想象一个世界，在这个世界里，机器能够理解你说的话和你的感受；你可以和电脑说话，它会回应你；技术可以筛选文本并为你总结。等等，你不需要想象任何东西——今天它已经成为现实，这就是自然语言处理（NLP）的应用。

作为AI的子领域，自然语言处理（NLP）已经成为技术上的突破，使计算机能够使用人类语言进行交流。其市场规模在2023年估计为189亿美元，预计到2028年将增长到680亿美元。这并不令人意外，因为NLP在当今世界中有各种各样的应用，从聊天机器人到机器翻译再到文档分析。

在这篇文章中，我们将讨论NLP对商业的变革性影响、其用例以及每个行业的实际例子。我们还将简要地谈谈自然语言处理的好处、面临的挑战以及它为我们带来的未来机会。

 了解NLP的本质

NLP是语言学、统计学和机器学习（ML）技术的结合，使大量数据的处理成为可能。这使得计算机能够理解人类语言的细微差别，理解上下文并以有意义的方式作出回应。换句话说，NLP算法旨在将人类沟通与AI相结合。

但情况并非总是如此。下面的信息图涵盖了NLP随着时间的推移而发展，直到今天达到的潜力。NLP采用的关键驱动因素是计算能力的提高、人工智能和机器学习的进步以及数据可用性。后者主要是因为云的出现，它提供了更好的可扩展性和更低的数据存储和处理成本。

NLP的发展也涉及从基于规则的系统到机器学习算法的转变，后者可以学习“理解”语言。在基于规则的方法中，专家手动编码NLP中的每一条规则。这就是这些系统相比机器学习更加静态和不易适应的原因。

NLP的基本目标

进一步探索NLP的本质，我们应该提到其基本的理解和与人类语言互动的目标。因此，我们可以区分以下方面：

• 自然语言理解（NLU），其关注的是提取意义。它有助于理解书面和口头语言的复杂性和细微差别，处理歧义和语境变化。例如，NLU在区分口音或理解俚语时非常有用。

• 自然语言生成（NLG），其涉及从数据中生成类似人类的响应。使用统计方法和语言模型分析大量数据，NLG有助于以对话方式“响应”用户查询。它还处理文本摘要、机器翻译和内容创建。

现在我们可以概述NLP的工作原理。基本上，有2个步骤：

1. 将文本转换为机器可以理解的内容
2. 分析文本以真正理解上下文和语言并提取意义

同时，自然语言处理系统在幕后进行了大量工作，使机器能够执行这两个动作。让我们快速了解一下关键的NLP组件，以更好地理解它是如何工作的：

• 标记化：将文本分解成更小的单元，如单词或短语（标记），以较小的、可管理的块进行处理
• 句法分析：对语法结构进行解析，以正确理解句子中的句法关系
• 词性标注：给句子中的单词分配语法标签（例如名词、动词等），以增加句法分析
• 语义分析：捕捉单词、短语和句子背后的意义和上下文
• 情感分析：确定文本中表达的情感或情绪，如积极、消极或中性
• 命名实体识别（NER）：识别和分类实体，即名称、组织、地点等
• 统计和机器学习模型：处理和分析大量数据。监督机器学习算法最适合文本分类和情感分析等任务，而无监督算法适用于聚类和主题建模。
• 语言模型：预测上下文中单词序列的概率。这项技术广泛应用于自动完成和语言生成任务
• 语言翻译模型：将文本从一种语言转换为另一种语言。高级模型，如神经机器翻译，可以显著提高翻译的准确性
• 语言生成技术：根据数据或给定的上下文生成类似人类的响应。这种方法用于聊天机器人、文本摘要等

这些组件的组合和集成使数据科学家能够构建强大的NLP系统，并为更好的AI通信结果做出贡献。

 通过NLP转变人类交流

自然语言处理在各行业中的应用越来越广泛，每年都有新的应用出现。下面我们将回顾NLP最常见的用例，以发现更多关于使用 NLP 改变通信的商业潜力。

对话式AI和聊天机器人

在考虑 NLP 时，首先想到的是智能虚拟助手和聊天机器人。如今的 NLP 对话式 AI 系统已经足够复杂，可以与用户进行真实且上下文适当的对话。

像 Siri 或 Alexa 这样的虚拟助手在我们的日常使用中，可以处理一些小任务，例如设置提醒、拨打和接听电话以及寻找停车地点。NLP 驱动的聊天机器人通过扩展支持服务和改善个性化为企业做出贡献。

看看下面由 Tidio 开发的 Lyro 聊天机器人。与常规聊天机器人不同，Lyro 不需要支持代理的任何培训——该公司会激活它并立即开始响应用户的查询。

机器翻译

机器翻译是NLP的第二个最突出的用例。学生、语言翻译、游客和许多人今天无法想象没有谷歌翻译的生活。虽然机器翻译在NLP之前已经存在很长时间，但NLP将其提升到了一个新的水平：

• 提高了翻译的准确性和流畅性
• 促进实时语言翻译
• 使上下文感知的翻译成为可能，而传统的逐字翻译方法已成过去
• 通过考虑文化偏好和方言帮助内容本地化

为了更直观地说明这一点，以DeepL为例，该工具支持26种语言的翻译，帮助用户打破语言障碍。它还具有应用程序集成和网站翻译小部件。

文档管理

NLP还具有独特的语音转文本功能，有助于提高文档的准确性和效率。除了简单的使用案例，例如口述文本而不是键入文本，我们还可以讨论以下内容：

• 文本摘要：AI提供的自动摘要在需要快速消化大量信息时非常有用。NLP不只是简单地概括冗长的文本——关键词提取和句子排名使NLP能够通过捕捉关键点以连贯的方式概括文本。
• 信息提取：在NLP的其他方法中，NER尤其适用于自动信息检索和知识发现。这大大节省了研究人员浏览大量信息的时间和精力。
• 文本分类：当涉及到大量文本数据时，NLP可以帮助对其进行分类。在使数据更有条理的同时，该公司还受益于改进的信息可访问性。

内容生成

由于自然语言处理（NLP）能够捕捉事件和数据的精髓，因此可以根据给定的信息生成内容。可能大家都听说过Chat GPT，以及如何通过适当的提示创建独特而有意义的内容。像这样的模型可以使内容创作者的生活更轻松，帮助他们编写产品说明、社交媒体帖子、文章、电子邮件等。

考虑一个不那么主流的AI内容生成工具的例子。OwlyWriter AI 可以在 SMM 方面节省营销人员的工作时间。从为帖子创建标题到生成内容创意再到撰写帖子，该工具可帮助社交媒体专业人士克服作家的障碍并更有效地工作。

语音识别

NLP的另一个重要应用是语音识别，它允许机器将口语翻译成书面文本。语音助手（如Siri或Google Assistant）仍然是这方面最引人注目的例子。

语音识别还有许多其他用例，例如转录服务或语音控制设备。此外，智能家居设备也都是基于NLP开发的。

情绪分析

情绪分析是NLP技术之一，最适合分析客户评论和社交媒体情绪，以了解公众对产品或服务的看法或跟踪趋势。

例如，NLP可以帮助企业分析客户对最近产品发布的反馈，以做出更明智的客户满意度决策。它还为品牌监测应用程序提供动力，例如Brandwatch。这些应用程序监视社交网络内容，供公司了解公众对品牌的看法和感受、跟踪趋势以及管理在线声誉。

搜索引擎优化

像谷歌这样的搜索引擎使用自然语言处理（NLP）来提高搜索结果的准确性。这种方法有助于更好地理解查询背后的用户意图，并将其与最相关的搜索结果相匹配。

垃圾邮件过滤

自然语言处理已经彻底改变的另一个领域是垃圾邮件过滤。这里我们不仅指电子邮件，还包括其他应用程序。例如，YouTube使用NLP在其视频的评论部分过滤垃圾数据。它使用了一种名为TubeSpam的工具，该工具使用朴素贝叶斯分类器进行训练，以过滤掉垃圾邮件。

自然语言处理的应用列表更长。我们讨论了最大的用例，但遗漏了一些较小的用例，如自动更正和自动完成功能、欺诈检测等。为了让我们的研究更全面，让我们讨论一下自然语言处理在现实世界中如何改变各个行业的实例。

NLP在实际中的示例

虽然自然语言处理已成功应用于各个行业，但其最大的市场份额来自科技、医疗保健、零售、金融服务、保险和营销领域。让我们详细了解这些领域的每个领域。

客户服务

由NLP驱动的聊天机器人和虚拟助手已经改变了客户服务行业。现在，客户可以获得全天候支持，而代理则从减少的工作量中受益。由美国银行创建的聊天机器人Erica为客户提供财务支持和指导，并帮助在线银行导航。NLP使Erica能够学习用户的偏好和需求，并提供个性化的建议。

让我们看一下NLP在客户服务中的具体应用示例：

• 基于NLP的语音助手，可以理解用户的需求并将其引导给合适的人类代理
• 自动聊天机器人，用于完成简单任务，如回答问题、检查信息、安排预约等
• 虚拟助理用于免手持设备和服务交互
• 客户反馈分析和情感分析 - 例如，聊天机器人在与沮丧的客户打交道时可以从道歉开始

电子商务和零售

如今，像亚马逊、易趣或沃尔玛这样有信誉的电子商务网站使用NLP驱动的语义搜索，这有助于提高产品可见性和搜索体验。与匹配关键词相比，语义搜索更加直观，旨在理解查询背后的用户意图。

除了语义搜索，NLP在零售方面还有其他应用：

• 客户情绪分析，以了解更多关于品牌忠诚度并最终加强品牌的信息
• 使用语音助手进行对话式商务
• 个性化产品推荐

教育

在教育领域，NLP的应用案例最具创意。一个很好的例子是Coursera的课程推荐系统，它可以根据用户的兴趣帮助他们找到最好的课程。想想你最喜欢的Grammarly，这是一个基于NLP的解决方案，让你的写作清晰无误。

其他NLP在教育方面的应用包括但不限于：

• 智能辅导系统
• 基于教科书或其他培训材料的考试题目生成
• 自动评分和反馈分析
• 抄袭检测软件
• 自适应学习和为学生提供个性化的指导和反馈

金融和银行业

你是否曾收到银行询问账户可疑活动的电话？这些电话通常是由NLP触发的。欺诈检测是金融领域中NLP最大的应用之一。一度，Mastercard Decision Intelligence（专为指明欺诈活动而开发的解决方案）帮助该公司将欺诈减少了50%。

NLP在金融领域的其他两种应用方式包括：

• 对各种文本数据（如财务报告、社交媒体帖子和新闻文章）进行情感分析，以预测股票价格和市场波动，从而帮助交易员和投资者做出更明智的决策
• 从财务报告和文档中提取数据，以及对金融新闻进行总结以获取快速更新

医疗保健

NLP技术有助于医疗提供者对临床记录和患者信息进行总结和分类。这样，他们可以更快地访问数据并保持文档条理。电子健康记录主要归功于自然语言处理。

此外，NLP还可以协助转录，使医生能够口述记录并减少手动数据输入。临床NLP系统可以帮助诊断、制定治疗计划和个性化治疗建议。例如，Merative L.P.使用NLP算法为其患者制定癌症治疗计划。

保险

与金融领域一样，保险业也采用NLP来识别欺诈索赔。通过分析客户资料、通信和社交网络等不同类型的数据，NLP检测到欺诈的迹象，并将这些索赔送交进一步检查。土耳其保险公司采用基于机器学习的欺诈检测系统后，投资回报率提高了210%。

保险公司还可以通过文本挖掘和市场情报来监测行业趋势，从而从NLP中受益。这样，公司可以深入了解竞争对手的情况并做出更多基于数据的决策。

法律

在法律领域，NLP在处理文件方面最有用。法律专业人士可以使用这项技术进行合同审查和分析、文本摘要、案例结果分析等。NLP算法帮助律师和律师们扫描大量法律文本，以查找特定日期、术语或条款。

Luminance使用NLP提高尽职调查和合同审查的效率。与更通用的GPT不同，该模型在1.5亿多份法律文件上进行了训练，并得到了行业专家的验证。该公司承诺，通过自动化合同处理，用户最多可节省90%的时间。

除此之外，法律专业人士还将NLP应用于监管合规监测、监控记录分析和法律研究。

制造业和供应链

在其他领域一样，制造业和供应链中的NLP最适合保持数据的有序和简化沟通。例如，它可以帮助分析和筛选大量货运文件并解决物流挑战。

聊天机器人可以更快地回应客户或供应商的查询。特斯拉很久以前就将聊天机器人纳入其客户服务中，提供出色的客户体验。这些聊天机器人可以安排试驾并回答有关特斯拉汽车的简单问题。

通过将聊天机器人与制造商的ERP或其他遗留系统集成，聊天机器人还可以帮助将信息集中在一个地方并改善部门之间的协作。

市场营销

如前所述，情感分析在市场营销中得到广泛应用，以了解客户对品牌的看法。这有助于向客户推荐个性化产品或服务，并增强决策能力。例如，麦当劳使用NLP来监控社交媒体上的客户投诉，并培训员工正确应对这些投诉。

在NER的帮助下，NLP还被用于识别趋势话题和客户见解，以便在销售材料或产品设计改进中使用它们。

招聘

在招聘中，NLP用于候选人筛选以提高准确性和速度。例如，Intelliarts开发的一种B2B职位搜索平台可以将职位说明与职位搜索网站和社交媒体网站（如LinkedIn）上的候选人个人资料相匹配。更重要的是，该解决方案坚持多样性、公平性和包容性（DEI）原则。这样，客户可以获得经过简化的候选人来源，同时满足DEI要求。

NLP的核心挑战：取得平衡

尽管NLP在各行业中的普及程度不断提高，技术也在不断进步，但在将其集成到现有系统方面仍存在一些挑战。以下是这些挑战以及可能的解决方案：

人工智能与人类沟通的未来

随着新的解决方案不断涌现以应对上述挑战，NLP不断发展。同时，NLP研究中也出现了新的应用和趋势。让我们来看看NLP的最新发展以及如何进一步革新人机交互：

• 预训练和迁移学习：像GPT-3或T5这样的预训练模型是当今NLP最重要的进步之一。由于其高效的结果，以及将知识从一项任务迁移到其他任务和领域的可能性，这一趋势仍将持续。
• 多模态NLP：NLP最终超越了文本，研究人员尝试将其应用于语音、视频和图像。多模态在从视频字幕到自动驾驶汽车到更准确的情感分析等不同领域都有应用。
• 对话式AI：多模态NLP在对话式AI的进步中也展现出来，其目标是使人与AI的交互更自然、更直观。目前，智能家居的语音助手可能是研究人员最感兴趣的领域。
• 多语言NLP：多语言和跨语言NLP的研究人员因其增强全球通信、增加信息访问和文化多样性的机会而感兴趣。
• 可解释和值得信赖的AI：对可解释和值得信赖的AI的需求是指增强用户在NLP方面的信心、问责和责任感。这在医疗、教育和法律等敏感领域尤其重要。
• 道德和负责任的AI：研究人员还致力于解决NLP中的偏见、公平性和伦理问题，以创建更负责任的AI应用。一个很好的例子是检测deepfake，以识别和标记AI操纵的视频和音频信息。

总结

NLP的概念彻底改变了人机交互，重塑了信息访问和交流的方式。通过将AI与深度学习相结合，计算机获得了读取文本、解释语音、分析对话、确定情感等能力，证明了NLP在从数据中提取有价值见解方面的强大能力。

如今，我们看到了NLP的无限可能性，从聊天机器人和虚拟助手到情感分析再到语言翻译。这些已经改变了许多行业，提升了用户体验。但NLP的持续研究和开发有望带来更加光明的前景，出现更多的进步和趋势。这有可能使沟通比以往任何时候都更加无缝和包容。