自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的最新应用之一。NLP 允许计算机处理和理解人类语言的复杂性，并从中获取可用于广泛任务的知识。

从字面上看，NLP 是计算机“听到”人类并理解他们所说内容的能力，用于翻译、转录、语音识别、情感分析、命名实体识别、模式分析等等。

这项技术很快就会成为新的市场标准，尤其是在全球 Covid-19 疫情正在加速数字化转型的情况下。事实上，与其他行业不同的是，超过一半的数字化领导者的预算比 2019 年增加了至少 10%。

在未来几年，NLP 将广泛使用BERT（来自 Transformers 的双向编码器表示）和 ELMo（来自语言模型的嵌入）模型，这些模型充分利用了对大量数据的广泛训练。由于低代码/无代码工具变得司空见惯，NLP 技术也将变得更加容易使用，即使对于不太懂技术的专业人士来说也是如此。

除了用于实际应用之外，该技术与计算机视觉一起，是为下一代智能计算机提供感知周围环境并与环境交互所需的感官的转折点。（阅读《计算机视觉：2020 年及以后的研究革命》。）

个人数字助理(PDA) 可能是 NLP 最直接的用途之一。如果 Alexa、Cortana、Siri 和 OK Google 无法理解我们所说的话，它们就无法与我们“交谈”或互动。这是一项相当复杂的任务，如果我们记住计算机无法掌握所有微妙（但基本）的非语言线索，这些线索如此严重地表征了人类语言。即使是轻微的眉毛倾斜或语气也可以用来表达讽刺、幽默或失望——并完全颠覆句子的含义。因此，NLP 对于让这些助手变得更聪明、更具反应性至关重要。XLM-R和M2M-100多语言机器翻译模型的引入使得NLP更加全球化，而不再仅仅依赖于英语数据。

智能虚拟助理正在成为营销行业更广泛发展的一部分——一场已经开始的革命，正在改变我们购买和消费产品的方式。

NLP 用于主题提取、关系提取、自动文本摘要以及最终的情感分析。意见挖掘是 NLP 用于监控社交媒体并实时了解客户的想法、需求和感受的最新趋势。

所有这些用途都是更大的行为分析领域的一部分，它使营销人员和企业能够了解我们的个人需求来定制他们的产品。来自虚拟助理的数据与搜索引擎查询、社交媒体交互、电子邮件文本以及……甚至可能是我们的物联网记录的对话集成在一起。

简而言之，我们说和写的越多，机器就越了解我们，我们的产品和购物体验就会越个性化。

但购物只是冰山一角。NLP 可用于从我们所说和所写的一切中提取信息，并确定我们是否正在实施欺诈或实施可以因此制止或预防的恐怖主义行为。

NLP 被用来解决网络欺凌、减少攻击性或种族主义语言以及自动检测假新闻等问题。虽然这也引发了一场关于如何监管​​社交媒体的新辩论，但 NLP 应用程序目前每天都在对数百万用户进行“实时”测试。

    上一篇我们送上的文章是 为什么人们谈论机器学习的“临界点”？ ， _!在下一篇继续做详细介绍，如需了解更多，请持续关注。
本文由日本NEC锂电池中国营销中心于2023-07-16 17:23:23 整理发布。
转载请注明出处.