如果您曾经问亚马逊的Alexa或Apple的Siri一个问题并收到答案，你就会体验到自然语言处理（NLP）的实际效果。你的设备听到你说话，理解你的意图，并执行一个动作，这大约会花四秒钟。
自然语言处理涉及计算机如何理解、解释和使用人类语言。这项技术并不新鲜，但由于计算技术的快速发展并且更容易获取大数据，该技术发展迅速。
让我们看看企业将NLP应用于实践的三种最常见的方式。
1.解决客户的痛苦 - 通过情绪分析监控
精明的消费者会在网上发表他们的投诉（当然有时候也会有赞赏），这就是品牌声誉监控如此重要的原因。在社交媒体和其他地方发现关于您的公司或产品的内容是理解客户声音的简单方法。
然而，我们现在的时代面临的是比以往更多的数据，要通过手工来分析几乎是不可能的，而这正是人工智能所能帮助的。通过情感分析，公司部署了执行文本分析和自然语言处理的算法，以理解词语背后的情感或意义。
无论是识别你的品牌的社交提名，揭示负面评论还是只是潜入公众舆论，了解人们对你的业务的看法以及原因，才能够推动战略并构建更好地满足其需求的活动。
情感分析的最终结果可能会产生深远的影响。作为锡拉丘兹大学自然语言处理课程的一部分，三名学生建立了一个原型情感分析器，以衡量媒体对唐纳德特朗普的情绪。该模型分析了唐纳德特朗普当选总统的数千篇文章，可以用来帮助未来的政治人物制定更好的媒体战略计划。
2.收集市场情报 - 从非结构化数据中提取
了解你的竞争对手在做什么以及在更大的范围内，你的行业整体能够帮助你制定一个有效的商业战略。然而，今天收集的大部分数据都是非结构化的，这意味着它是通过社交媒体、电子邮件甚至通过与客户服务代表的交流而产生的。
在新闻文章、报告、美国证券交易委员会文件和公司网站上，文章、信息图表和图像经常被埋藏在竞争对、客户和市场之间的相互作用中。自然语言处理通过文本提取和分类，帮助企业快速并大规模地了解这些信息。例如，及时发现公司合并的消息可能对交易决策会产生重大影响。
3.减少客户的挫折感 - 增强混合机器人的使用体验
虚拟援助显著改善了客户体验。通过提供自助式数字解决方案，消费者可以避免冗长的等待时间，并实时解决最紧迫的问题。随着NLP技术的提高，“混合”机器人正在取代传统的机器人，因为它们有时不知道如何回答问题。
NLP驱动的助手将虚拟和人工支持结合在一起，提供更好的客户体验，当他们无法了解客户想要的内容时，会快速将机器主导的对话转移给人。在遇到挫折之前，将谈话交给现场客户服务代表是确保有意义的互动和获奖客户体验的关键。
像今天的许多品牌一样，可口可乐将其虚拟援助软件与其客户服务部门整合在一起，以更好地满足消费者的需求。据报道，Ask Coca-Cola助手每月能够成功处理30,000次会话，从而减少了电话交互的需求。
总结
随着处理能力的提高，企业正在使用NLP等人工智能技术，通过情感分析更好地了解客户意图，从非结构化数据中提取洞察力并缓解客户的挫折感。
自然语言处理技术可以比人类更快地分析基于语言的数据，而不会出现偏差，不会感到疲倦或需要度假。
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