受自然语言处理 (NLP) 趋势影响的前 5 个行业

自然语言处理 (NLP)已经由人类大脑完成了很长时间，现在自 1950 年代以来由计算机完成。如果你仔细想想，处理语言的整个过程是相当复杂的。科学家和开发人员一直试图让计算机在几分钟甚至几秒钟内复制人脑可以完成的工作。自然语言处理(NLP) 于 1954 年启动，当时超过 60 个俄语句子被自动翻译成英语。从那时起， NLP逐渐融入计算机科学和人工智能，以开发能够处理人类语言的系统和软件。 NLP 不再局限于语言学。今天，许多其他部门将 NLP 集成到他们的系统中以增强他们的流程。我们将列出五个使用 NLP 的行业和部门。

了解自然语言处理

NLP 是计算机软件和程序以文本和语音形式处理自然人类语言的能力。它是人工智能和语言学的一个子领域。 NLP的进步可以追溯到1950年代到1990年代符号NLP的使用，到1990年代到2010年代的统计NLP ，再到现在的神经NLP 。神经 NLP 涉及表示学习和深度神经网络机器学习方法。许多专家预测，使用此类方法可以改进语言解析和建模。这些可用于改善医疗保健和教育部门。

您可能在不知不觉中使用了使用 NLP 的应用程序。一些使用 NLP 方法的常见应用程序和工具是：

• 语法校正工具，例如 Grammarly
• SmallSEO 等抄袭检查工具
• 聊天机器人
• 搜索引擎优化工具，如关键字规划师或谷歌分析
• 谷歌翻译

NLP的意义

自然语言处理的意义在于其在各个领域的应用。让我们看一下从 NLP 中受益的一些行业。

1. 医疗保健

NLP 可以在短时间内准确处理大量数据。患者数据集包含所有学位的信息。这些数据可用于形成假设、结论，以及获得有关新变量的见解。为了优化医学数据集，可以应用医学算法和机器学习来得出结论。这可以导致有关症状模式、患者行为、疾病和治疗的发现。情感分析、语音识别、词义消歧可用于人类心理健康的研究。这些可用于得出有助于理解一个人的情绪、想法和感受的结论。制药公司还可以将 NLP与医学数据集一起使用，以得出可用于临床试验和新药配方的有价值的结论。

2. 金融

金融是另一个使用 NLP 的领域。 NLP 被用于风险评估、可信度分析、情绪分析、客户聊天框、投资组合选择等。命名实体识别涉及从一组文本中映射个人名称并检测实体类型，可用于跟踪合规流程和他们的地位。实体链接与关系提取可用于建立和维护与利益相关者的关系。情感分析和语音识别可用于风险评估和确定可信度。 NLP 用于预测和密切分析股票市场以获得更好的结论。它还被用于构建以结果为导向的投资组合。

3. 教育

学生以及教师和教授都可以从NLP 在教育中的整合中受益。 NLP 被用于检测抄袭和文本语言的语法。这有助于教师评估论文、论文和作业论文。它还可以引导学生使上下文更具可读性和相关性。 NLP 也有利于学习语言。一些应用程序使用 NLP 来提供各种语言的写作和口语功能。与此同时，谷歌等搜索引擎提供的自动翻译器被广泛用于查找不同语言中难词的定义、同义词和反义词。
NLP 还可用于为调查和重要研究得出结论。它还可以帮助研究人员确定未来研究的领域。论证挖掘可用于从数据集中提取和识别前提、结论和论证。自动摘要可以帮助学者进行研究。

4. 业务

NLP 有多种应用程序可以帮助企业提高其流程的生产力并提供强大的客户支持服务。以大数据为后盾的 NLP 可以帮助企业做出更多以客户为导向的决策。它还可用于预测消费者行为，从而设计和营销更好的产品和服务。统计 NLP、NER、光学字符识别和其他NLP 技术也可以帮助企业提供可定制的产品和服务。企业一直在使用客户支持聊天框、客户服务自动化和客户反馈分析。这些使用语音识别、语音分割和主题分割和识别来使过程更顺畅。

5. IT 和数据科学

大数据是每个城镇的话题。为了充分利用大数据，数据科学家和分析师可以使用各种 NLP 方法。 NLP 可用于进行市场研究和分析以获得市场洞察力，文本摘要器和分析器也可以得到有效利用。它还可以帮助进行数据挖掘。 NLP 可以帮助开发人员进行计算机辅助编码，使代码更清晰、更易读，并且错误最少。

就像任何其他 AI 技术一样，NLP 也听起来势不可挡。在过去的 5 年里，NLP 取得了重大进展，并在各行各业得到应用。随着计算机和人工智能的日益数字化和突出，自然语言处理将呈指数级增长。 NLP 正被用于各种行业。它有助于为人们提供基于价值的医疗保健，并帮助学生不受语言限制地学习。企业还可以做出优先考虑客户满意度的决策。借助 NLP 可以更方便地分析波动的股票市场。 NLP 也可以用于风险评估和保险欺诈等等……！！