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对于人类来说有着天生对语言理解的需求,让电脑可以理解人类的语言,是人工智能领域的重要方向。其中涉及词汇与语法的模式,更重要的是语义分析技术。现阶段的NLP主要包括了语义学,语法学和机器学习等方面的组合研究。因此投资者将NLP定位于未来的万亿产业。

这里我将讨论NLP为什么会受到追捧,另外还会讨论自然语言处理在营销领域的一些应用。

自然语言处理技术最开始被用于法律文档与数据的处理方面。其中最成功的案例是识别文档中所提到的各种名称。比如:人名,地名,组织,事件,这些都可以基于语义学语言处理技术。

比如:“heather apples is my best friend。”可以理解为heather apples肯定是个人,即使这个名字不像是人名。

因此使用自然语言处理技术就可能将多个文档中的多个人名进行连接,并且还可以在社交网络数据中进行自动查找。

多数的企业数据系统的数据都是基于解构化数据库进行存储的。因此使用高级的自然语言处理技术可以对结构化数据进行理解,包括文字或是多媒体的处理。

自然语言处理的情感处理

对于市场营销活动,情感分析是自然语言处理应用较广的方面。但大多数人对于自然语言处理可以分析品牌分析正负面情绪这件事都保持观望态度,他们表示这是一很有趣的技术,但他们是怎么做到的呢?

如果用户的情感分析可以与人口统计学相结合,那么对于企业的市场营销活动就可以起到很好的优化。比如社交媒体上的品牌正负在情感或是那精准的市场活动投放。

对于市场营销人员来说他们通过对社交媒体用户的内容分析可以发现市场趋势,另一方面可以用于做市场调研来分析用户对品牌的期待。

比如有人在微博上发:“看了朋友的新BMW7系,我现在要考虑一下是不是也要一个。”这里用户不光是对BMW表示出了正面的情感,也表现出了购买需求。

社会化媒体自然语言处理技术可以帮助品牌了解过滤那些无效的品牌提及,发现那些有购买需求的用户。

同样的,还可以用来发现用户准备放弃或是筹备一次旅行等,有一些用户的信号会提到一些品牌,另外一些会要求一些产品或是服务。

自然语言处理可以挖掘社交媒体中用户的重要需求,更进一步来说自然语言处理可以将关键字从众多文本中准确的找出。自然语言处理可以用来分析用户的内容,比如 闻中的内容可以用来打标签,重要的人物,地点,事件等,还可以给这些内容进行可读性评分。

使用越多的词汇说明内容的可读性分数越高。通常怀况下内容的可读性分数可以用在推荐引擎的算法中为用户提供个性化有内容推荐。通过对用户之前看过的文章,找出用户可能再看的高质量文章。

自然语言处理技术与商业应用

在商业世界里,NLP可以自动的为产品增加标签,比如“轻量级的,口袋中的。”这些属性不需要写至HTML METADATA中。

这可以用于搜索引擎的结果优化,同是还可以提出更好的搜索建议。NLP还可以用来处理邮件营销活动中用户所回复的邮件内容,从而分析出用户对哪些产品的功能更感兴趣,企业可以更个性化的为用户服务。

企业如果想使用NLP需要考虑多种因素。包括可评估性,可括展性与可集成性。另外还要考虑对多语言的支持。

NLP做为一项服务正在兴起,它可以大大的提升分析内容的效率。一个可靠的NLP服务可以很大的提升企业分析内容的能力,另外可以用来分析监听高容量的社交媒体信。

结合以上两点NLP提供了强有力的解决方案。比如用来发现话题或是品牌,通过自动发现现话题或是品牌相关的内容用户于推广。

最近华尔街日报重新命名了期营销版块为商业与技术。并做出了以下解释。

每一个商业活动都是由技术来实现的,不论是出租车,或是叫个外卖,如今的企业正在饥渴的找寻着如何将信息技术相结果从而提升利润的方法。

NLP与机器学习技术将会对商业智能,营销,企业信息系统起到重大的影响。为了更好的发掘NLP的优势。企业需要结合企业的各个系统来共同完成任务。比如,社交媒体的解决方案可以用来对接用户的CRM系统,可以让企业用户的反馈进行确认和及时的处理。

NLP与深度学习技术的结合,可以大大的提升NLP的识别准确度与广度。

我们正处于一个商业决策的新纪元,企业的营销活动将更多的依赖于非结构化的数据。在这些数据中蕴藏着重大的机会,所有的企业需要可以更及时的对数据和各种营销活动做出快速的决策,从而达到其战略目标。

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