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注：配圖為UCI設(shè)計公司作品

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"自然語言處理“(NLP)聽起來很復(fù)雜，但它的應(yīng)用很簡單。很有可能，你已經(jīng)每天使用自然語言處理幾十次甚至幾百次了。 例如： 如果您在手機(jī)上使用預(yù)想輸入法，您使用的是NLP .當(dāng)你在谷歌上搜索某樣?xùn)|西時，你在使用自然語言處理。如果你問阿萊夏或iPhone4S上的語音控制功能這樣的語音助手一個問題，你就是在用NLP .自然語言處理到底是什么?

關(guān)于它你需要知道什么?

對數(shù)字營銷有什么影響?

讓我們找出答案。 什么是自然語言處理(NLP)?

語言對人類來說是自然的，但對計算機(jī)來說就不一樣了。理解我們話語背后的語境對他們來說是一個巨大的挑戰(zhàn)NLP。就是要改變這一切。 自然語言處理是人工智能(大赦國際)的一個領(lǐng)域，它依賴于計算機(jī)科學(xué)和計算語言學(xué)等學(xué)科，使計算機(jī)能夠解釋、理解和操縱人類語言中往往任意、無規(guī)則的世界。因此，它的最終目標(biāo)是幫助計算機(jī)以一種增值的方式理解我們所說的東西。 正如我上面提到的，NLP有大量的用例，許多完全嵌入到我們的日常生活中。例如： 像谷歌翻譯這樣的翻譯工具使用它來進(jìn)行有意義的語言之間的翻譯，而不僅僅是逐字翻譯文字處理器（比如微軟Word和谷歌文檔)使用它來評估書面文本的語法準(zhǔn)確性呼叫中心使用交互式語音響應(yīng)應(yīng)用程序來響應(yīng)某些客戶請求 這也是像谷歌這樣的搜索引擎變得"更聰明"的驅(qū)動力。雖然關(guān)鍵詞仍然非常有價值，但搜索行為正變得越來越復(fù)雜，因為我們希望搜索引擎能夠理解我們的意思。考慮以下搜索：作為人類，我們知道搜索者是巴西人，并想知道他們是否需要簽證才能訪問美國。 此前，谷歌難以辨別真實含義，因此它對訪問巴西的美國公民產(chǎn)生了無益的結(jié)果。然而，NLP的進(jìn)步現(xiàn)在允許它理解查詢中常見單詞"收件人"的重要性，從而使它能夠提供更相關(guān)的結(jié)果。 NLP vs. AI vs .機(jī)器學(xué)習(xí) 對于一個非計算機(jī)科學(xué)家來說，NLP聽起來很像機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。事實上，這三者緊密交織在一起，但又有微妙的不同。為了理解它們之間的關(guān)系，你需要理解第三個術(shù)語：深度學(xué)習(xí)。 人工智能包括我們?yōu)槭箼C(jī)器更智能而做的任何事情，無論是軟件應(yīng)用程序、智能冰箱還是汽車。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集，涵蓋任何與系統(tǒng)學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容，無需人工干預(yù)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，專門應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)集。自然語言處理適合在哪里?

嗯，它是人工智能的一部分，但它也與機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)重疊。 自然語言處理的發(fā)展 雖然聽起來超現(xiàn)代，但自然語言處理已經(jīng)以這樣或那樣的形式存在了幾十年，盡管它從早期以來已經(jīng)走過了漫長的道路。 自然語言處理的歷史 始于20世紀(jì)50年代的機(jī)器翻譯，當(dāng)時喬治敦大學(xué)的語言學(xué)家萊昂多斯特使用IBM 701計算機(jī)將俄語翻譯成英語。蘇聯(lián)很快推出了自己的競爭機(jī)器翻譯項目，將英語翻譯成俄語。到1964年，蘇聯(lián)已經(jīng)成為機(jī)器翻譯的世界領(lǐng)導(dǎo)者。1966年約瑟夫魏曾鮑姆編寫了第一個聊天機(jī)器人，名為伊萊扎.它只能進(jìn)行非常有限的對話，主要是基于重新排序用戶的輸入來形成問題。盡管這些自然語言處理的早期例子被開發(fā)復(fù)雜的手寫規(guī)則和參數(shù)集的需要所阻礙，但是在20世紀(jì)80年代后期，該領(lǐng)域被早期形式的機(jī)器學(xué)習(xí)所革新。 現(xiàn)狀：自然語言處理對數(shù)字營銷的影響 營銷從來都是關(guān)于語境的；進(jìn)入觀眾的大腦，理解他們在（和不在)告訴我們什么。它幫助我們回答如下問題： 是什么說服他們點擊我們的廣告?

是什么讓他們從登錄頁面彈出?

是什么讓他們加入購物車，然后放棄?

自然語言處理給了我們更多的上下文，不僅幫助我們理解使用的單詞，還幫助我們理解它們的意思。這使得它非常適用于市場營銷。例如，語音搜索完全依賴于NLP，因為它使用復(fù)雜的算法來理解用戶的命令并辨別最有幫助的響應(yīng)。 如何在市場營銷中使用自然語言處理 到目前為止，你可能已經(jīng)開始理解自然語言處理對營銷人員有多有用，但實際上，用例可能比你想象的更豐富！以下是一些最相關(guān)和最吸引人的。 了解客戶情緒 無論你是一個家喻戶曉的名字還是一個小公司，你都可以

注：配圖為UCI設(shè)計公司作品

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