在线客服
扫描二维码
下载博学谷APP扫描二维码
关注博学谷微信公众号
数据科学自然语言处理的应用领域,随着科技的发展自然语言已经应用到我们生活的方方面面,比如搜索自动更正和自动完成、语言翻译、社交媒体监控、聊天机器人、调查分析、定向广告等。
自然语言处理的应用领域介绍:
一、搜索自动更正及完成
每当你在谷歌上搜索某个东西,在输入2-3个字母后,会显示可能的搜索词。如果你搜索一些有错别字的东西,会更正它们,仍然会找到适合你的相关结果。每个人每天都在使用的东西,但从来没有太多的关注它。搜索自动完成和自动更正都有助于我们更有效地找到准确的结果。现在,其他许多公司也开始在他们的网站上使用这个功能,比如Facebook和Quora。搜索自动完成和自动更正背后的驱动引擎是语言模型。
二、语言翻译
有没有用谷歌翻译来找出不同语言中的某个词或短语?它将一段文字用一种语言翻译成另一种语言的容易程度是相当惊人的,对吧?它背后的技术是机器翻译。机器翻译是将一种语言中的文本自动转换成另一种语言,同时保持原意不变的过程。在早期,机器翻译系统是基于词典和基于规则的系统,它们的成功率非常有限。
由于神经网络领域的发展、海量数据的可用性和强大的机器,机器翻译在将文本从一种语言转换成另一种语言时变得相当精确。如今,像Google翻译这样的工具可以很容易地将文本从一种语言转换成另一种语言。这些工具正在帮助许多人和企业打破语言障碍并取得成功。
三、社交媒体监控
越来越多的人开始使用社交媒体发布他们对某一特定产品、政策或事项的看法。这些信息可能包含一些关于个人好恶的有用信息。分析这些非结构化数据有助于生成有价值的信息。自然语言处理在这里也起到了作用。
公司使用各种NLP技术分析社交媒体帖子,了解客户对其产品的看法。公司还利用社交媒体监控来了解客户在使用产品时所面临的问题。不仅仅是公司,甚至政府也用它来识别与国家安全相关的潜在威胁。
四、聊天机器人
对任何公司来说,客户服务和体验是最重要的。它可以帮助企业改进产品,也可以使顾客满意。但与每个客户进行手动交互,并解决问题可能是一项乏味的任务。聊天机器人可以帮助解决这一情况,聊天机器人帮助公司实现流畅的客户体验的目标。
许多公司在他们的应用程序和网站上使用聊天机器人,这可以解决客户的基本查询。它不仅使公司的流程更容易,而且还使客户从等待与客服呼求帮助时的沮丧情绪中解脱出来。还可以降低为公司聘请客服的成本。起初,聊天机器人只是用来解决客户的查询的工具,但今天它们已经演变成了个人伙伴。从推荐产品到获得客户反馈,聊天机器人可以做任何事情。
五、调查分析
调查是评估公司业绩的重要方法。公司进行了许多调查以获得客户对各种产品的反馈。这对于理解缺陷和帮助公司改进产品非常有用。但当很多客户接受调查导致数据量增加时,问题就出现了。一个人不可能把它们全部读出来并得出结论。这就是公司使用自然语言处理来分析调查并从中挖掘信息的地方。
六、定向广告
定向广告是一种在线广告,根据用户的在线活动向他们展示广告。现在大多数的在线公司都使用这种方法,为公司节省了很多钱;相关的广告只向潜在的客户展示。针对性广告的工作主要是关键字匹配。广告与关键字或短语相关联,并且只向那些搜索与广告关联的关键字相似的关键字的用户显示。比如他们最近访问过的网站,以及他们感兴趣的网页,都被考虑到为用户提供他们可能感兴趣的产品的相关广告。
七、招聘与求职
人力资源部是每个公司不可分割的一部分。他们最重要的工作是为公司挑选合适的员工。但在这个竞争激烈的世界里,招聘人员需要为一个职位审查成百上千份简历。筛选简历和筛选候选人可能需要几个小时。这个任务可以自动化吗?
在自然语言处理的帮助下,招聘人员可以轻松地找到合适的候选人。这就意味着招聘人员不必检查每一份简历,并手动筛选出合适的候选人。
该技术与命名实体识别的信息抽取一样,可以用于提取技能、姓名、位置和教育等信息。然后,利用这些特征在特征空间中表示候选对象,并将其分为适合或不适合特定角色的类别。或者,他们也可以根据简历推荐一个不同的角色。可以对简历进行无偏见的筛选,并为空缺职位挑选出最合适的人选,而不需要太多人力。大多数公司使用申请跟踪系统来有效筛选简历。
八、语音助理
谷歌助手,苹果Siri,亚马逊Alexa。是的,这些都是语音助理。语音助手是一种软件,它使用语音识别、自然语言理解和自然语言处理来理解用户的口头命令并执行相应的操作。你可能会说它类似于聊天机器人,但我把语音助理单独包括在内,因为它们应该在这个列表中占据更好的位置。他们不仅仅是聊天机器人,而且可以做比聊天机器人更多的事情。
我们大多数人无法想象没有语音助手的生活。这些年来,已经变成了一个非常可靠和强大的朋友。从设置我们的闹钟到为我们找一家餐厅,语音助理可以做任何事情。它们为用户和公司打开了一扇新的机会之门。
九、语法检查程序
这是自然语言处理中应用最广泛的应用之一。像Grammarly这样的语法检查工具提供了大量的功能,可以帮助人们写出更好的内容。他们可以把任何普通的文本变成美丽的文学作品。如果你想给你的老板写封电子邮件,或者你要写一篇报告或者更好的一篇文章,无可否认的是你需要这些有用的朋友。这些工具可以纠正语法、拼写、建议更好的同义词,并帮助以更好的清晰度和参与度交付内容。有助于提高内容的可读性,从而允许你以尽可能好的方式传达你的信息。
十、电子邮件过滤
管你什么时候收到的都是社交邮件。最好的是垃圾邮件也被过滤到一个单独的部分。是邮件过滤的全部内容。使用文本分类过滤电子邮件,这是一种自然语言处理技术。
自然语言处理已经发展为一种无人能想象的强大而有影响力的东西。通过了解自然语言的应用让我们更深入了解自然语言处理的力量及其对我们生活的影响。
— 申请免费试学名额 —
在职想转行提升,担心学不会?根据个人情况规划学习路线,闯关式自适应学习模式保证学习效果
讲师一对一辅导,在线答疑解惑,指导就业!
相关推荐 更多
常用的数据分析方法论有哪些?
很多人在做数据分析时,经常遇到这几个难题:应该从哪方面入手开展分析;分析的内容和指标常常被质疑是否合理、完整,而自己也说不出个所以然来。因此当大家在做数据分析的时候,如果根据数据分析方法论的指导,就不会出现逻辑混乱、南辕北辙的情况。常用的数据分析方法论如下:
11648
2019-07-03 17:11:17
数据分析的基本步骤是什么?
相信大家对数据分析已经不陌生了,那数据分析的基本步骤是什么,大家都知道吗?一般来讲,典型的数据分析包含六个步骤,分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告,下面我们具体讲一讲数据分析的六大步骤。
10291
2020-06-02 11:20:17
Pandas如何分块处理大文件?
在处理快手的用户数据时,碰到600M的txt文本,用sublime打开蹦了,用pandas.read_table()去读竟然花了小2分钟,打开有3千万行数据。仅仅是打开,要处理的话不知得多费劲。解决方法:读取文件的函数有两个参数:chunksize、iterator。原理分多次不一次性把文件数据读入内存中。
5560
2020-08-14 16:16:47
大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有啥区别
随着互联网技术的不断提升,数据已经成为各大企业新的战场,而对于从业者来说,如果你对数据科学领域的工作感兴趣的话,肯定首先要了解一下数据科学领域都有哪些岗位。从岗位性质和主要工作内容不同我们可以把数据科学的岗位大概分为四类:数据产品经理、大数据工程师、数据挖掘师、数据分析师。数据产品经理显而易见就是精通并擅长数据产品设计的PM。这里我们具体了解一下大数据工程师、数据挖掘师和数据分析师有什么区别。
5620
2020-09-14 16:13:27
数据分析师岗位要掌握哪些编程语言?
数据分析师工作流程简化描述成数据获取整理-数据分析-生成数据报告几个关键环节,数据分析师最常用的工具Excel和Python,Excel适用一些数据量并不大还有它的重复性并不算强的大量的工作场景,使用Python语言对大量的数据进行更深入、更强大的数据分析。
4733
2021-03-19 16:36:50