聊天机器人、语音激活助手和其他人工智能设备已经使用了十多年。在这段时间里，由于复杂的数据科学和机器学习技术，人机交互得到了改善。人工智能驱动的工具和自然语言处理 (NLP) 正在迅速发展并获得更高的效率，即使它们的成本下降。

Statista 在 2019 年预测，到 2025 年，NLP 市场预计将增长到 439 亿美元。因此，许多组织都在投资 NLP 技术。


本文对各种业务任务中的 NLP 用例进行了有力的讨论。

用于安全认证系统的 NLP 驱动的问题生成
NLP 技术可以通过使用 NLP 驱动的问题生成来改善用户体验，同时提高安全性。软件开发人员部署的算法构成了只有特定用户才能回答的独特安全问题。

该算法为用户指定个人数据，例如最喜欢的足球队，然后探索与该主题相关的数据源，并使用命名实体识别模型提取教练姓名、成立年份等信息。然后将实体用作系统将生成的问题的可能答案。

用于品牌和市场研究的自动情感分析
无论是营销活动还是改进服务交付，组织都依赖客户反馈来制定创收业务战略。不幸的是，调查和客户反馈可能会提供不一致的结果，甚至可能需要面向客户的员工付出额外的努力。NLP 和机器学习技术通过使用自动情绪分析来帮助企业并减少工作量。

情绪分析是一种人工智能驱动和 NLP 实施的工具，它通过分析客户评论、评论、社交媒体提及和其他数字足迹来提供可行的市场研究。随着该工具在网络上爬行，NLP 使用情绪分析模型进行部署，该模型将单词和短语转换并分类为可行的营销洞察力。

该算法识别常用短语并将它们分类为正面、中性或负面。这些信息被打包成有意义的市场数据，用于为营销活动或其他活动提供信息。

用于客户服务自动化的 NLP 聊天机器人  
随着技术改进变得更加先进，客户服务自动化变得越来越复杂。

自然语言模型正被应用于各种 NLP 任务，例如文本生成、分类和摘要。这些任务中的每一个都是先进的，但当它们结合起来时，它们可以用来创建复杂的问答系统 (QnA)，其运行方式类似于自动聊天助手或聊天机器人。

聊天机器人依靠 AI 来启动客户交互，并能够使用 NLP 来处理基本使用场景。如果请求或场景超出其能力，基于 NLP 的机器人可以引入人工操作员。NPL-bots 的个性化对话能力对于依赖人类员工完成一系列复杂任务的运营来说是一个显着优势。简单的请求由机器人处理。人类工人可以自由从事其他任务。

BERT 和 XLNet 等语言建模的最新创新应该可以缓解任何组织对聊天机器人无法处理查询的担忧。

BERT 在 33 亿字的语料库上进行了预训练。其 93.2% 的 F1 分数超过了人类 91.2% 的分数，这表明机器人在未来只会变得更聪明。XLNet 在众多 NLP 任务上的表现优于 BERT。

NLP驱动的竞争分析
在创业或推出新产品之前，创始人会进行分析和研究，以评估他们的竞争对手、评估市场、确定潜在客户和目标人口统计数据以及其他将推动他们走向行业顶峰的细节。

创始人拥有许多可用于复杂市场分析和研究的工具。当 NLP 驱动的工具自动构建对新公司独特竞争格局的概述时，研究任务就会得到简化。

该算法在互联网上扫描与预定公司列表相关的单词和数据，并将这些信息输入到 NLP 模块中。该模块建立上市公司之间的语义关系。使用多模态语义字段对公司进行从零到一的排名，该字段显示公司之间的关联程度，从而创造出详细的竞争格局。

自动生成报告
手动撰写报告非常耗时。自动化 NLP 技术通过使用语音到文本听写和公式化数据输入将非结构化文本信息转换为可读文本来节省时间。NLP 工具通过识别和定位丢失的数据来促进自动化的报告编写过程。

机器学习顾问可以设计深度学习模型，以非结构化文本中的相关信息为目标，将这些信息组合成具体的可读报告。

NLP 的未来
如上例所示，自然语言处理在不同行业有多种用途，并为处于扩张边缘的企业提供竞争优势。随着每天创建的文本数据量不断增加，NLP 对于提取有价值的数据洞察并将其应用于业务应用程序将变得越来越重要。

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