介绍语义处置如何演进为业务强化的实践者。
如前所述人工智慧的辅助工具现在统治着每个工业生产。有了丰富的SNS媒体、组织和数字平台，产生的统计数据中鲜有管用的资源。尽管民营企业一直在采用那些统计数据来满足她们的须要，但那些统计数据中更重要的部分(整整80%)亦然形式化的，封禁。这是语义处置(NLP)来拯救此种情况的地方。NLP是人工智慧的一种应用领域程序，它为须要快速可信地预测文档统计数据的子公司提供更多了各式各样的应用领域程序。这有效地实现了交互式，并允许对以前未采用的大批统计数据展开预测和序列化。
它突显机器阅读、理解人类文明词汇的能力，并从人类文明词汇中赢得意义。商业性子公司已经发现了此项技术的益处，并试验和执行了最有利的NLP应用领域，以推动商业性智能的发展。目前，采用NLP，民营企业正在利用统计数据创造价值、预测市场、介绍顾客并赢得竞争优势。据统计，2025年NLP市场规模将比2017年快速增长14倍，从30万美元左右快速增长到430万美元以上。
在过去的几年里，NLP在理论和实践上都取得了重大脱胎换骨，带入了各种如前所述行业的软件系统。让我们来看看语义处置的一些广为采用的商业性应用领域。
1、闲聊机器：它是NLP最普遍的示例，因为它在处置顾客全力支持允诺和查询方面做得更快。她们甘当全力支持的前线，对允诺展开分类，并将允诺路由器到适当的项目组或部门。除此之外，闲聊机器为简单的顾客问题提供更多交互式协助，并减低不须要任何专业技能的Conductor、高投资回报率的任务。比如，ZomatoChatbox。
2、电子邮件过滤器：这是NLP的另一个广为采用的应用领域。在此种情况下，透过预测流过伺服器的电子邮件中的文档，电子邮件提供更多商能制止如前所述流氓软件的电子邮件内容进入她们的电子邮箱。除此之外，它还增加了一层网络安全保护，还节约了天数。比如，Unroll.me。
3、招工：NLP透过甄选个人简历，协助招工经理选择和甄选更快的参选人。自动寻找参选人的辅助工具能扫描器申请人的个人简历，以抽取所需的信息，并准确确定适宜该工作的参选人。这将节约大批天数，并提供更多更有效的软件系统。比如，OracleTaleo。
4、神经机器翻译：是语义处置最古老的应用领域之一。在这一点上，机器翻译采用神经网络来翻译影响较小的内容，如电子邮件、法规文档等，并加快与合作伙伴的沟通以及其他业务交互。神经机器翻译辅助工具采用双向递归神经网络(也称为编码器)将源语句处置成矢量，以供第二个递归神经网络(称为解码器)预测目标词汇中的单词。比如，谷歌翻译。
5、情绪预测：也称为意见挖掘，NLP协助识别顾客的态度、情绪状态、判断或意图。这能透过突显文档极性(积极的、中性的或消极的)，或者反过来努力识别语境的潜在情绪(高兴、悲伤、平静、愤怒)来实现。这使民营企业能够赢得关于该组织及其服务的广为公众意见。它还有助于展开有竞争力的比较，并在必要时对业务战略展开重要调整。比如，Repustate。
6、有针对性的广告：民营企业始终强调达到最大的受众数量，以增加潜在顾客的机会为此，主要采用文档预测和文档挖掘辅助工具。比如，ApacheOpenNLP。
7、文案：NLP能透过完善内容营销策略来实现业务快速增长。它能编写更符合你的品牌口碑的营销内容，并提供更多关于哪些信息对你的目标受众最具吸引力的见解-比如，阿里巴巴的人工智慧文案。
8、内部威胁检测：如前所述NLP的内部威胁应用领域程序能协助确定通信中是否存在任何非法或恶意意图，并检测威胁模式以快速降低风险。这一点至关重要，因为统计数据泄露可能会给子公司和顾客带来巨大损失。比如，Splunk。
NLP目前渗透到每一家寻求推进其商业性智能系统的民营企业。已经在上述情况下利用那些软件的子公司的竞争优势日益增强，这应该是它今天变得多么重要的动力。埃森哲建议，当业务组织开始设计和构建其NLP应用领域程序时，必须确保IT员工和实施合作伙伴拥有展开全面评估所需的带宽和专业知识，以便使NLP技术与业务目标保持一致。
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