公西雁桃|企业的6种自然语言处理示例如果这是您第一次听说自然语言处理（也

如果这是您第一次听说自然语言处理（也称为NLP），则基本上涉及使用机器学习从人类语言中获取含义。
现在，这似乎是非常创新的尖端技术，但事实是，多年来， NLP已经成为我们生活中的一部分。实际上，来自全球的消费者每天都在与NLP互动，甚至没有意识到这一点。
想更多地了解NLP及其许多用途？我分享了各个行业的20种自然语言处理示例。
什么是自然语言处理？
为了扩展我们先前的定义， NLP是人工智能的一个分支，可以帮助计算机理解，解释和操纵人类语言。

文章图片
现在，您已经对NLP有了更好的了解，请查看这20个自然语言处理示例，这些示例展示了NLP的用途。
在自然语言处理示例列表中，最重要的就是……社交媒体监控！
如果您曾经使用过社交媒体监控工具（例如Hootsuite或Buffer），则这些工具基本上都是使用NLP技术构建的。这些工具可帮助您监视社交媒体渠道，以提及您的品牌，并在消费者谈论您的品牌时提醒您。
正如许多营销商和企业主所知道的那样，在社交媒体上进行负面评价会在一个晚上破坏品牌的声誉。牢记这一点，对于公司而言，参与社交媒体监视或收听非常重要，并确保它们立即解决任何潜在的危机。

文章图片
情绪分析
在我们的自然语言处理示例列表中，接下来是情感分析，它基本上是社交媒体监控的较小子集。
后者指的是监视社交媒体格局并听取整个对话，而前者专门处理识别意见并确定帖子作者对品牌持肯定，否定或中立的看法。
NLP再次出现在这里。基本上，使用NLP ，情感分析工具会挑选出充满感情色彩的词语，这些词语用来描述品牌和/或客户对品牌的体验。
例如，如果一个帖子包含很多积极的语言，例如“惊奇” ， “奇妙” ， “精彩” ，则该工具可能会得出结论，总体情绪是积极的。
借助情感分析，公司可以衡量客户对特定产品或服务，甚至对他们已实施的最近更改的接受程度（例如，退货政策，支持政策的机会等）。

文章图片
文字分析
文本分析可以分为几个子类别，包括形态分析，语法分析，句法分析和语义分析。
通过分析文本并提取不同类型的关键元素（例如主题，人员，日期，位置，公司），公司可以更好地组织其数据，并从中确定有用的模式和见解。
例如，电子商务公司可以对他们的产品评论进行文本分析，以找出客户对他们的产品的喜欢或不喜欢的种类，以及客户如何使用他们的产品。为此，这些公司可以使用配备NLP的工具，例如Wonderflow的Wonderboard 。

文章图片
调查分析
除了分析产品评论之外，公司还可以分析其调查结果，以得出可行的见解。 NLP再次帮助这些公司理解其所有原始数据，并产生有用的见解和收获。
当然，进行小规模调查的公司可能会选择手动分析其数据并提出建议。
就是说，如果您要调查10,000个客户的整个数据库，那么坐下来仔细筛选所有结果是不可行的。在这里，使用配备NLP的工具使过程自动化更加有意义。

文章图片
垃圾邮件过滤器
认为垃圾邮件不是一个大问题吗？再想一想。据统计，垃圾邮件占所有发送电子邮件的45％，每天发送约145亿封垃圾邮件。