作者|ABHISHEK SHARMA

編譯|VK

來源|Analytics Vidhya

介紹

自然語言處理是數據科學領域最熱門的課題之一。公司在這一領域投入大量資金進行研究。每個人都在努力瞭解自然語言處理及其應用，並以此爲生。

你知道爲什麼嗎？

因爲僅僅在短短几年的時間裏，自然語言處理已經發展成爲一種無人能想象的強大而有影響力的東西。

爲了瞭解自然語言處理的力量及其對我們生活的影響，我們需要看看它的應用。因此，我列出了自然語言處理的十大應用。

那麼，讓我們從自然語言處理的第一個應用開始。

搜索自動更正和自動完成

每當你在谷歌上搜索某個東西，在輸入2-3個字母后，它會顯示可能的搜索詞。或者，如果你搜索一些有錯別字的東西，它會更正它們，仍然會找到適合你的相關結果。是不是很神奇？

它是每個人每天都在使用的東西，但從來沒有太多的關注它。這是自然語言處理的一個很好的應用，也是一個很好的例子。它影響世界上數百萬人，包括你和我。

搜索自動完成和自動更正都有助於我們更有效地找到準確的結果。現在，其他許多公司也開始在他們的網站上使用這個功能，比如Facebook和Quora。

搜索自動完成和自動更正背後的驅動引擎是語言模型。

語言翻譯

你有沒有用谷歌翻譯來找出不同語言中的某個詞或短語？它將一段文字用一種語言翻譯成另一種語言的容易程度是相當驚人的，對吧？它背後的技術是機器翻譯。

機器翻譯是將一種語言中的文本自動轉換成另一種語言，同時保持原意不變的過程。

在早期，機器翻譯系統是基於詞典和基於規則的系統，它們的成功率非常有限。

然而，由於神經網絡領域的發展、海量數據的可用性和強大的機器，機器翻譯在將文本從一種語言轉換成另一種語言時變得相當精確。

如今，像Google翻譯這樣的工具可以很容易地將文本從一種語言轉換成另一種語言。這些工具正在幫助許多人和企業打破語言障礙並取得成功。

社交媒體監控

如今，越來越多的人開始使用社交媒體發佈他們對某一特定產品、政策或事項的看法。這些信息可能包含一些關於個人好惡的有用信息。

因此，分析這些非結構化數據有助於生成有價值的信息。自然語言處理在這裏也起到了作用。

如今，公司使用各種NLP技術分析社交媒體帖子，瞭解客戶對其產品的看法。公司還利用社交媒體監控來了解客戶在使用產品時所面臨的問題。

不僅僅是公司，甚至政府也用它來識別與國家安全相關的潛在威脅。

聊天機器人

對任何公司來說，客戶服務和體驗是最重要的。它可以幫助企業改進產品，也可以使顧客滿意。但與每個客戶進行手動交互，並解決問題可能是一項乏味的任務。

聊天機器人可以幫助解決這一情況，聊天機器人幫助公司實現流暢的客戶體驗的目標。

如今，許多公司在他們的應用程序和網站上使用聊天機器人，這可以解決客戶的基本查詢。它不僅使公司的流程更容易，而且還使客戶從等待與客服呼求幫助時的沮喪情緒中解脫出來。

此外，它還可以降低爲公司聘請客服的成本。起初，聊天機器人只是用來解決客戶的查詢的工具，但今天它們已經演變成了個人夥伴。從推薦產品到獲得客戶反饋，聊天機器人可以做任何事情。

調查分析

調查是評估公司業績的重要方法。公司進行了許多調查以獲得客戶對各種產品的反饋。這對於理解缺陷和幫助公司改進產品非常有用。

但是，當很多客戶接受調查導致數據量增加時，問題就出現了。一個人不可能把它們全部讀出來並得出結論。這就是公司使用自然語言處理來分析調查並從中挖掘信息的地方。

比如從反饋中瞭解用戶對事件的看法，分析產品評論以瞭解利弊。今天，大多數公司使用這些方法是因爲它們提供了更準確和有用的信息。

定向廣告

一天，我在亞馬遜上搜索手機，幾分鐘後，谷歌開始在各種網頁上給我展示類似手機的廣告。我相信你已經經歷過了。

你知道這裏發生了什麼嗎？定向廣告！

是啊！你讀對了有針對性的廣告。定向廣告是一種在線廣告，根據用戶的在線活動向他們展示廣告。

現在大多數的在線公司都使用這種方法，因爲第一，它爲公司節省了很多錢；第二，相關的廣告只向潛在的客戶展示。

針對性廣告的工作主要是關鍵字匹配。廣告與關鍵字或短語相關聯，並且只向那些搜索與廣告關聯的關鍵字相似的關鍵字的用戶顯示。

顯然，這還不夠，還有其他因素，比如他們最近訪問過的網站，以及他們感興趣的網頁，都被考慮到爲用戶提供他們可能感興趣的產品的相關廣告。

招聘與求職

人力資源部是每個公司不可分割的一部分。他們最重要的工作是爲公司挑選合適的員工。

但是，今天，在這個競爭激烈的世界裏，招聘人員需要爲一個職位審查成百上千份簡歷。篩選簡歷和篩選候選人可能需要幾個小時。這個任務可以自動化嗎？

對！在自然語言處理的幫助下，招聘人員可以輕鬆地找到合適的候選人。這就意味着招聘人員不必檢查每一份簡歷，並手動篩選出合適的候選人。

該技術與命名實體識別的信息抽取一樣，可以用於提取技能、姓名、位置和教育等信息。然後，利用這些特徵在特徵空間中表示候選對象，並將其分爲適合或不適合特定角色的類別。或者，他們也可以根據簡歷推薦一個不同的角色。

這樣就可以對簡歷進行無偏見的篩選，併爲空缺職位挑選出最合適的人選，而不需要太多人力。大多數公司使用申請跟蹤系統來有效篩選簡歷。

語音助理

我敢肯定你已經見過他們了，谷歌助手，蘋果Siri，亞馬遜Alexa。是的，這些都是語音助理。

語音助手是一種軟件，它使用語音識別、自然語言理解和自然語言處理來理解用戶的口頭命令並執行相應的操作。

你可能會說它類似於聊天機器人，但我把語音助理單獨包括在內，因爲它們應該在這個列表中佔據更好的位置。他們不僅僅是聊天機器人，而且可以做比聊天機器人更多的事情。

今天，我們大多數人無法想象沒有語音助手的生活。這些年來，他們已經變成了一個非常可靠和強大的朋友。從設置我們的鬧鐘到爲我們找一家餐廳，語音助理可以做任何事情。它們爲用戶和公司打開了一扇新的機會之門。

語法檢查程序

這是自然語言處理中應用最廣泛的應用之一。像Grammarly這樣的語法檢查工具提供了大量的功能，可以幫助人們寫出更好的內容。他們可以把任何普通的文本變成美麗的文學作品。

如果你想給你的老闆寫封電子郵件，或者你要寫一篇報告或者更好的一篇文章，無可否認的是你需要這些有用的朋友。

這些工具可以糾正語法、拼寫、建議更好的同義詞，並幫助以更好的清晰度和參與度交付內容。

它們也有助於提高內容的可讀性，從而允許你以儘可能好的方式傳達你的信息。如果你看看五年前語法檢查的工具，你會發現他們的能力遠不如今天。

你知道爲什麼嗎？

因爲自然語言處理的transformers是在2017年問世。

電子郵件過濾

你用過Gmail嗎？

我肯定你已經注意到了，不管你什麼時候收到的都是社交郵件。最好的是垃圾郵件也被過濾到一個單獨的部分。是不是既神奇又有益？是的，這就是郵件過濾的全部內容。我不必告訴你我們的日常工作有多依賴於這個功能。

使用文本分類過濾電子郵件，這是一種自然語言處理技術。你可能已經猜到了。

文本分類是將一段文本分類爲預定義的類別的過程。文本分類的另一個很好的例子是將新聞文章分成不同的類別。

結尾

既然你熟悉自然語言處理應用程序，現在就可以深入自然語言處理領域了。

原文鏈接： https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/07/top-10-applications-of-natural-language-processing-nlp/

原創文章，作者：磐石，如若轉載，請註明出處：https://panchuang.net/2020/07/17/%e8%87%aa%e7%84%b6%e8%af%ad%e8%a8%80%e5%a4%84%e7%90%86%e5%8d%81%e5%a4%a7%e5%ba%94%e7%94%a8/