新火種
2023-09-19 
自然語言處理的8個常見場景
自然語言（Natural language）通常是指一種自然地隨文化演化的語言，如漢語、英語、日語都是自然語言的例子，而世界語則為人造語言。人類是會說話的高等動物，擁有自然語言及其智慧能力是人類的基本特征。而為了讓計算機之間互相交流，人們讓所有計算機都遵守一些規則，計算機的這些規則就是計算機之間的語言。不同人類語言之間需要有翻譯才能相互理解，那么人類和機器之間是否可以通過“翻譯”的方式進行交流呢？NLP就是人類和機器之間溝通的橋梁。
自然語言處理（Natural Language Processing，簡稱NLP），就是用計算機來處理、理解以及運用人類各種語言，是人工智能（AI）的一個子領域，是研究計算機處理人類語言的一門技術。對于人類來說很自然的內容對于計算機而言卻非常困難，因為存在大量非結構化數據、缺乏正式規則以及缺少實際上下文或意圖。因此，機器學習和人工智能（AI）獲得越來越多的
電子郵件篩選器
電子郵件篩選是 NLP 早期最基礎的在線應用之一。最開始的垃圾郵件篩選器，可以發現指示垃圾郵件信息的某些字詞或短語。但是目前功能已經得到升級，NLP 更加普及、更新穎的應用之一是 Gmail 的電子郵件分類。系統根據電子郵件的內容識別電子郵件屬于三個類別中的哪一個（主要、社交或促銷）。對于所有 Gmail 用戶而言，此功能使收件箱保持可管理的大小，您可以快速查看和回復相關的重要電子郵件。
智能助手
智能助手（例如 Apple 的 Siri 和 Amazon 的 Alexa）可通過語音識別推斷含義并提供有用的回復。我們已經習慣于說“你好 Siri”，然后提出問題，她會明白我們所說的話并根據語境做出相應的回答。
搜索結果
搜索引擎使用 NLP 根據類似的搜索行為或用戶意圖來顯示相關結果，因此普通人無需成為搜索詞專家即可找到所需的內容。
例如，Google 不僅會在您開始鍵入文字時預測哪些熱門搜索可能適用于您的查詢，而且會基于全局（而不是確切的搜索詞）來識別您所需的內容。有人可能會在 Google 中輸入航班號后看到航班狀態，可能在鍵入股票代碼后看到股票信息，或者在輸入數學公式時看到計算器。當您完成搜索時可能會看到這些變化，因為搜索中的 NLP 會將模糊查詢與相關實體相關聯，并提供有用的結果。
預測性文本
自動更正、自動填寫和預測性文本等功能在我們的智能手機上很常見，我們已經習以為常。自動填寫和預測性文本類似于搜索引擎，因為它們都會根據您鍵入的內容預測要說的話，然后完成后面的內容或建議相關內容。自動更正有時甚至會更改字詞，使整體信息更有意義。它們也會向您學習。隨著您使用的時間增加，預測性文本將根據您的個人語言習慣進行調整。
語言翻譯
借助 NLP，在線翻譯人員可以更加準確地翻譯語言，并提供語法正確的結果。嘗試與使用其他語言的人交流時，這非常有用。此外，從其他語言翻譯為您自己的語言時，現在工具可根據輸入的文本識別語言并翻譯出來。
數字電話
我們都聽到過“此通話可能會被錄音用于培訓目的”這句話，但我們很少好奇這意味著什么。原來如果客戶感到不滿，這些錄音可能會用于培訓目的，但大多數時候，這些錄音會進入數據庫，供 NLP 系統學習并在將來做出改進。自動化系統將客戶呼叫轉至服務代表或在線聊天機器人，然后他們會針對客戶請求回復有用信息。這種 NLP 實踐已經被包括大型電信提供商在內的許多公司所采用。
文本分析
文本分析使用不同的語言、統計和機器學習技術，將非結構化文本數據轉換為有意義的數據以進行分析。
雖然情緒分析聽上去對品牌而言很難（尤其是在擁有龐大客戶群的情況下），但使用 NLP 的工具通常會搜索客戶交互（例如社交媒體評論或評價，甚至是品牌名提及）以了解所述內容。分析這些交互有助于品牌確定營銷活動的效果或監控熱門客戶問題，從而決定如何加強服務以提供更好的客戶體驗。NLP 促進文本分析的其他方法包括關鍵字提取以及在非結構化文本數據中查找結構或模式。
數據分析
隨著越來越多的 BI 供應商向數據可視化提供自然語言接口，自然語言功能正在集成到數據分析工作流。例如，更智能的可視化編碼，根據數據的語義為合適的任務提供最佳可視化。這為人們提供了更多機會，使他們能夠利用自然語言語句或由幾個關鍵詞（可解釋和賦予含義）組成的問題片段來探索他們的數據。
應用語言來調查數據不僅增強了可訪問性級別，而且減少了跨組織分析的障礙，覆蓋范圍超越了預期的分析師和軟件開發人員。
第一個中文自然語言搜索式BI
DataFocus 就是這樣一款利用了 NLP 技術，將自然語言通過神經網絡轉化為計算機可以識別的數據庫查詢語言的智能搜索式 BI 產品。用戶通過語音（手機端）或者鍵盤輸入后，DataFocus 會將輸入的自然語言轉為語言元模型的形式，通過語義解析引擎，轉化為機器可以理解的數據庫語言。最后通過預置的查詢引擎和可視化引擎，自適應地選擇最適合的圖形進行輸出。
目前，DataFocus的NLP引擎已經經過數十億次使用，每次都能返回精確的結果，極大地提升了數據分析與可視化的效率，讓數據分析師和業務人員都能享受到NLP帶來的變革。
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