NLP如何為企業自動完成文本分析？

每天我們生成2.5萬億字節(0的數量= 18!)數據的世界中，文本分析已經成為結構化數據和獲取關鍵見解的關鍵工具。在目前的情況下，這些有組織的、有洞察力的數據價值數百萬美元，Uber和Airbnb因其龐大的數據優勢而如此成功，這已不是什麼秘密。有效地利用數據不僅使公司能夠控制成本和風險，而且能夠更有效地競爭，通過有效地為最終客戶服務來提高盈利能力。

然而，說起來容易做起來難。大多數組織都在努力對無組織的數據進行分類，並在此基礎上生成見解。在這個數字驅動的世界裡，不僅文本數據，圖像、音頻和視頻也成為信息共享的重要組成部分。清理、標記和將這些數據轉換成有意義的見解，增加了文本分析處理方式的複雜性。

以前，小公司幾乎不可能接觸到這種文本分析，因為市場上可用的工具要麼價格過高，要麼不得不求助於低端的文本挖掘，這隻能讓它們分得一大塊蛋糕。但是，新興的技術和人們戰勝一切困難的不懈努力已經產生了令人驚訝的結果。NLP(自然語言處理)的出現武裝每一個公司的方法分析大量的數據授權他們的大部分過程自動化,從而使他們能夠直接獲取的信息,從而節省時間和人力成本。

自然語言處理(NLP)是人類書面和口頭交流的機器處理。它包括利用語言學和統計學的方法，結合機器學習，為自動化服務的語言建模。NLP運用多種方法來解釋人類語言中的歧義，包括自動摘要、詞性標註、情緒分析、特徵提取、關係提取、情感檢測等。它考慮了所有類型的數據收集和饋送，無論是簡單的文本還是複雜的視頻文件。

當NLP與業務(或個人需求)的文本挖掘結合在一起時，有無數的應用程序。無論是語音還是文本——其容量、速度或複雜性足以促使您尋求自動幫助——都可以從自然語言處理(NLP)中獲益。試想一下，專用算法可以如何改變我們周圍80%的非結構化業務相關信息。接下來，我將嘗試說明NLP的各個方面的基本實現和用例，以及它如何在文本分析中幫助我們。

主題、語法和相似性

通過使用各種統計算法，確定了各種類別，這些類別在更專業的術語中可以稱為“相似類”。分類可以解釋為根據各種屬性將各種實例聚集到各種類(或組)中的過程。通常，分組可以分為兩種類型——一種是概念類，例如來自三星、諾基亞、蘋果、小米等公司的“智能手機公司”。例如，“萊昂內爾·梅西是巴塞羅那俱樂部的隊長。他出生在阿根廷。可以指另一個子集。它可以分為性別、角色、國籍和數以百萬計的不同類別。甚至“他”這個詞被用來指代梅西也是一種信息。識別實體之間關係的主要方法之一是句法分析。

在文本分析領域擁有NLP的另一個幸運之處是它的拼寫和語法檢查功能。與Microsoft Word(或谷歌Docs)內置的拼寫檢查器不同，基於NLP的語法和拼寫檢查器不限於單個錯誤檢測。例如，正常的拼寫檢查不會識別“我三點去那兒”中的兩個錯誤。另一方面，試著使用手寫筆，這是一個非常重要的互動校對界面。語法檢查的一種語言學方法可能涉及到解析詞性。這個過程包括句子圖解、詞性標註和句法關係研究等步驟。

如果有一種方法可以獲得關於你寫作風格的第一手意見呢?你猜怎麼著，現在有幾種校對工具可以幫助你分析寫作技巧。風格分析的另外兩種類型是分析電子郵件情緒的limbix，另一種是自動社交評論調節，這是另一種較少被探索的NLP應用。文本挖掘和NLP被廣泛用於社交媒體監控。對用戶生成的內容池進行分析，以理解與任何主題相關的情緒、情緒和意識。

NLP的總結和翻譯

摘要器不僅僅是識別關鍵行或關鍵字。摘要器需要能夠生成一個簡短的版本，以表達文本的全部含義。這是被市場研究者廣泛使用的NLP的特點之一。其背後的邏輯並非完全不可理解。Machine根據詞頻、分佈等統計數據，結合許多其他屬性，計算單詞和句子的相對意義度量。將顯著性得分最高的句子提取並歸納為“摘要”。

翻譯是另一個很棒的NLP應用程序。每種語言都有自己的一套語法、習慣用法和語法。譯者的主要動機不僅是轉換語言，而且是以一種使譯文有意義的方式來改變它。和總結一樣，機器翻譯也涉及自然語言的生成。谷歌翻譯器是迄今為止基於NLP的最佳翻譯實例之一。

情感與語音識別

NLP的另一個趨勢應用是在情緒分析(也稱為意見挖掘)中。情緒分析是一種自動化的過程，通過書面或口頭語言來理解對某一主題的看法。它是自然語言處理(NLP)中最有前途的領域之一，它構建了一個系統來識別和提取文本中的觀點。這一制度的主要動機包括:

極性:一個積極或消極的意見正在被傳遞

主題:談話的主題或上下文。

意見持有人:產生或表達意見的人或來源。

當然還有觀點本身。

通過情感分析系統，互聯網上所有可用的信息(社交媒體、點評網站、論壇、博客等許多意見生成平臺)都被轉化為結構化的數據，表達對產品、人、服務、品牌甚至政治的意見和情感。(特朗普也這麼說:P)。不僅如此，許多大公司的商業模式都依賴這種技術進行市場分析、客戶服務，甚至是產品構建。情感分析在品牌和社交媒體營銷、市場調研、產品分析以及客戶服務等領域有無數的實時應用。

現在你知道了

現在我們已經瞭解了NLP在文本挖掘和分析領域所能做的以及一直在做的奇蹟，讓我們來總結一下業務上下文。NLP與在線、社會和企業數據的對比形式的收集、集成和分析一起使用。在當今異構大數據的世界中，所有的文本和語音提取功能都不能單獨工作。自然語言處理(NLP)需要用於業務分析，也用於不涉及非文本或非語音源的web搜索等活動。