NLP 通过主题聚类和情感分析为 AI 工具提供支持，使营销人员能够从社交聆听、评论、调查和其他客户数据中提取品牌洞察，以进行战略决策。这些洞察让营销人员深入了解如何取悦受众并提高品牌忠诚度，从而带来回头客，并最终实现市场增长。
继续阅读，以更好地了解 NLP 如何在幕 意大利商业传真列表 后发挥作用，以提供可操作的品牌洞察。此外，还可以查看品牌如何使用 NLP 优化社交数据以提高受众参与度和客户体验的示例。
什么是自然语言处理？
NLP 是一种人工智能方法，它结合了机器学习、数据科学和语言学的技术来处理人类语言。它用于从非结构化数据中获取情报，用于客户体验分析、品牌情报和社会情绪分析等目的。
图像将自然语言处理定义为一种结合机器学习、数据科学和语言学技术来处理人类语言的人工智能方法。它用于从非结构化数据中获取情报，用于客户体验分析、品牌情报和社会情绪分析等目的。
NLP 使用基于规则的方法和统计模型在各种行业应用中执行复杂的语言相关任务。智能手机或电子邮件上的预测文本、ChatGPT 的文本摘要和 Alexa 等智能助手都是 NLP 驱动的应用程序的示例。
深度学习技术结合多层神经网络 (NN)，使算法能够自动从大量数据中学习复杂的模式和表示，从而大大提高了 NLP 功能。这催生了强大的基于 AI 的商业应用，例如实时机器翻译和支持语音的无障碍移动应用。
NLP 类别有哪些类型？
如今，使用 ChatGPT 等生成式 AI 工具已变得司空见惯。商业智能工具也已出现，它们使营销人员能够根据客户情绪个性化营销工作。所有这些功能均由下面提到的不同类别的 NLP 提供支持。
自然语言理解
自然语言理解 (NLU) 能够以某种方式重构非结构化数据，使机器能够理解并分析其含义。深度学习使 NLU 能够从数 TB 的数据中对信息进行精细分类，以发现关键事实并推断文本中实体（例如品牌、名人和地点）的特征。了解如何编写 AI 提示以支持 NLU 并从 AI 生成工具中获得最佳结果。
自然语言生成
自然语言生成 (NLG) 是一种分析数千份文档以生成描述、摘要和解释的技术。它分析并生成音频和文本数据。NLG 最常见的应用是用于内容创作的机器生成文本。
光学字符识别中的 NLP
NLP 算法可检测并处理已通过光学字符识别 (OCR) 转换为文本的扫描文档中的数据。此功能在金融服务中主要用于交易审批。
NLP 如何工作？
根据《2023 年社交媒体状况报告》，96% 的领导者认为 AI 和 ML 工具可显著改善决策过程。NLP 是这些工具的驱动力。
数据可视化突出显示了《2023 年社交媒体状况报告》™ 中的统计数据，该报告显示 96% 的领导者认为 AI 和 ML 工具显著改善了决策过程。
为了理解如何操作，这里对该过程中涉及的关键步骤进行了分解。
标记化：文本被分解成更小的单位，例如单词或短语，称为标记。
文本清理和预处理：通过删除特殊字符、标点符号和大写字母等不相关的细节来标准化文本。
词性 (PoS 标记)： NLP 算法识别每个标记的名词和动词等语法词性，以理解文本的句法结构。
文本解析：分析句子中的语法结构，了解词语之间的关系。
文本分类：使用统计模型将文本分为各种类别。文本分类支持各种功能，例如情绪分析和垃圾邮件过滤。
