從數(shù)字助理的早期發(fā)展到今天，成都軟件開發(fā)公司已經(jīng)取得了長足的進步?，F(xiàn)在，自然語言處理可以幫助您將用戶互動提升到一個全新的水平，并顯著改善他們的體驗。
百度推出Assistant工具后，徹底改變了游戲規(guī)則。人們終于可以通過語音命令與移動設(shè)備互動，而不必手動輸入所有內(nèi)容。
用戶無需打開百度地圖，輸入目的地，然后等待結(jié)果，只需說“嘿，百度，帶我去最近的餐廳”即可。百度助理會自動打開百度地圖，向您顯示最近的餐廳集合，或為您提供前往您請求的餐廳的路線。
這是一項革命性技術(shù)。它不僅簡化了流程，還讓用戶在駕駛時可以完全解放雙手。
當(dāng)然，隨著人工智能的出現(xiàn)，成都軟件開發(fā)公司看到這個想法被提升到了一個全新的水平，這要歸功于自然語言處理（NLP）。
自然語言處理是人工智能、語言學(xué)和計算機科學(xué)的一個分支，專注于處理自然語言數(shù)據(jù)集。NLP的目標(biāo)是讓計算機能夠像人類一樣理解文本和口語。
一個早期的例子是百度讓其助手能夠進行對話跟進。你不僅可以說“嘿，百度，今天天氣怎么樣？”，還可以接著問“明天天氣怎么樣？”只要話題合適，你就可以帶著百度助手探索各種有趣的話題。
用戶：嘿，百度，曼城隊的守門員是誰？
Google助手：曼城隊的守門員是埃德森·桑塔納·德莫賴斯。
用戶：他的昵稱是什么？
GoogleAssistant：埃德森·桑塔納·德·莫賴斯（EdersonSantanadeMoraes）的昵稱是埃德森。
用戶：他多大了？
GoogleAssistant：埃德森三十歲了。
你可以繼續(xù)這個談話，直到你沒有什么問題可問為止。
當(dāng)時NLP才剛剛起步。如今，交叉技術(shù)已經(jīng)更加先進。
如果您對數(shù)字感興趣，MarketandMarkets預(yù)測到2027年，全球NLP市場將飆升至490億人民幣以上。這是一個驚人的25.7%復(fù)合年增長率。
如果您不確定NLP將如何繼續(xù)使用戶受益，只需看看Google如何在其Assistant工具中快速利用它，以及技術(shù)的進步如何使移動設(shè)備的使用變得更加容易。
這就是NLP的目標(biāo)——極大地改善用戶體驗(UX)。
回想一下《星際迷航4》中的場景。還記得Scotty坐在電腦前說出關(guān)鍵詞“計算機”的場景嗎？他希望計算機能夠回應(yīng)他的聲音，因為這就是計算機的功能。直到他想起自己回到了過去，那時的技術(shù)還沒有他的時間線那么先進。
這就是成都軟件開發(fā)公司現(xiàn)在所處的境地。成都軟件開發(fā)公司不再需要拿起鼠標(biāo)對著它說話，也不需要真的在鍵盤上打字，成都軟件開發(fā)公司只需跟設(shè)備說話，它們就會做出反應(yīng)。成都軟件開發(fā)公司在日常生活中可以看到這一點，不僅僅是GoogleAssistant和Siri，還有成都軟件開發(fā)公司的汽車。成都軟件開發(fā)公司說出命令，技術(shù)就會執(zhí)行。
但NLP并不想將自己局限于命令。相反，它希望人與計算機之間的交互盡可能自然（類似于與GoogleAssistant的對話交互）。
NLP不僅僅是通過移動設(shè)備發(fā)出命令和對話這么簡單。NLP有許多應(yīng)用，對人類和技術(shù)都有著廣泛的影響。
情緒分析的重點是讓技術(shù)能夠確定人類表達的情緒基調(diào)或情緒。這項技術(shù)的應(yīng)用對企業(yè)來說非常重要，因為它可以讓聊天機器人通過判斷對產(chǎn)品或服務(wù)的反饋和態(tài)度，更好地確定如何更有效地幫助客戶。
如果客戶以非常諷刺的語氣說“當(dāng)然，你們的產(chǎn)品確實幫助了我”，那么NLP的目標(biāo)就是能夠辨別出這種說法與誠實的說法。
情感是客戶服務(wù)和支持的一個重要方面。將NLP與機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法相結(jié)合可以提高工具準確性并增強NLP應(yīng)用程序，有助于開發(fā)先進的以人為本的技術(shù)。機器學(xué)習(xí)統(tǒng)計技術(shù)可以識別語音部分、實體、情感和文本方面。聯(lián)系機器學(xué)習(xí)開發(fā)公司，了解有關(guān)其對NLP產(chǎn)品的貢獻的更多信息。
NLP的另一個非常重要的方面是實時翻譯語言的能力。隨著技術(shù)不斷“縮小”世界，這一點變得越來越重要。由于公司必須為世界各地的客戶提供服務(wù)，因此快速翻譯語言的能力可以決定用戶體驗的好壞。
例如，如果您的公司位于印度，而您的支持人員對英語的掌握有限，那么他們將很難幫助講英語的用戶。有了NLP的幫助，翻譯不僅即時，而且準確。
想象一下，您擁有大量非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，需要對其進行解讀。并非每個人都具備完成此類任務(wù)所需的技能，但NLP肯定具備。由于NLP非常擅長從文檔中識別和提取實體、關(guān)系和事實，因此對于任何依賴數(shù)據(jù)分析的企業(yè)來說，它都是一個不錯的選擇。而且，由于NLP技術(shù)提取數(shù)據(jù)的速度比人類快得多，因此對于大型企業(yè)（依賴大量數(shù)據(jù)）來說，采用這項技術(shù)是完全合理的。
通過使用NLP提取信息，您的企業(yè)將能夠更好地了解用戶的需求和愿望，并識別模式以改善他們的體驗。與UX和UI密切相關(guān)的技術(shù)是Java?，F(xiàn)在，如果您想知道在這方面可以用Java做什么，請知道開發(fā)人員可以使用多個Java庫來構(gòu)建聊天機器人，并且可以使用Java庫進行語言分析以從結(jié)果中獲取見解。
在某些時候，您的企業(yè)需要能夠快速（可靠地）對文檔進行分類，以便更輕松地進行分析和使用。NLP如何用于大幅改善文本分類的一個重要示例是垃圾郵件檢測。如果您的企業(yè)為客戶提供電子郵件服務(wù)，那么如果您能夠可靠、一致且快速地將任何電子郵件歸類為垃圾郵件，以便用戶不必處理它，他們的體驗將得到顯著改善。
與垃圾郵件檢測不太可靠的電子郵件客戶端不同，NLP取得了顯著的成功。如果您可以為用戶提供改進的垃圾郵件過濾功能，他們的體驗將得到顯著改善，這將反映在他們對您的產(chǎn)品的看法和評論中。
所有這些都是NLP的一部分，但這項技術(shù)的核心是語言，尤其是對話式語言。NLP已經(jīng)取得了長足的進步，有人說圖靈測試必須現(xiàn)代化才能適應(yīng)21世紀的人工智能。圖靈測試是確定機器表現(xiàn)出智能行為能力的測試。NLP使通過這項測試變得更容易，這不僅意味著該測試可能不足以滿足現(xiàn)代技術(shù)的要求，而且還意味著NLP已經(jīng)超越了人工智能的早期版本。
這相當(dāng)于從各個角度來看都實現(xiàn)了更好的用戶體驗。如果您的公司正在尋求改進或采用用戶體驗最佳實踐，NLP可能正是您一直缺少的技術(shù)。
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