2010年代的人工智能场景是由视觉技术塑造的，例如先进的图像搜索到用于医学图像分析或检测制造和装配中有缺陷零件的计算机视觉系统。然而，预计2020年代的主要焦点将在自然语言技术和基于语言的人工智能任务。NLP，NLG，NLQ，NLU…NL（自然语言）开头的缩写列表似乎每天都在增长。不考虑技术领域，据观察，自然语言技术将在商业智能、医疗保健、金融科技的多个领域处于关键地位。

据估计，全球自然语言处理（NLP）市场规模将从2020年的116亿美元增长到2026年的351亿美元，此预测见ResearchAndMarkets的自然语言处理市场报告。

自然语言技术可以分为3个主要类别——NLP、NLU和NLG：

• NLP（自然语言处理）：人工智能领域专注于为机器提供将主要以文本形式存在的人类语言转换为结构化数据的能力。

• NLU（自然语言理解）：从语言中获取意义并确定要采取的行动的自然语言处理类型。

• NLG（自然语言生成）：从数据中生成类似人类的文本的行为。

这些互补的技术经常一起用于创建人类和机器之间的交互，或者分析人类如何相互交流。

这些专业知识在以下几个领域对企业非常有用：

• 情感分析理解对信息、在线条目、社交媒体帖子等的反应和态度。

• 客户服务深入了解观众的喜好和看法

• 广告以更明智的方式锁定受众，并在正确的时间、正确的地点为正确的受众投放广告。

• 市场情报跟踪和监控市场报告，提取必要的信息来制定新的战略。

• 本地化产品和网页，以达到尽可能多的国家和语言的更广泛的客户群。

自然语言技术和相关子领域的重要性预计将呈指数级增长。为什么NLT已经从一个相对边缘的技术发展到人工智能的前沿，这个问题可以通过看看最近出现的商业趋势来回答，这些趋势只能通过NLT的能力来加持。

聊天机器人

Gartner预测NLP将与机器学习和大数据相结合，构建强大的问答系统，如聊天机器人。聊天机器人，特别是情景聊天机器人、智能助手和对话式人工智能，允许企业组织在面向客户和以人为本的领域推动数字化转型。

社交媒体监控

正如许多营销人员和企业主都知道的那样，负面评论在社交媒体上传播会破坏品牌的声誉。NLP应用程序可以帮助监控社交媒体渠道对品牌的提及，发现含有负面影响的信息并创建警报以采取行动。

文本分析

文本分析可以在几个层面上进行，包括形态学、语法、句法和语义分析。通过分析文本和提取不同类型的关键元素，如主题、人物、日期、地点等。公司可以更好地组织他们的数据，并识别有用的模式和见解。这对电子商务公司非常有用。除了使用评论来定义客户对产品的喜欢和不喜欢之外，他们还可以进行文本分析，以获得更好的产品搜索能力和分类。

自动翻译工具

每天有5亿人使用谷歌翻译来理解数百种世界语言，而谷歌翻译依靠自然语言处理来理解用户试图翻译的短语或术语，所有其他替代翻译应用程序也是如此，无论是语音形式还是文本形式。

语音转文本

深度学习的进步正在带来更真实的人机交互体验。这一新趋势的一个主要方面是构建基于音频识别的语音到文本用户界面。音频识别还包括将音频转换成文本。尽管这一过程中的大量数学运算需要对语音到文本系统进行大量定制，但它们对于使人机交互更加真实并响应业务需求至关重要。

自然语言技术的用例列表可以扩展到广泛的应用程序，包括调查分析、垃圾邮件过滤器、电子邮件分类、自动完成、自动更正、拼写检查、智能搜索、重复检测、智能家居设备、自动商业智能洞察、简化患者信息等。

跟上行业发展脚步

很明显下一代企业应用不会在过去的系统上运行。不断变化的业务环境要求消除来自技术能力不足的传统限制，并弥合功能孤岛以无缝链接数据。作壁上观可能会导致你落后，因此，现在是时候准备并在相关应用程序中充分利用自然语言技术。

虽然它不像神经网络或深度学习那样广为人知，但NLT与机器翻译和数据科学相结合，有可能最终以超越智能虚拟助理等现有技术的方式实现直接的人机交互。考虑到这一点，TAUS及其内部NLP专家团队提供了广泛的基于NLP的服务和定制解决方案。随着该领域的持续研究，TAUS继续以新的见解和新的技术为其发展做出贡献，以进一步自动化NLP过程。与我们的NLP专家取得联系为您的项目或研究需求设计定制解决方案。

（机器翻译，轻度译后编辑，仅供参考）

 编辑：胡跃