原文：
www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai
摄影作品由 ROMAN ODINTSOV 提供
想象一个机器能够理解你所说的话和你的感受的世界；你可以和计算机交谈，它会做出回应；科技能够筛选文本并为你总结。等一下。你不需要想象任何东西——这已经成为现实，得益于 NLP 的应用。
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作为人工智能的一个子领域，自然语言处理（NLP）已成为技术突破，使计算机能够使用人类语言进行沟通。其 市场规模 在 2023 年被评估为 189 亿美元，并预计到 2028 年将增长到 680 亿美元。考虑到 NLP 在现代世界的多种应用，从聊天机器人到机器翻译再到文档分析，这并不令人惊讶。
在这篇文章中，我们讨论了自然语言处理对商业的变革性影响，它的应用案例以及各行业的实际例子。我们还简要介绍了自然语言处理的好处、挑战以及它带来的未来机会。
自然语言处理（NLP）是一种结合了语言学、统计学和机器学习（ML）技术的方法，能够处理海量数据。这使计算机能够理解人类语言中的细微差别，理解上下文，并以有意义的方式做出回应。换句话说，NLP 算法旨在将人类沟通与人工智能连接起来。
但情况并非一直如此。下面的图表展示了 NLP 随时间演变的过程，直到达到今天的潜力。NLP 采用的关键驱动因素包括计算能力的提升、AI 和机器学习的进步以及数据的可用性。后者主要是因为云计算提供了更好的可扩展性和更低的存储及处理成本。
NLP 的演变
自然语言处理（NLP）的演变也经历了从基于规则的系统到机器学习算法的过渡，后者可以“理解”语言。在基于规则的方法中，专家手动编码每个规则在 NLP 中。这也是为什么这些系统相比机器学习更静态且不可适应。
深入探索 NLP 的本质时，我们应该提到其基本目标是理解和与人类语言互动。因此，我们区分以下内容：
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自然语言理解（NLU），关注于意义的提取。它帮助理解书面和口头语言的复杂性和细微差别，处理歧义和上下文变化。例如，NLU 对区分口音或理解俚语非常有用。
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自然语言生成（NLG），涉及从数据中生成类似人类的回应。利用统计方法和语言模型分析大量数据，NLG 帮助以对话的方式“回应”用户查询。它还处理文本摘要、机器翻译和内容创作。
自然语言理解与自然语言生成
现在我们可以概述 NLP 的工作原理。基本上，有 2 个步骤：
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将文本转换成机器可以理解的形式。
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分析文本以实际理解上下文和语言，并提取意义。
与此同时，自然语言处理系统的内部发生了许多工作，以使机器能够执行这两项操作。让我们快速了解一下关键的 NLP 组件，以便更好地理解其工作原理：
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分词：将文本分解为较小的单元，如单词或短语（标记），以便在更小、可管理的块中处理它们。
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句法分析：解析语法结构，以正确理解句子的句法关系。
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词性标注：为句子中的单词分配语法标签（例如，名词、动词等），以增加句法分析的深度。
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语义分析：捕捉单词、短语和句子的含义和上下文。
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情感分析：确定文本中表达的情感或情绪，如积极、消极或中性。
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命名实体识别（NER）：识别和分类实体，即名称、组织、地点等。
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统计和机器学习模型：处理和分析大量数据。监督学习算法最适用于文本分类和情感分析等任务，而无监督算法则适用于聚类和主题建模。
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语言模型：用于预测上下文中词序列的概率。这种技术广泛用于自动补全和语言生成任务。
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语言翻译模型：用于将文本从一种语言转换为另一种语言。先进的模型，如神经机器翻译，能显著提高翻译的准确性。
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语言生成技术：基于数据或给定上下文生成类似人类的回应。这种方法用于聊天机器人、文本摘要等。
这些组件的结合与整合使数据科学家能够构建强大的 NLP 系统，并有助于改善 AI 沟通结果。
自然语言处理在各行各业中正获得越来越多的关注，每年都有新的应用出现。以下是我们对 NLP 最常见用例的回顾，以发现 NLP 在业务沟通转型中的潜力。
NLP 的主要应用
当想到 NLP 时，智能虚拟助手和聊天机器人是最先想到的。今天的 NLP 对话 AI 系统足够复杂，可以与用户进行真实且上下文适当的对话。
像 Siri 或 Alexa 这样的虚拟助手已经成为我们日常生活的一部分，处理像设置提醒、拨打和接听电话、寻找停车位等小任务。基于 NLP 的聊天机器人通过扩展支持服务和提高个性化来为企业做出贡献。
看一下下面由 Tidio 开发的 Lyro 聊天机器人。与普通聊天机器人不同，Lyro 不需要支持人员的训练——公司激活它后，它便开始立即响应用户的查询。
图片来自 Tidio
机器翻译是 NLP 的第二大突出应用。学生、语言翻译者、游客以及许多人今天都离不开 Google Translate。尽管机器翻译早在 NLP 之前就存在，但它通过以下方式将其提升到了一个新水平：
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利用变换器增加准确性和流畅性
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促进和简化实时语言翻译
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实现上下文感知翻译，告别传统的逐字翻译方法
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帮助内容本地化，以考虑文化偏好和地方方言
为了更具说明性，这里有 DeepL，一个不如 Google Translate 知名的竞争者。该工具支持 26 种语言翻译，帮助用户打破语言障碍。它还具备应用集成和网站翻译插件。
图片来源于 Deepl
NLP 还有独特的语音转文本功能，有助于提高文档的准确性和效率。除了像口述文本这样的简单应用，NLP 还可以实现以下功能：
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文本摘要：AI 提供的自动摘要在需要快速消化大量信息时非常有用。NLP 不仅仅是总结冗长的文本——关键词提取和句子排名使 NLP 能够以连贯的方式总结文本，捕捉关键点。
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信息提取：在 NLP 的其他方法中，NER 在自动信息检索和知识发现方面特别高效。这极大地节省了研究人员在大量信息中筛选的时间和精力。
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文本分类：当面对大量文本数据时，NLP 可以帮助对其进行分类。这样，公司的数据会更有条理，同时也能提高信息的可访问性。
由于其捕捉事件和数据本质的能力，NLP 可以根据给定的信息生成内容。也许大家都听说过 ChatGPT 以及它如何通过正确的提示创建独特、有意义的内容。这些模型可以通过帮助内容创作者撰写产品说明、社交媒体帖子、文章、电子邮件等，来让他们的生活变得更轻松。
考虑一个比 GPT 更冷门的 AI 内容创作工具。OwlyWriter AI 可以节省营销人员大量时间。该工具帮助社交媒体专业人员克服写作障碍，提高工作效率，从创建帖子的标题到生成内容创意再到撰写帖子。
图片来源于 Hootsuite
NLP 的另一个伟大应用是语音识别，它允许机器将口语转换为书面文本。同样，像 Siri 或 Google Assistant 这样的语音助手在这方面是最具代表性的例子。
语音识别还有许多其他应用场景，比如转录服务或语音控制设备。记得那种允许驾驶员安全免提控制汽车的功能。此外，智能家居设备都是基于 NLP 开发的。
情感分析作为 NLP 技术之一，最适合分析客户评论和社交媒体情感，以获取对产品或服务的公众意见或跟踪趋势。
例如，NLP 可以帮助企业分析关于近期产品发布的客户反馈，以便做出更明智的客户满意度决策。它还支持社交媒体监控应用程序，如 Brandwatch。这些应用程序监控公司在社交网络上的内容，以了解公众对品牌的看法和感受，追踪趋势，管理在线声誉。
图片来源： Brandwatch
像 Google 这样的搜索引擎使用 NLP 来提高搜索结果的准确性。这种方法有助于更好地理解用户查询背后的意图，并将其与最相关的搜索结果匹配。
自然语言处理（NLP）革命化的另一个领域包括垃圾邮件过滤。在这里，我们不仅谈论电子邮件，还包括其他应用。例如， YouTube 使用 NLP 来过滤其视频评论区的垃圾数据。它使用一个名为 TubeSpam 的工具，该工具通过朴素贝叶斯分类器进行训练，以过滤垃圾邮件。
NLP 的应用列表要长得多。我们讨论了最大的用例，但遗漏了像自动更正和自动完成、欺诈检测等较小的用例。为了使我们的研究更全面，让我们谈谈 NLP 如何在现实生活中转变各个行业的例子。
尽管 NLP 在各个行业中得到了成功应用，但其最大的市场份额集中在科技、医疗保健、零售、金融服务、保险和市场营销领域。请详细了解这些领域的情况。
全球 NLP 市场份额按行业划分
基于 NLP 的聊天机器人和虚拟助手彻底改变了客户服务。现在，客户可以获得全天候支持，而代理则从减少的工作负担中受益。由美国银行创建的聊天机器人 Erica 提供财务支持和指导，并帮助用户进行在线银行操作。NLP 使 Erica 能够学习用户的偏好和需求，并提供个性化建议。
让我们看看 NLP 在客户服务中的具体应用例子：
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基于 NLP 的语音助手可以理解用户的请求并将其转发给合适的人工客服
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用于简单任务的自动化聊天机器人，如回答问题、检查信息、安排预约等
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使用虚拟助手进行免提设备和服务交互
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客户反馈分析和情感分析——例如，聊天机器人可以在处理沮丧的客户时先进行道歉
目前，大多数知名电商网站如 Amazon、eBay 或 Walmart 使用 NLP 驱动的语义搜索，这提高了产品的可见性和搜索体验。与匹配关键字相比，语义搜索更具直观性，旨在理解用户查询背后的意图。
除了语义搜索，NLP 在零售领域还有其他应用：
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客户情感分析，以更好地了解品牌忠诚度，并最终增强品牌实力
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与语音助手的对话式商务
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个性化产品推荐
在教育领域，NLP 有着最具创意的应用。一个很好的例子是 Coursera 的课程推荐系统，它帮助用户根据兴趣找到最佳课程。也想想大家都喜欢的 Grammarly，这是一种基于 NLP 的解决方案，可以使你的写作清晰无误。
NLP 在教育中的其他例子包括但不限于：
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智能辅导系统
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基于教科书或其他培训材料生成考试题目
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自动评分和反馈分析
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抄袭检测软件
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适应性学习和个性化指导及反馈
你是否曾接到过银行打来的电话，询问账户上的可疑活动？这些电话通常是由 NLP 触发的。欺诈检测是 NLP 在金融领域中的最大应用之一。曾经，Mastercard 决策智能系统专门用于指示欺诈活动，帮助公司减少了 50%的欺诈行为。亲自检查解决方案的潜力：
mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4
曝光标签：Mastercard 决策智能
自然语言处理在金融领域的其他两种应用包括：
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对各种文本数据进行情感分析，如财务报告、社交媒体帖子和新闻文章，以预测股票价格和市场波动，从而帮助交易者和投资者做出更明智的决策
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从财务报告和文件中提取数据，以及总结财务新闻以便快速更新
NLP 技术对医疗服务提供者非常有帮助，可以总结和分类临床记录和患者信息。通过这种方式，他们可以更快地访问数据并保持文档的组织性。电子健康记录的实现主要得益于自然语言处理。
此外，自然语言处理还可以协助转录，允许医生进行口述记录，减少手动数据输入。临床 NLP 系统可以帮助诊断、制定治疗计划和个性化的治疗建议。例如，Merative L.P.使用 NLP 算法为其患者开发癌症治疗计划。
如同在金融领域中，保险领域也利用自然语言处理（NLP）来识别欺诈性索赔。通过分析不同类型的数据，如客户档案、沟通记录和社交网络，NLP 可以检测到欺诈的指标，并将这些索赔发送进行进一步检查。 土耳其保险公司 在切换到基于机器学习的欺诈检测系统后，投资回报率提高了 210%。
机器学习欺诈检测系统的工作原理
保险公司也可以通过文本挖掘和市场情报来监测行业趋势，从而受益于 NLP。通过这种方式，公司可以了解竞争对手的表现，并做出更多数据驱动的决策。
在法律领域，自然语言处理在处理文档时最为有用。法律专业人士可以在合同审查与分析、文本总结、案件结果分析等方面使用该技术。NLP 算法帮助律师扫描大量法律文本，以找到特定的日期、术语或条款。
Luminance 利用自然语言处理（NLP）提高尽职调查和合同审查的效率。与更通用的 GPT 模型相比，该模型在 1.5 亿份法律文件上进行了训练，并由行业专家验证。公司承诺通过自动化合同处理为用户节省高达 90%的时间。
此外，法律专业人士在监管合规监控、审讯记录分析和法律研究中应用自然语言处理（NLP）。
在制造业和供应链中，自然语言处理（NLP）同样有效地保持数据组织和简化沟通。例如，它可以帮助分析和筛选大量的货运文件，解决物流挑战。
聊天机器人可以用于更快速地响应客户或供应商的查询。特斯拉早在很久之前就引入了聊天机器人，以提供卓越的客户体验。这些机器人安排试驾并回答有关特斯拉汽车的简单问题。
通过将聊天机器人与制造商的 ERP 或其他遗留系统集成，聊天机器人还可以帮助将信息集中在一个地方，改善部门间的协作。
如前所述，情感分析在市场营销中广泛应用，以了解客户对品牌的看法。这有助于向客户推荐个性化的产品或服务，并增强决策能力。例如，麦当劳利用自然语言处理（NLP）来监控社交媒体上的客户投诉，并培训员工正确回应这些投诉。
在命名实体识别（NER）的帮助下，自然语言处理（NLP）还被用来识别热门话题和客户洞察，以便进一步在销售材料或产品设计改进中使用。
在招聘中，自然语言处理（NLP）被用于求职候选人筛选，以提高准确性和速度。例如，Intelliarts 开发的 B2B 招聘平台可以将求职者的个人资料与职位描述进行匹配，并涉及 LinkedIn 等社交媒体网站。此外，该解决方案遵循多样性、公平性和包容性（DEI）原则。客户得到的是简化的候选人筛选，同时满足 DEI 要求。
B2B 招聘平台
尽管自然语言处理（NLP）在各个行业中的受欢迎程度和技术进步不断提高，但在融入现有系统的过程中仍存在一些挑战。以下是这些挑战及其潜在解决方案：
挑战与解决方案：自然语言处理
NLP 继续发展，新的解决方案不断涌现，以应对上述挑战。同时，NLP 研究中出现了新的应用和趋势。让我们来看看 NLP 的最新进展，以及这些进展如何进一步革新人机交互：
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预训练和迁移学习：像 GPT-3 或 T5 这样的预训练模型是当今 NLP 领域最重要的进展之一。这一趋势肯定会持续，因为它不仅能带来高效的结果，还提供了迁移学习的机会，可以将从一个任务中学到的知识应用到其他任务和领域中。
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多模态 NLP：NLP 终于超越了文本，研究人员尝试其在语音、视频和图像中的能力。多模态性在各个领域中找到了应用，从视频字幕生成到自动驾驶汽车，再到更准确的情感分析。
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对话式 AI：NLP 的多模态性还体现在对话式 AI 的进步上，该技术旨在使人机互动更加自然和直观。智能家居的语音助手现在可能是研究人员最感兴趣的领域。
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多语言 NLP：多语言和跨语言 NLP 引起了研究人员的兴趣，因为它能够提升全球沟通、增加信息获取和文化多样性。
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可解释和可信赖的 AI：对可解释和可信赖的 AI 的需求涉及到在 NLP 中增强用户信任、问责和责任感。这在医疗、教育和法律等敏感领域尤为重要。
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伦理和负责任的 AI：研究人员还旨在解决 NLP 中的偏见、公平性和伦理问题，以创造更负责任的 AI 应用。一个很好的例子是深度伪造检测，用于识别和标记 AI 操控的视频和音频信息。
NLP 领域的持续研究
NLP 的概念彻底改变了人机交互，重塑了信息获取和沟通的方式。通过将 AI 与深度学习相结合，计算机获得了阅读文本、解读语音、分析对话、判断情感等能力，证明了 NLP 在从数据中提取有价值见解方面的力量。
我们现在看到 NLP 的无限可能性，从聊天机器人和虚拟助手到情感分析和语言翻译。这些已经改变了许多行业，提高了用户体验。但 NLP 的持续研究和发展预示着更加光明的未来，标志着更多的进步和趋势。这有可能使沟通变得比以往更加无缝和包容。
Olena Zherebetska** 是 Intelliarts 的内容作者，撰写关于数据科学和机器学习的最新新闻和创新。她拥有 7 年的写作经验，喜欢在研究技术主题时深入探讨。