根据许多市场统计，数据量每两年翻一番，但未来这个时间跨度可能会进一步缩小。这些数据的大部分（约 79%）是文本数据。自然语言处理（NLP）是数据科学的一个分支，它试图从“文本”中提取见解。因此，NLP 假设在数据科学中的重要作用. 业内专家预测，在不久的将来，对 NLP 专家的需求将呈指​​数级增长。

自然语言处理的未来解释说，在 NLP 中，机器被教导像人类一样阅读和解释文本。NLP 被公认为“文本分析和语音识别应用的推动者”。这种人类解释文本的能力对于分析大量文本数据非常有用。NLP 被设置为捕捉客户的声音。作为使用 NLP 的一个例子，想想 Google Drive，用户可以通过对话输入搜索文档。

随着社交或移动数据等多渠道数据的指数级增长，企业需要可靠的技术来评估和评估客户情绪。到目前为止，企业一直乐于分析客户行为，但在当前的竞争环境中，这种类型的客户分析已经过时。

现在企业需要分析和了解客户的态度、偏好甚至情绪——所有这些都属于情绪分析的范畴。如果没有 NLP，即使是最基本的情绪分析，企业主也会受到严重阻碍。

未来属于 NLP

DATAVERSITY ®文章自然语言处理：内容、原因和方式重要的一点是：尽管 NLP 对许多人来说仍然是一门未来科学​​，但实际上它已经进入了主流。NLP 的常见实践示例包括 MIT 的社会机器实验室，其中 NLP 推动对社会系统的分析以实现积极变化，以及 IBM 的 Watson for Cyber​​ Security，它使用 NLP “从安全文档中获取洞察力”。

在自然语言处理数据科学如何？, 自然语言处理领域的领先研究员 Dina Demner-Fushman 医学博士声称，美国国立卫生研究院 (NIH) 获得的大多数医疗保健数据都包含文本注释、临床注释、半结构化数据和元数据。NIH 的大部分临床决策过程都以基于文本的证据为指导，这可能归功于 NLP。

企业 AI 中的 NLP

在企业中应用 AI 的框架解释说，文本数据的增加引发了对 NLP 的重新兴趣，这反过来又引发了对高级人工智能应用的研究。考虑到这篇 Gartner 论文，企业数据科学人员可以抓住新的机会将 NLP 与深度学习快速从业务数据中捕获隐藏见解的技术。

面向未来的 NLP

NLP 对企业的重要回报是智能助手的概念，它有可能改变客户体验，从而提高客户忠诚度。智能助手已经证明了它们在客户服务中的用处，希望 NLP 能够成为一种未来 CS 的游戏规则改变者。然而，为了让客户和业务人员都能轻松接受应用程序，未来的解决方案必须将对话式参与与技术相结合，以提供最愉快的用户体验。

第二个考虑是企业的全渠道生态系统。未来，将先进技术与用户体验相结合是不够的；客户将期待这种跨所有渠道的惊人对话参与。

NLP 是商业智能的未来吗？

随着 NLP 不断使“数据”变得更加用户友好和对话，越来越多的主流用户将采用 NLP 驱动的数据平台。在某种程度上，NLP 将消除目前大数据 BI 的进入壁垒。有一天，业务用户可能会通过与智能助手或聊天机器人的“对话”交互来参与 BI 任务。“对话平台”将鼓励许多沉默寡言的用户尝试高级 BI。这一增长趋势在这就是为什么自然语言处理是 BI 的未来.

让我们希望随着 NLP 的进步，自然语言和机器语言之间的差异将会变得模糊。为什么自然语言处理是商业智能的未来解释说，Watson 的未来版本可能使机器的多媒体分析成为可能，而这在以前是人类大脑的保护领域！NLP 在商业领域的应用


NLP 的另一个显着用途可能是情绪分析，其中围绕社交手势或评论的文本可能会为此类手势或评论是正面还是负面提供线索。随着语音识别技术的进一步改进，音视频源将提供丰富的数据分析，从而将传统BI的范围扩展到业务的各个方面。

以下是目前利用 NLP 来增加回报的一些常见业务领域：

企业使用 NLP 与所有利益相关者交换市场情报。
聊天机器人已成为客户呼叫中心的解决方案。聊天机器人可以为客户提供类似人类的帮助，减少呼叫负荷和客户的挫败感。
如前所述，企业运营商越来越依赖社交数据来监控客户情绪。这些数据大部分是文本，需要 NLP 进行情感分析。
NLP 已经用可靠的服务取代了几个客户服务功能。
NLP 还帮助定位针对细分客户的广告渠道。
5 2018 年企业自然语言处理应用深入回顾了 NLP 的上述用途。

NLP 应用的估计市场

2017 年的 Tractica 报告 估计 2025 年 NLP 市场（包括硬件、应用程序和服务）将达到 223 亿美元左右。同一份报告指出，支持人工智能的 NLP 软件市场将从 2016 年的 1.36 亿美元增长到 2025 年的 54 亿美元。

在自然语言处理——当前的应用和未来的可能性, TechEmergence 的首席执行官 Dan Faggella 在与 细微差别通信，一家在语音、自然语言和相关系统中提供 AI 和 NLP 解决方案的企业。

值得关注的 NLP 趋势

Gartner预测在 2018 年（及以后），NLP 将与机器学习和大数据技术相结合，构建强大的问答系统，例如聊天机器人。
人们越来越认为 ML 和 NLP 连同先进的数据分析、模式识别和数据解释能力，具有有可能取代人类数据科学家。
像 iDS Cloud 这样的平台可以帮助企业在没有人员在场的情况下获得数据科学和 NLP 的好处。
增强分析和数据发现解释了未来的商业分析将如何通过机器学习和 NLP 实现完全自动化。未来，Augmented Analytics 和 Data Discovery 将通过数据分析任务的自动化指导，将每个普通业务用户转变为公民数据科学家。

与深度学习或神经网络等其他数据科学技术相比，NLP 仍处于起步阶段。然而，NLP 引起了全球商界的兴趣，这对未来的增长来说是一个积极的信号。如果行业继续赞助 NLP 研究，我们可以期待未来业务分析的更快转型。

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