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自然语言处理有哪些商用进展

猿梦 2022-11-19 09:11:54
在下段沛白推倒·人家你推倒$现如今自然语言处理的常用方法是:分词标注,文本分类,关键词分析,敏感用语识别,词频统计,观点归纳,情绪解析…也许很多号称自己是人工智能企业都会和你标榜他们有如上功能,然而其中真正有价值的却为数不多。举例来说,“观点归纳”和“文本分类”很多时候是依附在“关键词分析”之上;“敏感用语识别”更多是和行业相关,技术难度不大;“情绪解析”大多数AI只能做到正负极判断,无法识别具体情绪…换句话说,自然语言处理的难点或正真拉开差距的是如何做到关键词提取、结构分析、情绪识别等...而题主所问的自然语言处理的商业用途其实更适合落实到具体一个或几个文本处理功能可以带来怎么样的商业价值更合适。当然具体算法、怎样的神经网络、机器学习等这里就不具体展开了。由于笔者是专注于文本分析中的“情绪解析”一块,且恰所研发的AI可能是全国最好中文文本情绪解析引擎,故这里提一下我的思路。大数据营销解决方案一提到大数据(人工智能依赖大数据),有那么几个行业是怎么也避开不掉的:征信、医药、遥感、天文、交通以及营销等。其中自然语言处理可能会带来巨大变革的便是营销。之所以这样说,首先我们要明白营销的首要也是最重要的要素就是理解消费者。在如今互联网时代下,相较于以前传统的调研方式,营销人也的确拥有了更多的手段去洞察他们潜在的消费者肖像。然而,这样的方式始终只是机械化地从消费者行为记录中去提取,猜测他们的“相貌”,这样做不仅缺乏准确性,也同样因为无法直接和他们“交流”知晓他们真正的诉求。文本以及情感分析此时就很有必要了,现在巨量的消费行为都发生在电商上,这种现象带来的一个好处是品牌方有了一个渠道去整合、收集并分析消费者对产品的评价。基于自然语言处理技术,这些评价很有可能被提炼出非常有价值的商业洞察。而情绪解析,又可以为这些评价提供一个天然的真实的“标签”,我们可以知道哪些评论是“愤怒”的,哪些是“兴奋”的,又有哪些评论是“焦虑”的或“惊喜”的,来对评价进行更准确地分类及加权……除了电商评论,品牌方任何公关及广告都能帮助获取有用的文本数据,加上相应自然语言处理系统,这些文本数据能帮助品牌方去更直接更准确地理解消费者诉求。客服质检变革客服质检是个相对较小的行业,但是它却因为自然语言处理的成熟化而产生了质的变革,可以说他是被自然语言处理技术改变最多的行业之一也不为过。其实大家仔细想一想也就不难理解了,往常来说对客服人员的绩效考核都是难上加难。即便你有全程录音,但是由于数量关系更本无法做到去回顾每个客服人员的每一次通话,甚至是抽样都会消耗巨量的时间和人力。同时,客服质检拥有着很严重的滞后性,当客户对客服人员产生不满时,或客服的表现不够专业时,往往缺少有效的手段及时发现,从而导致事态的严重化…… 之前市场上最多的客服质检手段便是让用户在通话完毕后进行打分,然而想想我们自己是如何对待这件事的吧,且不说反馈率极低,这种打分极致严重缺少标准化,感性意识极强,对客户绩效考核、质检影响有限。而自然语言处理加上情绪识别已能很好的解决这个问题,通过关键词提取和敏感词预警能很好的规范客服人员的专业性,实时的双向情绪监控则能把控住通话局面,情绪解析系统特有的情绪波动指数能帮助制定规范公平的绩效考核制度……

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