面上產生相關答案。 這是 NLP 支持的文本摘要的實際應用。
不僅僅是搜索引擎。 營銷人員使用採用 NLP 文本摘要技術的 AI 作者來生成有關主題的有競爭力、有洞察力和引人入勝的內容。
無論是內置軟件還是像 Scalenut 這樣的流行工具，用戶都可以選擇主題，NLP 算法會查看與該主題相關的可用信息，並生成與該主題相關的文本。
讓我們問 Scalenut，“大衛是如何打敗歌利亞的？”
如您所見，我們的 AI 作者知道大衛如何打敗歌利亞。 大衛運用他所知道的並製定了詳細的計劃來贏得這場史詩般的戰鬥。 這類似於營銷人員通過內容營銷策略與行業巨頭競爭的方式。
這裡的要點是，通過使用 NLP 文本摘要技術，營銷人員可以創建和發布與搜索引擎在提供搜索結果時檢測到的 NLP 搜索意圖相匹配的內容。
如果您在為用戶提供最相關網頁列表的同時使用搜索引擎尋找的大部分 NLP 術語，那麼您的網站一定會在搜索引擎上與行業巨頭並駕齊驅。
- 品牌建設的情感分析
情感分析是人工智能向前邁出的一大步，也是 NLP 如此流行的主要原因。 通過分析數據，NLP 算法可以預測對品牌表達的一般情緒。
正如您在上面的示例中看到的，對給定文本數據的情感分析導致整體實體情感得分為 +3.2，這可以翻譯成外行術語，即對相關品牌“適度積極”。
NLP 用於消費者情緒研究，以幫助公司改進他們的產品和服務或創造新的產品和服務，讓他們的客戶盡可能滿意。 有許多社交聆聽工具，如“Answer The Public”，可提供有競爭力的營銷情報。
NLP 情緒分析可幫助營銷人員了解圍繞其產品和服務的最熱門話題，並製定有效的策略。
- 智能助手
我們所有人都使用過 Google、Alexa 或 Siri 等智能助手。 無論是播放我們最喜歡的歌曲還是搜索最新資訊，這些智能助手都由 NLP 代碼提供支持，幫助他們理解口語。
使用語音到文本的翻譯和自然語言理解 (NLU)，他們可以理解我們在說什麼。 然後，使用帶有自然語言生成 (NLG) 算法的文本到語音翻譯，他們回复最相關的信息。
如果您想了解更多關於 NLP、NLU 和 NLG 之間的關係，請參閱 Scalenut 博客，了解 NLP vs. NLU vs. NLG：有什麼區別？
- 人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助手
客戶服務的中心目的是解決問題。 如果用戶不能做某事，目標就是幫助他們去做。 這通常涉及要遵循的一組特定步驟。 人工智能聊天機器人可以幫助客戶解決此類問題。
在接受一組預定義指令和針對常見問題的特定解決方案的培訓後，客戶聊天機器人無需人工干預即可在現實生活中與客戶互動。
這不僅僅是面向客戶的互動； 大型組織可以將 NLP 聊天機器人用於其他目的，例如用於程序的內部 wiki 或用於入職員工的 HR 聊天機器人。
例如，歐萊雅集團使用名為 Mya 的人工智能聊天機器人來提高其招聘流程的效率。
他們每年使用這個聊天機器人篩選超過 100 萬份申請。 聊天機器人會詢問候選人的基本信息，例如他們的專業資格和工作經驗，然後將符合要求的人與他們所在地區的招聘人員聯繫起來。
人工智能驅動的聊天機器人和虛擬助手正在提高各部門專業人員的效率。 高級 NLP 算法使聊天機器人和虛擬助手成為可能。 它們為客戶、員工和業務合作夥伴提供了一種提高流程效率和有效性的新方法。
- 自動化客戶支持任務
基於 NLP 的聊天機器人也足夠高效，可以自動執行某些任務以提供更好的客戶支持。 例如，銀行使用聊天機器人幫助客戶完成常見任務，例如阻止或訂購新的借記卡或信用卡。
您所要做的就是輸入或說出您面臨的問題，這些 NLP 聊天機器人將代表您生成報告、請求地址更改或請求上門服務。
NLP 正在消除手動客戶支持程序並使整個過程自動化。 它使客戶無需客戶支持主管即可解決基本問題。
借助 NLP 支持的客戶支持聊天機器人，組織可以有更多的帶寬來專注於未來的產品開發。
- 內部威脅檢測和網絡安全
在當今時代，信息就是一切，組織正在利用 NLP 來保護他們擁有的信息。 內部數據洩露佔所有安全漏洞事件的 75% 以上。
隨著組織的發展，他們更容易受到安全漏洞的攻擊。 隨著越來越多的消費者數據被收集用於市場研究，企業保護數據安全比以往任何時候都更加重要。
它可能是有關客戶或貴公司知識產權的敏感財務信息。 內部安全漏洞可能會對您的企業聲譽造成嚴重損害。 2018 年內部安全漏洞的平均成本為 860 萬美元。 這個數字只會在 2022 年上升。
但不用擔心。 NLP 有解決方案。
如果擁有全面的威脅檢測系統，企業可以避免難以修復的損失和聲譽損害。 NLP 算法可以實時提供組織數據的 360 度視圖。
使用自然語言處理 (NLP) 的企業通信渠道和數據存儲解決方案有助於實時掃描所有信息以查找惡意軟件和高風險員工行為。
例如，假設一名員工試圖在公司外部某處複製機密信息。 在這種情況下，這些系統將不允許設備進行複制，並會提醒管理員停止此安全漏洞。
除了監控之外，NLP 數據系統還可以自動對新文檔進行分類，並根據已經為用戶訪問和文檔分類設置的系統來設置用戶訪問權限。
- 內容分析和評分
NLP 最有趣的應用之一是在內容營銷領域。 AI 支持的內容營銷和 SEO 平台（如 Scalenut）可幫助營銷人員在命名實體識別、語義、句法和大數據分析等 NLP 技術的支持下創建高質量的內容。
其工作方式是 NLP 算法針對給定關鍵字和目標位置分析互聯網上排名靠前的頁面。 它們幫助營銷人員找到使用 NLP 的搜索引擎（如 Google）認為與關鍵字非常相關的重要 NLP 術語。
此外，像 Scalenut 這樣的工具可以幫助內容創建者使用專有的內容等級來判斷他們的工作質量，該等級可以檢查 NLP 術語並在內容創建過程中提供幫助。 它們使您能夠展現最佳狀態，並針對您的博客、登陸頁面、電子郵件和客戶問題發布最吸引人的內容。
NLP 影響搜索引擎優化的方式有很多種； 在這個深入的 Scalenut 博客“NLP SEO：它是什麼以及如何使用它進行內容優化”中了解它們。
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