自然语言处理如何改变用户体验

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当谷歌发布其助手工具时，它绝对改变了游戏规则。人们终于可以通过语音命令与移动设备进行交互，而不必手动输入所有内容。 用户无需打开 Google 地图，输入目的地，然后等待结果，只需说：“嘿，Google，带我去最近的餐厅。” 谷歌助理会自动打开谷歌地图，并向你显示最近的餐馆集合，或者为你提供前往你所要求的餐馆的路线。 那是一个游戏规则的改变者。它不仅简化了流程，还使用户在驾驶时完全解放双手成为可能。 当然，随着人工智能的出现，我们看到这个想法被提升到了一个全新的水平，这要归功于自然语言处理 ( NLP )。 什么是自然语言处理？ 自然语言处理是人工智能、语言学和计算机科学的一个子领域，专注于处理自然语言数据集。NLP 的目标是让计算机能够像人类一样理解文本和口语单词。 一个早期的例子是谷歌启用其助手进行对话式跟进。您不仅可以说：“嘿，Google，今天的天气怎么样？” 但你也可以接着问“明天的天气怎么样？” 有了正确的主题，你就可以带着 Google Assistant 进入各种兔子洞。

用户：嘿，谷歌，谁是曼城的守门员？ Google Assistant：曼城队的守门员是埃德森·桑塔纳·德·莫赖斯。 用户：他的昵称是什么？ Google Assistant：埃德森·桑塔纳·德·莫赖斯（Ederson Santana de Moraes）的昵称是埃德森。 用户：他几岁了？ Google Assistant：埃德森三十岁了。 您可以继续对话，直到您没有问题要问为止。 那是 NLP 的起步阶段。如今，交叉技术更加先进。 如果您对数字感兴趣，Market and Markets 预测，到 2027 年，全球 NLP 市场将飙升至超过 490 亿美元。复合年增长率高达 25.7%，令人瞩目。 如果您不确定 NLP 将如何继续使用户受益，只需看看 Google 通过其 Assistant 工具如何快速地利用它，以及该技术的进步如何使移动设备的使用变得更加容易。 这就是 NLP 的目标——大幅改善用户体验 (UX)。 回想一下——很久以前—— 《星际迷航 IV》。还记得斯科蒂坐在电脑前说出关键词“电脑”的场景吗？他希望计算机能够响应他的声音，因为这就是计算机的作用。直到他记起自己已经回到了一个技术远不如他的时间线先进的时期。

这就是我们现在的处境。斯科蒂（或我们）不必拿起鼠标并与它交谈或必须在键盘上实际打字，我们只需与我们的设备交谈，它们就会做出反应。我们在日常生活中看到了这一点，不仅在 Google Assistant 和 Siri 中，而且在我们的汽车中也是如此。我们说出命令，技术就服从命令。 但 NLP 不想将自己局限于命令。相反，它希望人类和计算机之间的交互尽可能 厄瓜多尔手机号码列表 自然（类似于与 Google Assistant 的对话交互）。 NLP 超越了使用移动设备进行命令和对话的简单行为。NLP 有许多应用对人类和技术都有广泛的影响。 情感分析 情感分析的重点是让技术能够确定人类表达的情绪基调或情绪。其应用对于企业来说非常重要，因为它可以使聊天机器人通过判断对产品或服务的反馈和态度来更好地确定如何更有效地帮助客户。 如果客户说“当然，你们的产品确实帮助了我”之类的话，但是以一种非常讽刺的方式说的，那么 NLP 的目标就是能够区分这种说法和诚实的说法。 情绪是客户服务和支持的一个重要方面。



将 NLP 与机器学习和深度学习算法相集成，可提高工具准确性并增强 NLP 应用，有助于开发以人为本的先进技术。机器学习统计技术可以识别语音部分、实体、情感和文本方面。联系机器学习开发公司，详细了解其对 NLP 产品的贡献。 语言翻译 NLP 的另一个非常重要的方面是实时翻译语言的能力。随着技术不断“缩小”世界，这一点变得越来越重要。由于公司必须为世界各地的客户提供服务，因此快速翻译语言的能力可以决定用户体验的好坏。 例如，如果您的公司位于印度，并且您的支持人员对英语的掌握有限，那么他们将很难帮助英语用户。有了 NLP 的帮助，翻译不仅是即时的，而且是准确的。 提取信息 想象一下，您有大量非结构化数据，您需要理解它。并不是每个人都具备完成此类任务所需的技能，但 NLP 确实具备。由于 NLP 非常擅长从文档中识别和提取实体、关系和事实，因此它为任何依赖数据分析的企业提供了绝佳的选择。由于 NLP 支持的技术提取数据的速度比人类快得多，因此对于大型企业（依赖大量数据）来说，采用该技术是非常有意义的。

通过使用 NLP 提取信息，您的企业将能够更好地了解用户的需求和愿望，并识别模式以改善他们的体验。与 UX 和 UI 密切相关的技术是 Java。现在，如果您想知道在这方面可以使用 Java 做什么，请知道开发人员可以使用多个 Java 库来构建聊天机器人，并且可以使用 Java 库进行语言分析以从结果中获取见解。 分类 在某些时候，您的企业将需要能够快速（可靠）地对文档进行分类，以便更轻松地分析和使用。如何使用 NLP 大幅改进文本分类的一个重要示例是垃圾邮件检测。如果您的企业为客户提供电子邮件服务，并且您能够可靠、一致且快速地对任何垃圾邮件进行分类，从而使用户无需处理它们，那么他们的体验将会得到显着改善。

与在垃圾邮件检测方面不太可靠的电子邮件客户端不同，NLP 取得了显着的成功。如果您可以为用户提供改进的垃圾邮件过滤功能，他们的体验将得到显着改善，这将反映在他们对您产品的意见和评论中。 所有这些都是 NLP 的一部分，但这项技术的核心和灵魂是语言，尤其是会话类型。NLP 已经取得了如此长的进步，以至于有人说图灵测试必须针对 21 世纪的人工智能进行现代化改造。图灵测试是确定机器表现出智能行为的能力的测试。NLP 使得通过这一测试变得更加容易，这不仅意味着该测试可能不足以满足现代技术的要求，而且还意味着 NLP 已经超越了人工智能的早期版本。 这相当于从几乎各个角度都有更好的用户体验。如果您的公司正在寻求改进或采用用户体验最佳实践，NLP 可能正是您一直缺少的技术。