几乎所有自然语言处理技术都基于不断的学习。人工智能算法使用数据分析人类语言以学习模式和相关性。
算法识别并提取自然语言规则，并将其转换为计算机和服务器可以理解的数据。
自然语言处理多年来一直在发展。机器学习等早期算法接收搜索单词和句子的指令。对此事的研究使我们能够实现一种更灵活、更接近自然语言的方法。
NLP 中应用的主要技术有两种：句法分析和语义分析。
句法分析
当我们谈论语法时，我们指的是与特定语言中句子结构和术语顺 俄罗斯电报电话号码列表 序相关的规则和原则。
NLP 通过句法分析句子来识别其结构以及单词之间的关系。句法分析通过以下任务进行：
分段：指将文本分成单独的片段。它们可以是单词或短语。
词形还原和截断：这些过程通过字典或规则连接将单词简化为基本形式。
标签：标签是对句子的各个部分（名词、动词、副词、形容词、宾语等）进行标识。
单词消除：从分析中消除不增加语义价值的所谓停用词，例如“你的”或“我”。
语义分析
语义分析是将句法结构与其含义联系起来。它是由单个单词之间的关系以及常用单词、短语、修辞格和上下文含义的组合决定的。
这种分析是人工智能 NLP 中最难掌握的部分。主要方法有：
词汇分析：包括在上下文中搜索单个单词的含义。
消除单词含义的歧义：单词通常具有多个含义。通过消除歧义，选择在给定上下文中最有意义的一个。
关系：通过提取，NLP 试图通过地点和人之间存在的关系来理解文本的含义。
博客上的自然语言处理
自然语言处理在您的业务中的应用非常多样化：
客户反馈：您可以使用实体分析来识别和标记文档和渠道中的字段。通过这种方法，您将了解客户的意见并获得有关他们作为用户的体验的有价值的信息。
用于客户服务的聊天机器人：聊天机器人是一种基于人工智能的软件，旨在自动、一致地与用户交互。聊天机器人使用自然语言并根据用户提出的需求或问题提供答案。
自动翻译：将您的内容自动翻译成数百种语言的可能性使您能够接触到大量不同的受众。
根据Global Solutions的一项研究，到 2025 年，人工智能将为所有客户互动提供 95% 的支持，包括电话和在线对话
NLP 的新用途使客户互动在整个客户旅程中不断发展到卓越的水平。毫无疑问，这会带来更好的客户体验。
自然语言处理示例
以下是 NLP 在各种功能和活动中应用的 8 个具体示例：
电子邮件过滤器：垃圾邮件过滤器是自然语言处理的先驱。如今，这些过滤器已经发展起来，可以将电子邮件分为三类：主要、社交和促销，这使用户能够管理收件箱的大小并快速感知重要消息。
智能助手：正如我们之前提到的，苹果的 Siri 和亚马逊的 Alexa 能够通过语音合成来识别对话模式。
搜索结果– 搜索引擎还使用 NLP 根据用户的搜索意图获取相关结果。谷歌不仅可以预测哪些热门搜索可能与某个查询匹配，还可以分析整个情况以理解字面意义之外的内容。
