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注：配圖為UCI設(shè)計(jì)公司作品

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"自然語(yǔ)言處理“(NLP)聽(tīng)起來(lái)很復(fù)雜，但它的應(yīng)用很簡(jiǎn)單。很有可能，你已經(jīng)每天使用自然語(yǔ)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(shí)，你在使用自然語(yǔ)言處理。如果你問(wèn)阿萊夏或iPhone4S上的語(yǔ)音控制功能這樣的語(yǔ)音助手一個(gè)問(wèn)題，你就是在用NLP .自然語(yǔ)言處理到底是什么?

關(guān)于它你需要知道什么?

對(duì)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)有什么影響?

讓我們找出答案。 什么是自然語(yǔ)言處理(NLP)?

語(yǔ)言對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)是自然的，但對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)就不一樣了。理解我們?cè)捳Z(yǔ)背后的語(yǔ)境對(duì)他們來(lái)說(shuō)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)NLP。就是要改變這一切。 自然語(yǔ)言處理是人工智能(大赦國(guó)際)的一個(gè)領(lǐng)域，它依賴于計(jì)算機(jī)科學(xué)和計(jì)算語(yǔ)言學(xué)等學(xué)科，使計(jì)算機(jī)能夠解釋、理解和操縱人類(lèi)語(yǔ)言中往往任意、無(wú)規(guī)則的世界。因此，它的最終目標(biāo)是幫助計(jì)算機(jī)以一種增值的方式理解我們所說(shuō)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(lái)進(jìn)行有意義的語(yǔ)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(lái)評(píng)估書(shū)面文本的語(yǔ)法準(zhǔn)確性呼叫中心使用交互式語(yǔ)音響應(yīng)應(yīng)用程序來(lái)響應(yīng)某些客戶請(qǐng)求 這也是像谷歌這樣的搜索引擎變得"更聰明"的驅(qū)動(dòng)力。雖然關(guān)鍵詞仍然非常有價(jià)值，但搜索行為正變得越來(lái)越復(fù)雜，因?yàn)槲覀兿Ｍ阉饕婺軌蚶斫馕覀兊囊馑肌？紤]以下搜索：作為人類(lèi)，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(wèn)美國(guó)。 此前，谷歌難以辨別真實(shí)含義，因此它對(duì)訪問(wèn)巴西的美國(guó)公民產(chǎn)生了無(wú)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(jiàn)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(duì)于一個(gè)非計(jì)算機(jī)科學(xué)家來(lái)說(shuō)，NLP聽(tīng)起來(lái)很像機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能。事實(shí)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(gè)術(shù)語(yǔ)：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(wú)論是軟件應(yīng)用程序、智能冰箱還是汽車(chē)。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，涵蓋任何與系統(tǒng)學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容，無(wú)需人工干預(yù)。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，專門(mén)應(yīng)用于大型數(shù)據(jù)集。自然語(yǔ)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(yǔ)言處理的發(fā)展 雖然聽(tīng)起來(lái)超現(xiàn)代，但自然語(yǔ)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(lái)已經(jīng)走過(guò)了漫長(zhǎng)的道路。 自然語(yǔ)言處理的歷史 始于20世紀(jì)50年代的機(jī)器翻譯，當(dāng)時(shí)喬治敦大學(xué)的語(yǔ)言學(xué)家萊昂多斯特使用IBM 701計(jì)算機(jī)將俄語(yǔ)翻譯成英語(yǔ)。蘇聯(lián)很快推出了自己的競(jìng)爭(zhēng)機(jī)器翻譯項(xiàng)目，將英語(yǔ)翻譯成俄語(yǔ)。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(xiě)了第一個(gè)聊天機(jī)器人，名為伊萊扎.它只能進(jìn)行非常有限的對(duì)話，主要是基于重新排序用戶的輸入來(lái)形成問(wèn)題。盡管這些自然語(yǔ)言處理的早期例子被開(kāi)發(fā)復(fù)雜的手寫(xiě)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(yǔ)言處理對(duì)數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)的影響 營(yíng)銷(xiāo)從來(lái)都是關(guān)于語(yǔ)境的；進(jìn)入觀眾的大腦，理解他們?cè)冢ê筒辉?告訴我們什么。它幫助我們回答如下問(wèn)題： 是什么說(shuō)服他們點(diǎn)擊我們的廣告?

是什么讓他們從登錄頁(yè)面彈出?

是什么讓他們加入購(gòu)物車(chē)，然后放棄?

自然語(yǔ)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(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)。例如，語(yǔ)音搜索完全依賴于NLP，因?yàn)樗褂脧?fù)雜的算法來(lái)理解用戶的命令并辨別最有幫助的響應(yīng)。 如何在市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)中使用自然語(yǔ)言處理 到目前為止，你可能已經(jīng)開(kāi)始理解自然語(yǔ)言處理對(duì)營(yíng)銷(xiāo)人員有多有用，但實(shí)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(wú)論你是一個(gè)家喻戶曉的名字還是一個(gè)小公司，你都可以

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