自然语言处理 (NLP) 是当今许多公司使用的一项重要技术。 它使计算机能够理解人类语言并将其作为数据处理。 但它到底是用来做什么的呢？ 在本文中，我们将查看一些自然语言处理用例示例以及 NLP 如何应用于不同行业。
NLP 用例示例
的帮助下 NLP技术，计算机现在可以自动处理语音或文本等自然人类语言，虽然这本身就很吸引人，但这项技术背后的真正价值在于它的用例。
让我们来看看自然语言处理技术的一些实际应用：
垃圾邮件检测
最好的垃圾邮件检测技术使用 NLP 功能来扫描电子邮件并识别垃圾邮件，这要归功于通常指示垃圾邮件或网络钓鱼的语言。
邮件分类
如果您使用 Gmail，您现在会注意到我们的入站电子邮件会自动分类到我们的主要收件箱、促销收件箱和垃圾邮件收件箱中。
这要归功于 NLP。 由于对电子邮件内容的理解，AI 经过培训可以识别和分类这些类别的电子邮件。 正如我们之前所见，垃圾邮件往往包含不明确的消息和不相关的出站链接。 同样，促销电子邮件使用特定的语言并且往往具有促销内容，例如优惠券或折扣优惠。
语法纠正工具
语法纠正工具，例如 grammarly破解，使用 NLP 技术来扫描文本，检查语言错误，并给出应该进行哪些更正的建议。
根据 Grammarly 的说法，该软件由他们的语言学家和深度学习工程师团队提供有关语法规则和拼写的数据，他们设计了算法，通过分析研究文本中的数百万个句子来学习良好写作的规则和模式。 它还通过数据进行学习，因为每当用户接受或忽略 Grammarly 给出的建议时，AI 就会变得更聪明。 由于这些知识，该工具知道如何区分正确和不正确的用法，并提示建议的修改或更正。
文本摘要
文本摘要是缩短文本并生成简明摘要的过程，同时保留初始文档传达的核心思想和信息。
NLP 技术再次在这里发挥作用，以“消化”大量数字文本，理解内容，提取最中心的思想，同时忽略无关信息，并创建仍然包含所有关键点的较短文本。
摘要文本主要有两种方法：
- 萃取法
在这种方法中，算法使用原始文本中有意义的句子和短语，并将它们组合起来创建摘要。 为此，该算法使用词频、短语的相关性以及其他参数。 - 抽象法
在这种更高级的方法中，算法必须理解句子的一般含义并解释上下文，以便根据整体含义生成新句子。 因此，输出是一个新文本，与源内容完全不同。
自动翻译
自然语言处理的主要用例之一是翻译。 自 1950 年代问世以来，自动翻译已经取得了长足的进步。
有效的翻译不仅仅是替换单词，它需要准确捕捉输入语言的含义和语气，以便能够将其翻译成具有相同含义和预期效果的另一种语言。
自动翻译服务，例如 谷歌翻译 or 深1 利用 NLP 的强大功能，以文本甚至语音格式理解和生成全球语言的准确翻译。 在 Inbenta，我们将 NLP 的强大功能应用于我们的多语言聊天机器人的自动翻译，以确保我们的用户以他们的首选语言获得他们正在寻找的答案。
情绪分析
情感分析试图通过分析这些内容中使用的语言来衡量文本或文档的整体情绪。 它可用于社交媒体帖子、回复、评论等，以识别声明的感受、观点或信念，从而提供有关客户选择及其决策驱动因素的大量信息。
虚拟代理和聊天机器人
得益于 NLP 技术，聊天机器人变得更像人类。 对话式人工智能解决方案 喜欢 人工智能驱动的智能聊天机器人 使用自然语言处理 理解用户查询背后的含义 并以准确的方式回答他们。
聊天机器人在不同行业有许多应用程序，因为它们可以促进与客户的对话并自动执行各种基于规则的任务，例如回答常见问题或 预订航班. 它们具有成本效益，一年中每天 24/7 可用，使用户能够自行找到问题的答案，从而增强用户体验。
NLP 行业特定用例示例
近年来，自然语言处理变得如此强大，以至于它现在正在影响各个行业的业务运营。 以下是 NLP 在不同领域的一些主要用例。
零售和电子商务 NLP 用例
零售商可以使用 NLP 来分析客户数据并将其转化为可操作的见解，以便在从产品设计和库存管理到销售和营销计划的各个流程中做出更明智的决策。
市场情报
营销人员可以从评论、评论、社交媒体帖子等各种来源提取数据，并将其与 NLP 功能相结合，以分析消费者情绪、检测市场趋势并优化营销策略。
语义搜索
NLP 驱动的语义搜索引擎 使在线零售商店和电子商务网站能够了解购物者的意图，即使他们使用长尾搜索（例如“黑人女装 10 码”），以建议合身的回应并提高产品的知名度。 利用语义搜索 使电子商务网站能够提高转化率并降低购物车放弃率。
电子商务聊天机器人
电子商务中的聊天机器人 使用 NLP 来理解购物者的查询并以最准确的方式回答他们。 他们甚至可以提供交易功能，使用户能够找到他们正在寻找的产品、推荐相关产品、促销优惠，甚至无需离开聊天机器人即可完成销售。
银行和金融 NLP 用例
银行和金融机构可以使用 NLP 来分析市场数据，并利用这种洞察力来降低风险并做出更好的决策。 NLP 还可以帮助这些机构识别洗钱和其他欺诈行为等非法活动。
信用评分
银行和金融机构使用信用评分来确定与向个人或企业借钱相关的风险。 NLP可以通过从贷款文件、收入、投资、费用等非结构化文档中提取相关数据来辅助信用评分，并将其提供给信用评分软件来确定信用评分。
欺诈识别
结合人工智能，NLP 可以帮助检测非结构化财务文件中的欺诈行为。
保险 NLP 用例
保险公司 可以使用 NLP 来分析客户沟通以识别欺诈指标并标记这些索赔以进行更深入的分析。
医疗保健 NLP 用例
NLP 可以分析来自电子邮件、聊天应用程序和患者求助热线的患者交流，并帮助 医疗专业人员 根据患者的需求对患者进行优先排序，改善患者的诊断和治疗，并推动更好的结果。
听写
医生使用录音机来记录临床程序和结果。 NLP 可用于分析语音记录并将其转录为文本，以便提供给患者的记录。
医疗保健聊天机器人
医疗保健聊天机器人 使用 NLP 功能来理解患者的查询，并可以帮助他们安排约会、定位医疗服务、评估症状、设置疫苗接种提醒，甚至提供心理健康援助或有关 Covid 或其他公共卫生问题的信息。
人力资源自然语言处理用例
NLP 也广泛用于 人事部门 为了使各种任务自动化。
简历评估
NLP 可用于通过提取相关关键字（教育、技能、以前的角色）来筛选候选人的简历，并根据他们的个人资料与给定职位的匹配程度对候选人进行分类。 它还可以用于汇总与特定职位匹配的候选人的简历，以帮助招聘人员更快地浏览简历。
招聘聊天机器人
用于招聘目的的聊天机器人 用于自动化招聘人员和候选人之间的沟通。 他们通常使用 NLP 功能来安排面试、回答求职者关于职位或招聘流程的问题，甚至促进入职。
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