掌握自然语言处理如何提高您的底线

 
几代人想象着未来时，他们想象着人类和机器之间自然地对话。尽管Siri和Alexa等语音助手仍无法实现这一目标，但与机器说话就像拔牙一样，他们已经走了很长一段路。掌握自然语言处理(NLP)可以提高您的收益。
随着我们进一步迈向未来，进入数字世界的更多尝试将涉及简单的语音。
不要与神经语言程序设计(一种疗法)相混淆，NLP是人工智能领域，致力于使机器更好地理解人类的交流。
如今，大多数语音应用程序都可以执行简单的语音到文本的转录或文本到语音的合成。
但是，NLP可以更深入地理解，操纵和生成类人语言。过去，与计算机进行交互意味着使用鼠标和键盘。这不会在一夜之间改变，但是许多互动将开始像无缝的人类对话一样发挥作用。
要体验NLP的真正好处，企业将需要积极采用这些新技术。
例如，考虑在大多数客户服务呼叫开始时进行恼人的交换。 NLP允许呼叫者与自动客户服务代表通话，而不必通过按下按钮来响应提示来浏览无尽的选择迷宫。
与自动化客户服务代理交谈是一种创新技术。像这样的技术可以使体验变得更快，更轻松，更有机，这就是为什么今年80%的客户服务交互有望至少部分自动化的原因。
会话型计算机有无数的应用程序，但是NLP的最大好处是语音应用程序更少，而更多地是其“阅读”和“理解”书面文本的能力。
现在，计算机可以识别文本的实质，而不必识别关键字和进行有根据的猜测。
了解文本的实质包括无数个文档中看不见的有价值的数据。一些估计表明，设法使用其文档中隐藏的所有信息的公司可能会看到4,300亿美元的生产力提升。但是，如果没有NLP，这将永远不会发生。
预测表明，到2024年，全球NLP市场将增长到264亿美元，考虑到该技术的作用，这一数字不足为奇。但是，应该紧迫地消除这种兴奋。那是因为在五年中，没有NLP作为您业务的一部分就像没有网站一样，这是不可想象的。
追踪自然语言处理课程
在这个领域发展迅速。仅仅五年前的NLP模型似乎过时了，其中一些最大的进步发生在过去的12个月中。
在这段时间里，深度学习和大规模无监督学习技术的应用有了先进的NLP模型。以前的模型少于1亿个参数，现在这些参数已增加到83亿个参数(认为这些参数与人脑中的突触连接大致同义)。
结果就是性能基准能够超越人类。简而言之，NLP变得非常聪明，并且每天都变得越来越智能。
下一个挑战涉及使技术小型化以适合较小的设备，例如智能手机。一旦发生这种情况，NLP将能够分析世界上所有的语音和文本。
分析世界上所有演讲，包括文档，网站，文章，研究论文以及您可以想象的任何其他内容。
由于NLP消耗了人类的全部知识，因此将导致创建能够理解人类对话每一个细微差别的超级智能机器。
人类语言包括幽默，讽刺和情境。 NLP机器将能够利用大量的知识以惊人的精度做出响应。
例如，空中客车公司的开发人员制造了一个“机器人宇航员”，以便在即将进行的Space X航班上与机组人员进行互动。
使用先进的NLP，该机器人可以执行日常任务，进行对话，理解情绪暗示并展现出鲜明的个性。
机器人助手既是助手又是友善的伴侣，这确实超出了科幻小说的范畴。
有人邀请机器人同伴进入他们的办公室和房屋尚需时日，但我们正在朝着这个现实迈进。无论如何，NLP随时准备转变人与机器之间的关系，同时在物理世界和数字世界之间建立无缝链接。
随着即将发生的巨大变化，现在正是准备的最佳时机。
用NLP提升底线
一旦了解了有形收益而不是抽象潜力，在您的业务中采用NLP就会容易得多。考虑到这一点，NLP可以通过以下几种方法来提高您未来几年的收益：
优化客户服务。 NLP通过两种方式优化客户服务。首先，它使公司可以更快地(通过Web，聊天机器人或语音应用程序，如智能扬声器应用程序)提供答案，使用多种语言并处理更高级别的问题，从而提高服务水平。同时，NLP允许公司在人工服务人员，办公场所，电话和其他费用上花费更少。借助NLP，提供卓越的服务从未如此轻松或负担得起。
改善法规遵从性。 NLP将以无数种方式改变管理方式，因为机器现在可以完成以前需要人眼才能完成的工作。例如，这对遵守法规非常有帮助。计算机可以使初始审查自动化并将潜在的违规行为升级为合规官，而不是要求合规官漫无目的地寻找潜在的违规数据。更好的是，这种方法花费的时间更少，错误更少。
从客户数据中学习。客户将数据无处不在-想想在线评论，Facebook帖子，直接电子邮件等等。由于有了NLP，公司可以轻松地处理大量信息，并将其用于评估客户情绪。广义上讲，NLP可使公司从客户数据中收集更多见解，而不论其来源，规模或格式。
增强文本密集型任务。可以使用基于NLP的应用程序自动执行许多文本密集型任务的第一遍。这已经成功地应用于电子邮件中的垃圾邮件检测，但是在企业内部有许多应用。例如，人力资源专业人员和招聘人员可以通过自动化对简历进行智能分类和分类，从而减少工作量。
搜索超出关键字。大多数企业依赖于过时且基于关键字匹配的搜索技术。这给客户，员工和合作伙伴带来的结果并非最佳。将NLP应用于搜索将基于对查询含义的理解而不仅仅是通过匹配关键字来产生结果。
2020年拥抱NLP
NLP使所有企业受益，但这并不意味着您应该急于实施该技术。
首先，评估您的准备情况并确定该技术的用途。例如，您是否希望它改善服务，降低成本，减少客户流失或其他?
接下来，确定您是否有资源内部开发支持NLP的应用程序，还是需要合作伙伴的帮助。
最后，确定您将使用的数据来源。像所有AI驱动的创新一样，NLP的性能和它用来学习的数据一样好。可以使用预训练的模型，但是您仍然需要输入与您的公司，客户或行业有关的特定数据。
如果您仍然对NLP持怀疑态度，请在以下情况下考虑它：语言彻底改变了人与人之间的交互方式，并且现在对机器也做同样的事情。
什么都不会一样，但是几乎所有事情都会变得更好。