自然语言处理 (NLP) 的 5 个步骤

[sharminakter]

自然语言处理 (NLP) 在您甚至可能没有注意到的地方幕后工作——过滤垃圾邮件、客户服务聊天机器人，甚至准确的 Netflix 推荐。它交织在各个行业中，并且正在迅速发展，预计到2030 年市场规模将达到 1567.6 亿。

人们很自然地会想知道 NLP 是否太复杂或值得集成到您的系统中。本指南提供了五个易于理解的 NLP 步骤，以便您了解该技术的工作原理以及它是否适合您的业务。

什么是 NLP？
简而言之，NLP 让机器理解、解读和响应人类的语言（无论是书面还是口头的）。这就是语音助手能够听取您的命令、聊天机器人能够回答您的查询以及搜索引擎在您完成输入之前预测您要查找的内容的原因。

NLP 过程由两个关键组件驱动。

自然语言理解 (NLU)可帮助机器解读人类的意思，即使内容并 阿尔及利亚电话 不完全清楚。例如，客户支持聊天机器人使用 NLU 来识别用户何时感到沮丧（基于“服务差”或“我现在需要帮助”等词语），并适当升级问题。

一旦机器理解了用户所说的内容，自然语言生成 (NLG)就会以听起来自然的方式生成响应。系统不会仅仅使用预设的短语进行响应，而是根据用户的要求个性化响应，提供合乎逻辑的后续步骤，类似于人类代理的方式。

利用 Plivo 支持的 AI 对话增强您的客户体验
以下是 NLP 各个阶段的简要概述：

将句子分成更小的块（NLP 中的标记化），以便于处理。
识别关键词、语法和结构以了解上下文。
检测姓名、日期、地点和品牌（例如，虚拟助手检索订单详细信息）。
确定消息是否是问题、请求或投诉，以便聊天机器人/语音助手准确做出响应。
通过评估语气和情绪来衡量客户在聊天中的满意度。
为了更好地理解 NLP 技术，让我们来看看最常见的日常 NLP 应用。

最常见的日常 NLP 应用程序
除了自动更正和过滤垃圾邮件外，NLP 最常用于以下用例：