追溯到人类仅使用手势进行交流的早期阶段，我们已经走了很长一段路，现在我们几乎每天都通过一种称为自然语言处理的新方法与计算机进行交互。由于人工智能和机器学习技术的显着兴起，有助于促进人与机器之间的无缝交互。

NLP 是一种人工智能，它为机器提供阅读、理解和解释人类语言含义的能力。例如，亚马逊的 Alexa 了解我们所说的并知道如何回应。有趣的是，Gartner 预测，我们与技术的 30% 的交互将通过与智能机器的“对话”。


通过实施 NLP，企业可以组织其大量非结构化数据，如电子邮件、社交媒体对话、在线聊天对话等，以获得洞察力并做出有价值的商业决策。  

我们在日常生活中使用的一些常见的 NLP 应用程序：

情绪分析
聊天机器人
虚拟助理
自动更正
语音识别
文本分析
意图分类
市场情报
让我们深入了解人工智能聊天机器人，这是最常用的 NLP 应用程序之一。

聊天机器人中的 NLP
在当今竞争激烈的世界中，人工智能聊天机器人仍然是一个热门话题。预计到 2025 年，全球聊天机器人市场规模有望达到 12.5 亿美元，此外，疫情后的数字化转型竞赛已经掀起热潮。

凭借提供卓越客户服务、增强参与度、实现增长和增加销售额的潜力，所有行业的品牌都发现聊天机器人对其业务至关重要。根据 IBM 2017 年的一项研究，52% 的客户只是因为不想等待代理而挂断了客户支持热线。同时，即使是现场座席，整天处理愤怒的客户并解决重复性问题也令人沮丧。但人工智能驱动的机器人可以巧妙地处理近 80% 的例行程序或我提出的问题。

除了客户服务外，聊天机器人对于 HR 和IT 服务台在简化和自动化工作流程方面也很有用，因此座席可以节省时间来专注于更复杂的任务。

为什么你的聊天机器人需要 NLP
想象一下，在一个喜欢从无聊的、已定义的一组菜单选项中单击答案的网站上？我们喜欢表达我们的担忧、我们的想法或我们想说的话。相反，想想如果你与一个能识别你的情绪的机器人交谈，用表情符号对它做出反应，并像你的朋友那样以非常随意的语气与你聊天，那该有多有趣。

NLP 如何在聊天机器人中工作？
NLP 是聊天机器人架构的核心，没有它，它们不会增加任何价值。当您键入“嗨”时，机器人会将其识别为标准问候语，并利用 AI 功能进行响应。它理解用户的消息，解析并将其转换为计算机可以解释的结构化数据。一条信息不被视为一组符号，而是分析语言的层次结构——单词、短语、句子和连贯的想法。

借助预先编程或获得的知识，NLP 对句子的片段进行解码并提取消息的意图和实体。“意图”是消息的目标，“实体”是修改意图的东西。

例如，在“纽约天气如何”的声明中？用户的意图是了解天气。意图通常是动词或名词。这里，实体是“纽约”，即“地点”实体通常是地点、时间或对象。

没有自然语言处理，机器人无法理解“嗨”和“再见”之间的区别。正是 NLP 为机器人提供了输入文本的含义和上下文以做出响应。

聊天机器人模仿人类大脑的不同功能，如学习、推理、互动、理解和感知。

学习：聊天机器人随着时间的推移而发展，也就是说，它们能够接受用户的“更正”并提高响应能力

推理： NLP 提供了“阅读”和解析自然句子的能力

互动：他们记住和回忆每一次来回的对话，并且可以学会从人类代理那里做出回应。

理解：聊天机器人很聪明地知道用户打算问什么或想知道什么，即使他们的语言措辞不正确

感知：擅长意图识别的机器人也可以被训练回答简单的常见问题，以便代理可以表示复杂查询的时间。

最后的想法
NLP 改变了我们与计算机交互的方式，并将在未来几年继续这样做。对于企业而言，NLP 将继续更有效地为客户提供更好、更有吸引力和个性化的体验。

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