自然語言處理（NLP）是人工智能（AI）的最新應用之一。NLP 允許計算機處理和理解人類語言的復雜性，并從中獲取可用于廣泛任務的知識。

從字面上看，NLP 是計算機“聽到”人類并理解他們所說內容的能力，用于翻譯、轉錄、語音識別、情感分析、命名實體識別、模式分析等等。

這項技術很快就會成為新的市場標準，尤其是在全球 Covid-19 疫情正在加速數字化轉型的情況下。事實上，與其他行業(yè)不同的是，超過一半的數字化領導者的預算比 2019 年增加了至少 10%。

在未來幾年，NLP 將廣泛使用BERT（來自 Transformers 的雙向編碼器表示）和 ELMo（來自語言模型的嵌入）模型，這些模型充分利用了對大量數據的廣泛訓練。由于低代碼/無代碼工具變得司空見慣，NLP 技術也將變得更加容易使用，即使對于不太懂技術的專業(yè)人士來說也是如此。

除了用于實際應用之外，該技術與計算機視覺一起，是為下一代智能計算機提供感知周圍環(huán)境并與環(huán)境交互所需的感官的轉折點。（閱讀《計算機視覺：2020 年及以后的研究革命》。）

個人數字助理(PDA) 可能是 NLP 最直接的用途之一。如果 Alexa、Cortana、Siri 和 OK Google 無法理解我們所說的話，它們就無法與我們“交談”或互動。這是一項相當復雜的任務，如果我們記住計算機無法掌握所有微妙（但基本）的非語言線索，這些線索如此嚴重地表征了人類語言。即使是輕微的眉毛傾斜或語氣也可以用來表達諷刺、幽默或失望——并完全顛覆句子的含義。因此，NLP 對于讓這些助手變得更聰明、更具反應性至關重要。XLM-R和M2M-100多語言機器翻譯模型的引入使得NLP更加全球化，而不再僅僅依賴于英語數據。

智能虛擬助理正在成為營銷行業(yè)更廣泛發(fā)展的一部分——一場已經開始的革命，正在改變我們購買和消費產品的方式。

NLP 用于主題提取、關系提取、自動文本摘要以及最終的情感分析。意見挖掘是 NLP 用于監(jiān)控社交媒體并實時了解客戶的想法、需求和感受的最新趨勢。

所有這些用途都是更大的行為分析領域的一部分，它使營銷人員和企業(yè)能夠了解我們的個人需求來定制他們的產品。來自虛擬助理的數據與搜索引擎查詢、社交媒體交互、電子郵件文本以及……甚至可能是我們的物聯網記錄的對話集成在一起。

簡而言之，我們說和寫的越多，機器就越了解我們，我們的產品和購物體驗就會越個性化。

但購物只是冰山一角。NLP 可用于從我們所說和所寫的一切中提取信息，并確定我們是否正在實施欺詐或實施可以因此制止或預防的恐怖主義行為。

NLP 被用來解決網絡欺凌、減少攻擊性或種族主義語言以及自動檢測假新聞等問題。雖然這也引發(fā)了一場關于如何監(jiān)管??社交媒體的新辯論，但 NLP 應用程序目前每天都在對數百萬用戶進行“實時”測試。

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本文由日本NEC鋰電池中國營銷中心于2023-07-16 17:23:23 整理發(fā)布。
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