如何利用自然语言处理（NLP）进行业务流程优化
聊天机器人，语音激活助手和其他AI驱动的设备已经使用了十多年。在这段时间里，由于先进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）迅速发展，即使成本下降，但效率却更高。
Statista在2019年预测，到2025年，NLP市场预计将增长到439亿美元。因此，许多组织正在对NLP技术进行投资。
本文对各种业务任务中的NLP用例进行了有力的讨论。
基于NLP的安全认证系统问题生成
NLP技术可以通过使用NLP支持的问题生成功能来改善用户体验，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（例如，最喜欢的橄榄球队）指定个人数据，然后使用命名实体识别模型来探索与该主题相关的数据源，并提取诸如教练的姓名，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绪分析
无论是营销活动还是改进的服务交付，组织都依靠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产生不一致的结果，甚至可能需要面对客户的员工付出更多的努力。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。
情绪分析是一款由AI驱动且由NLP实现的工具，可通过分析客户评论，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的爬行，使用情感分析模型来部署NLP，该模型将单词和短语转换并分类为可行的营销见解。
该算法识别常用短语并将其分类为肯定，中性或否定。该信息被打包成有意义的市场数据，用于通知营销活动或其他活动。
用于客户服务自动化的NLP聊天机器人  
随着技术的进步，客户服务自动化也变得越来越复杂。
自然语言模型已应用于各种NLP任务，例如文本生成，分类和摘要。这些任务中的每一项都具有自身的先进性，但是将它们结合使用时，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，并且能够使用NLP来满足基本使用场景。如果请求或方案超出其功能范围，则基于NLP的漫游器可以引入人工操作员。NPL机器人进行个性化对话的能力对于依赖人类员工执行一系列复杂任务的运营而言是一项重大优势。简单请求由机器人处理。工人可以自由执行其他任务。
像BERT和XLNet这样的语言建模方面的最新创新应该可以减轻任何组织对聊天机器人无法处理查询的担忧。
BERT在一个33亿字的语料库上接受了预训练。它的93.2％F1得分超越的，承诺的机器人只会在变得更聪明91.2％人体级评分的未来。在许多NLP任务上，XLNet的性能均优于BERT。
NLP驱动的竞争分析
在创办企业或推出新产品之前，创始人要进行分析和研究，以扩大竞争对手，评估市场，确定潜在客户并确定受众特征和其他细节，从而将他们推向行业高峰。
创始人拥有许多可用于复杂市场分析和研究的工具。当使用NLP的工具自动建立新公司独特的竞争格局的概览时，研究任务将得到简化。
该算法在Internet上扫描与预定公司列表有关的单词和数据，并将此信息输入到NLP模块中。该模块在上市公司之间建立语义关系。公司使用多模式语义字段将公司从零到一排名，该字段显示公司之间的紧密联系，从而形成详细的竞争格局。
自动生成报告
手动编写报告非常耗时。自动化的NLP技术通过使用语音到文本的命令和公式化的数据输入将非结构化的文本信息转换为可读的文本，从而节省了时间。NLP工具通过识别和查找丢失的数据来促进自动报告编写过程。
机器学习顾问可以设计针对非结构化文本中的相关信息的深度学习模型，并将这些信息组合成特定的可读报告。
NLP的未来
从上面的示例中可以看出，自然语言处理在不同行业中具有多种用途，并为扩展边缘的企业提供了竞争优势。随着每天创建的文本数据数量的增长，NLP对于提取数据的有价值的见解并将其应用于业务应用程序将变得越来越重要。

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