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NLP自然语言处理在互联网公司几个重要的现实应用

时间:2022-11-15 11:05:53 阅读:
NLP当前在我们互联网大厂中应用中非常广泛。不管是苹果Siri、亚马逊Alexa、谷歌Google Assistant、微软Cortana等各种AI聊天机器人,每天都在孜孜不倦地改进自己的NLP算法和应用水平
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人类已经进入了高度发展的互联网时代。每天有数十亿的文本数据通过以互联网为载体的方式生成。看看我们的周围,以我们常用的应用内消息微信、Whatsapp、Telegram 为例,每天产生的数据非常之多,以Facebook为代表的社交媒体(诸如微博、Instagram、Twitter、YouTube 等)产生非常多的数据,以今日头条为代表新闻、资讯发布平台产生非常多的文本和评论数据,其他如谷歌搜索和百度搜索及论坛也是大量数据之源。

 

所有这些渠道每秒都在不断地产生大量的文本数据。

并且由于大量的文本数据以及高度非结构化的数据源,我们不能再使用通用的方法来理解文本,这就是NLP的用武之地。

自然语言处理(NLP)是人工智能最重要的组成部分之一。世界各地的公司越来越多地投资于基于 NLP 的解决方案。为什么这样?因为他们已经可以看到商业潜力。人们越来越不再怀疑该技术能否使组织或个人受益,让我们看看已经在很多场合大显身手的NLP技术。

接下来,咱们说一下自然语言处理的几个重要的现实应用。

1. 提供即时客户服务--智能客服

即使你从未听说过自然语言处理,我们猜你也可能听说过聊天机器人——基于人工智能的软件,可以与网站或应用程序中的人进行对话。聊天机器人使用 NLP来帮助你的客户立即获得任何问题的答案,无论是一天中的什么时候还是一周中的哪一天。

如果询问集中在相同或相近的主题上,聊天机器人可以使用预定义的答案来避免客户等待商家客户服务人员的响应:因为聊天机器人扮演客户服务主管的角色。更重要的是,他们甚至可以提供特定的支持:例如提供说明链接、预订服务或查找特定产品。事实上,可能性是无穷无尽的——这一切都取决于相关公司的业务需求。

随着时间的推移,通过NLP技术能够使用相同的模型来扩展聊天机器人提供的答案数量,因为我们的模型在与客户聊天过程中,会收集大量的客户问题,服务平台对于这些问题大多具有比较标准的答案,这样,可以扩充客服机器人可以回答的问题。

类似的情况也适用于基于 NLP 的解决方案的其他用例,例如用于审核网站评论的系统。

由于机器学习技术和特定单词分析的进步,聊天机器人现在可以检测用户的意图。

在一个需要即时性的时代,聊天机器人是完美的解决方案。他们甚至会通过超周到的服务将潜在客户转化为客户——或者在访客遇到问题时,通过快速找到解决方案来避免他们转向竞争对手

当前,越来越多的商业实践证明智能客服带来了许多好处。根据 Opus 的研究,到 2021 年公司将在聊天机器人上投资超过 45 亿美元。

2. 适度的用户生成内容--智能过滤

让我们把聊天机器人放在一边,看看另一个基于 NLP 的解决方案。我们可以使用该技术强制执行垃圾邮件过滤器并阻止不需要的内容;在网站和电子邮件中,假设你管理一个新闻服务或一个吸引大量评论的博客。

NLP 可让你管理读者发布的用户生成内容,使你能够保持论坛的质量,同时避免争议、未经请求的广告恶意网站的反向链接——但此类解决方案的作用不仅仅是检测“禁止”字词或俗语。

即使文本不包含攻击性词语,模型仍然可以将其归类为仇恨言论。这怎么可能?高级 NLP 模型,假设它们接收到适当数量的数据,可以学习阅读句子的上下文并将其分类到适当的组中。

此外,通过使用适当的标记,模型可以通过分析用户使用的表情符号来读取用户的情绪。您甚至可以针对受众或地点定制解决方案——因为有时,用户的语言因网站而异。

3. 提高转化率

将网站访问者转化为客户是许多营销主管的重点。他们使用各种方法来优化转化率,因为——转化率越高,获客成本越低。

NLP 解决方案是转换优化的大师。产品包括我们备受喜爱的聊天机器人以及外观简单的功能,例如自动完成文本更高级的搜索功能

前提很简单:平台服务为让访问者停留在您的网站上所做的任何事情都可能使他们更愿意购买或使用商家的服务。

4. 改善最终用户体验

以上涵盖了一个共同主题:它们都改善了最终用户体验。多亏了 NLP,网站访问者可以:

  • 快速找到他们要找的东西——使用语义搜索引擎
  • 立即获得帮助——使用聊天机器人
  • 仅查看高质量内容,避免垃圾邮件或仇恨言论 - 使用用户生成的内容(UGC) 审核工具。

业务的成功取决于用户拥有积极的体验。并且上述每个因素都对用户是否会向他们的网络介绍你的产品或服务产生至关重要的影响。

5. 提高员工满意度--替代耗时的服务

基于人工智能的解决方案旨在处理最耗时、平凡或日常的任务——在基于 NLP 的软件的情况下,这些任务包括:

  • 回答重复问题
  • 审核评论
  • 充当客户支持
  • 监控社交媒体上对公司或其服务/产品的引用
  • 扫描文档中的关键字并对其进行过滤(例如,简历)
  • 对电子邮件进行分类(例如,垃圾邮件)
  • 拼写检查

…… 还有很多。

如果我们团队希望避免某些项目,请查看是否可以使用 AI 或 NLP 自动执行这些任务。你不仅会让你的员工更快乐。你会帮助他们提高效率——你会给他们时间专注于他们喜欢的事情。

反过来,我们会看到员工满意度上升工作敬业度提高,并且您的雇主品牌将在保留和招聘方面为您提供良好的服务

6.情绪分析

公平地说,当涉及到意见和情感时,理解人类语言有时是一项艰巨的工作。但对于尖端的情感分析或意见挖掘来说,这不是问题。情感分析是一种 NLP 技术,用于解释和分类主观数据中的情感。换句话说,它能够检测文本中的正面或负面情绪。我们可能希望使用情绪分析来跟踪社交媒体上的提及并在恶意评论传播开来之前处理它们,这个对于政府和一些社会组织是很重要的,一方面能够汲取正确的客观的意见,一方面能够避免别有用心的恶意的评论、谣言或攻击。

鉴于上述很多方面现实应用,NLP当前在我们互联网大厂中应用中非常广泛。不管是苹果Siri、亚马逊Alexa、谷歌Google Assistant、微软Cortana等各种AI聊天机器人,每天都在孜孜不倦地改进自己的NLP算法和应用水平,还是亚马逊、天猫、京东、拼多多等电商平台,每天都在使用数亿次的客服机器人。可以说,NLP技术在当前的互联网时代更加抢手、更加受欢迎。

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