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注：配圖為UCI設計公司作品

上海標志設計公司轉發(fā)原文直譯：

"自然語言處理“(NLP)聽起來很復雜，但它的應用很簡單。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： 如果您在手機上使用預想輸入法，您使用的是NLP .當你在谷歌上搜索某樣東西時，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)的一個領域，它依賴于計算機科學和計算語言學等學科，使計算機能夠解釋、理解和操縱人類語言中往往任意、無規(guī)則的世界。因此，它的最終目標是幫助計算機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確性呼叫中心使用交互式語音響應應用程序來響應某些客戶請求 這也是像谷歌這樣的搜索引擎變得"更聰明"的驅動力。雖然關鍵詞仍然非常有價值，但搜索行為正變得越來越復雜，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)生了無益的結果。然而，NLP的進步現(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的結果。 NLP vs. AI vs .機器學習 對于一個非計算機科學家來說，NLP聽起來很像機器學習和人工智能。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系，你需要理解第三個術語：深度學習。 人工智能包括我們?yōu)槭箼C器更智能而做的任何事情，無論是軟件應用程序、智能冰箱還是汽車。機器學習是人工智能的一個子集，涵蓋任何與系統(tǒng)學習相關的內(nèi)容，無需人工干預。深度學習是機器學習的一個子集，專門應用于大型數(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，但它也與機器學習和深度學習重疊。 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50年代的機器翻譯，當時喬治敦大學的語言學家萊昂多斯特使用IBM 701計算機將俄語翻譯成英語。蘇聯(lián)很快推出了自己的競爭機器翻譯項目，將英語翻譯成俄語。到1964年，蘇聯(lián)已經(jīng)成為機器翻譯的世界領導者。1966年約瑟夫魏曾鮑姆編寫了第一個聊天機器人，名為伊萊扎.它只能進行非常有限的對話，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)復雜的手寫規(guī)則和參數(shù)集的需要所阻礙，但是在20世紀80年代后期，該領域被早期形式的機器學習所革新。 現(xiàn)狀：自然語言處理對數(shù)字營銷的影響 營銷從來都是關于語境的；進入觀眾的大腦，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，因為它使用復雜的算法來理解用戶的命令并辨別最有幫助的響應。 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設計公司作品

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