您是否覺得自己在每天都在增長的數據海洋中掙扎著維持下去？無法提取任何有用的東西？您並不孤單。世界各地的企業都在努力尋找一種方法來挖掘大量數據，以換取內部的財富。
這就是 自然語言處理（NLP） 的亮點。這些天你可能已經聽到了很多關於NLP的資訊，但它不僅僅是一個時髦的流行語。根據 全球研究報告 受IBM的委託，目前近一半的公司使用NLP驅動的應用程式，另有25%的企業計劃在未來一年實施NLP技術。
為什麼NLP是從數據中獲取見解的理想解決方案？通過利用人工智慧 （AI） 和機器學習的強大功能，NLP 可讓您深入了解數據（包括第一方和第三方數據），並提供您的業務保持競爭力所需的相關行業特定資訊。使用NLP技術，您可以以前所未有的規模分析大量文本數據。您可以自動執行此分析，使其即時運行，幾乎不需要手動干預。
什麼是自然語言處理？
NLP是AI的一個分支，它將計算語言學與計算機科學相結合。通過利用機器學習和深度學習模型，NLP技術將人類語言翻譯成計算機可以理解的語言。
計算機以二進位代碼“說話”。這意味著機器語言由0和1組成。將此與人類語言的複雜性進行比較，很容易看出翻譯的挑戰。在NLP技術將人類語言翻譯成計算機可以理解的語言之前，它需要：
- 解決單詞中的歧義
- 瞭解上下文
- 認識到性別和文化等概念的影響
人工智慧和機器學習的進步已經產生了許多能夠正面應對這些挑戰的NLP技術。以下技術是當今使用的一些最流行的NLP技術的示例。
從數據中提取意義的五大 NLP 技術
1. 情緒分析
情緒分析 檢查數據以確定客戶的感受和態度是積極的，消極的還是中立的。想像一下，能夠把你的手指放在市場對你的品牌的情緒的脈搏上。您將能夠看到人們對您的產品的看法，它將為多個部門提供寶貴的資訊，從行銷到產品開發再到客戶服務。
2. 自動文字摘要
自動文字摘要可生成較長文本的壓縮版本，同時保持文本的含義不變。它使您能夠有效地提煉出相關信息的突出點，這些資訊通常深埋在較長形式的內容中。過去，此類信息必須手動提取，而處理大量數據時，這一過程是不可持續的。
3. 命名實體識別
NLP技術能夠從數據中的文本堆中獲取有意義的資訊，是保持競爭優勢的強大工具。
命名實體識別 （NER） 是一種監督學習技術，您可以在其中預定義要提取的信息類型。要使用 NER，首先使用預定義實體類別（例如，日期、人員、位置、職業和組織）的數據集來訓練 NER 模型，以教導模型識別文本中的特定實體並將其放入適當的類別中。這模仿了人類的閱讀方式：當我們的眼睛掃描單詞時，我們會自動識別文本中任何命名的實體。
4. 主題建模
通過將模式識別和機器學習相結合， 主題建模 從正在分析的文本中推斷主題。然後，根據確定的主題，它將該文本與包含類似主題集群的其他文本分組。 與NER不同，主題建模是一種無監督的NLP技術。無監督技術通常更快、更易於使用，因為您不需要先訓練模型。
5. 詞形還原和詞幹分解
詞形還原和詞幹分解是數據清理技術，它們通過以類似的方式對單詞進行分組來工作：
- 詞形還原根據字典定義或上下文對單詞進行分組。例如，詞形還原將 坐姿、坐姿和 坐姿 分組到公共根 坐下。
- 詞幹分解通過切斷前綴或後綴來對單詞進行分組，以產生詞幹。例如，使用詞幹，步行，步行和步行將分組在步行下。但是，sits、sat 和 sit 不會分組到 sit 下，因為詞幹詞幹不會產生相同的詞根。
如何在業務中利用 NLP 技術的強大功能
NLP是一個有用的工具，因為它允許您從數據中提取有用的資訊。以下是利用其功能的方法：
- 數據品質：通過使用詞形還原等文本清理技術，您可以準備數據，以便它生成機器可以更準確地理解的文本。
- 客戶細分：NLP技術可用於從原始數據中提取關鍵客戶資訊。例如 ShareThis 使用 NLP 建立關鍵屬性資料（如品牌和生活方式），説明您將數據篩選到適當的客戶細分中。
- 整體用戶參與度：如果沒有機器學習的説明，使用大型數據集是不可能的。NLP 提供 AI 驅動的工具，説明您提取推動客戶參與所需的重點資訊。
NLP技術能夠從數據中的文本堆中獲取有意義的資訊，是保持競爭優勢的強大工具。 ShareThis例如，使用NLP從每天收集的大量數據中提取意義。通過與 ShareThis，您可以利用 NLP 的強大功能來挖掘所需的可操作見解。
