用于客户参与的自然语言处理

用于客户参与的自然语言处理

自然语言处理(NLP)是 使计算机能够理解人类语言的人工智能类型 并提高业务绩效。它’s how we’能够与智能设备和程序进行通信。网站聊天机器人,翻译器应用程序和智能家居技术已经使用自然语言处理,但是它’企业需要时间来实现NLP的真正价值。

就像机器学习一样,自然语言处理会吸收新数据并对其做出响应,就像Siri在您询问附近的餐馆时所做的那样。但是与AI的其他分支不同,自然语言处理实际上是对话式的。它’是我们不断看到的有说话机器人的核心基础之一,例如 小索菲亚, the younger “sister” of 索菲亚.

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汉森机器人–  Little Sophia

但是除非你’在研究机器人AI时,您应该使用自然语言处理来优化性能。 自然语言处理对于客户参与和保留至关重要。大多数企业是’•利用NLP,随后错失了获利的机会。

它是如何工作的?

在一般情况下,人工智能通过令人难以置信的大型数据集内的算法(由人类设计)寻找模式。这种智能分析能够以惊人的准确性处理任何人都无法处理的数据(只要精心构造了我们的算法)。借助NLP,AI软件可以找到 意义 通过获取文本数据然后模仿人类对话来改变言语方式。 AI会通过将单词与自己的内存数据库进行比较来翻译单词,识别模式/组合/上下文,然后产生类似于人的响应。实际上,人工智能是一个非常复杂的领域,开发需要进行大量测试,但将其视为一项投资。

 

那’s 亚马逊如何’的家庭系统Alexa工作。当您说出命令时,它会选择单词的结构(并通过调用它“Alexa”)。 Alexa被视为一种创新的家庭系统, 仅去年一年就售出超过2000万次在不到1.5年的时间里拥有超过30,000+的技能 继续增长。实际上, 自然语言处理使用每个交互和数据集来提高准确性.

 

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亚马逊’s Alexa

 

这不’这并不意味着该技术是完美的,而是意味着自然语言处理在不断发展并适应业务工作。在客户端,我们只是通过提供数据为增长做出贡献。每次交互都会成为AI的学习体验,最终会带来更好的用户体验。

它对企业有什么作用?

人工智能助手 在技​​术世界似乎已经存在了很长时间,但它在家庭之外具有更大的潜力。任何类型的对话计算都是组织的数据金矿。大型数据集中的文本数据几乎无法分析并拥有如此多的价值。明智的策略是使用自然语言处理及其 处理能力 梳理一切。您将获得可付诸实践的见解,以改善品牌绩效,营销策略, 收入等。与此同时,客户参与率提高是因为 tools like chatbots 提供快速响应和实时数据,不仅可以改善用户体验,还可以为营销提供更好的上下文数据。或客户得到更好的建议,他们’重新购买的可能性更高。这些只是当前使用最广泛的NLP解决方案,因此听起来比机器人简单得多。但是,潜力仍然存在。 NLP创建一个 自我学习 不断发展的模型 每次互动。这意味着用户体验,活动,广告等都只会在每一步都变得更好,从而最大化AI性能和结果。 NLP甚至 分析公众情绪 通过阅读和接受字面和隐含的观点。社交媒体评论,文章, 评论,并且可以分析其他任何书面文本。其背后的科学无疑是复杂的,但是’这就是为什么NLP得出同样详尽的见解的原因。

您如何探索NLP并了解它可以为您做什么。

 

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