自然语言处理 (NLP) 应用程序在商业中的应用

当我们在这个 21 世纪没有移动设备的时候，曾经是一个蓝色的月亮。 在全球范围内，移动用户的数量正在迅速增加。 凭借创新技术，人工智能驱动的人机交互变得十分简单。 数据科学和机器学习技术改善了公共组织和商业活动。

Siri、Cortana 和 Alexa 是一些流行的虚拟助手示例。 他们让我们的生活非常轻松。 假设 Alexa 或者它可以是任何虚拟助手，他们如何聪明地做到这一点？ 通过自然语言处理，一切皆有可能。

让我们在整篇文章中向您介绍发展最快的人工智能技术自然语言处理 (NLP) 一词。 由 NLP 软件执行的 NLP 任务的简要细分，我们将稍后介绍。

什么是自然语言处理？

多年来，这项技术无处不在，并且不间断地增强了商业活动中的交易活动。 自然语言处理是识别和理解自然人类语言的人工智能技术。 人工智能与计算方言的融合。 特别是如何编程计算机来处理和分析大量自然语言数据。

它改进了通过语音、文本、虚拟对话和消息传递的通信方式。 NLP 技术使计算机能够理解人类书面或口头语言的转换形式。 翻译器、语音助手、拼写检查器、在线搜索都是使用自然语言处理技术的功能。

NLP 是如何工作的？

书面和口头的人类语言被更改为计算机形式的适当且可理解的模式，即自然语言处理技术。 所使用的技术被认为是有效的，并为企业所接受。

无论是与聊天机器人聊天还是处理自动翻译，所有 NLP 方法都是相似的。 所有 NLP 的类似方法遵循理解不同单词之间命令交互的层次结构。 当同一个词与句子有双重含义时，问题似乎并不像这样。 在这种情况下，不同之处在于通过计算机理解整个句子。

非结构化语言数据通过 NLP 转换为可理解的计算机语言。 为此，NLP 将算法应用于身份并提取自然语言规则。 计算机接收到文本数据后，通过算法提取其含义，​​从中收集重要数据。

自然语言理解 (NLU) 和自然语言生成 (NLG) 是 NLP 的两个主要方面。 NLU 是计算机分配它接收到的语言的含义的地方。 NLG 是过程将收集的数据从计算机语言更改为人类可以理解的语言的地方。

NLP 实例是拼写检查器、在线搜索、翻译器、语音助手、垃圾邮件过滤器、自动更正，NLP 业务应用程序如今在不同的系统中使用如此普遍。

NLP 有什么用？

• NLP 常用于语言翻译应用程序，例如 Google Translate、Microsoft Translator、iTranslate Translator。
• Siri、Cortana、Alexa 和 Ok Google 都是使用自然语言处理的虚拟个人助理。
• 为了在解决他们的查询的同时完美地回应个人客户，呼叫中心使用了交互式语音响应应用程序。
• 响应个人的聊天机器人。
• 垃圾邮件过滤器用于通过提取电子邮件部分中检测到的某些单词的含义和规律来删除不需要的电子邮件并将非垃圾邮件与垃圾邮件区分开来。
• 它通过情感分析处理人们对特定主题或服务的感受。

NLP 软件执行的 NLP 任务的简要细分

一、总结

摘要是通过对重要部分进行分类并进行摘要来缩短文本的过程。 在摘要中，遵循两种方法来创建摘要。

抽象概括
Abstractive 创建了一个之前不存在的新句子。 重新生成的句子可以出现在原文中，也可以不出现。

提取总结
从提供的句子中提取句子摘要。 识别重要的句子或者它可以是原始文本中的短语并将它们从文本中删除。

2. 语言建模

语言建模是指当 NLP 执行一项任务时，该任务包括预测后续单词、文本中的字符、文档。 语言建模有多种用途，让我们来看看。

• 对于文本摘要，使用文档。
• 为了识别笔迹，使用它。
• 用于为图像添加字幕。
• 用于光学字符识别机器翻译。
• 用于使用自动更正功能更正拼写。

3.命名实体识别

命名实体识别是在一个句子中指明识别实体，如人、组织、日期、地点、时间等的过程。 在此之后，将分类进行分类以便更好地理解。

4. 文本分类

文本分类包括为赋予内容的文本分配类别。 使用任何文本分类来构建、组织和分类。 文本分类采用非常简单易用的用户界面。 然后文本分类器获取文本的输入，分析其内容。 之后，自动为其分配适当的标签。

5. 情绪分析

情感分析是识别句子中的积极或消极情感、客户评价的情感、通过书面文本或语音分析判断态度以进行全面主观分析的过程。

6. 语音标记的一部分

词性标注是将句子中的单词标记为名词、动词、形容词、副词和其他描述符的过程。

如何在移动应用中使用自然语言处理？

NLP 是一种通过创新改进移动应用设备的技术。 开发者们正在通过人工智能技术为移动应用程序的开发而不懈努力。 使用机器语言开发移动应用程序，该语言衍生出对业务的渐进式解释。

让我们掌握在搜索引擎、垃圾邮件保护、医疗领域等不同细分领域中实践 NLP 技术的多种移动应用程序。

1. NLP 发起信息搜索引擎

虚拟助手将提供更好的结果。 移动设备中基于 NLP 的技术开始深入解释用户的复杂查询。 一个使用网站、视频、电子书、数据存储、视频和电视材料的信息引擎。 Siri、Cortana 和 Alexa 等虚拟助手最擅长为简单问题提供基本答案。

2. 用于防止垃圾邮件的移动应用程序的 NLP

当涉及到监控垃圾邮件时，NLP 可以有效地工作。 NLP 技术可以阅读和理解博客评论、电子邮件文本、社交媒体平台上的私人帖子等内容。 将内容与识别的垃圾邮件进行比较以对垃圾邮件进行分类。

3. 医学领域移动应用程序的NLP

NLP 技术通过在与患者交谈时仅使用应用程序自动填写患者的健康历史程序。 NLP 技术可以帮助患者直接从医生的演讲中提取笔记。 药物名称、剂量信息和其他提示都是从 NLP 接收到患者的重要信息。 令人惊讶的是，这种移动应用程序用于向患者家属发送健康更新。

包起来

让我们长话短说，到目前为止，自然语言处理是一项可以在全球范围内对移动应用程序开发产生非凡影响的人工智能技术。 Python 应用程序也为 NLP 应用程序的开发做出了贡献。 随着 NLP 技术的支持，移动设备和众多小工具变得比以往任何时候都更加智能。 重要的是，它为企业的蓬勃发展和增强客户体验提供帮助，同时为每个工业公司最大化产出。 没有假设的目的，但我们可以肯定地说它已经被使用并且用户随着人工智能趋势的不断增加而不断增加。