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注：配图为UCI设计公司作品

上海标志设计公司转发原文直译：

"自然语言处理“(NLP)听起来很复杂，但它的应用很简单。很有可能，你已经每天使用自然语言处理几十次甚至几百次了。 例如： 如果您在手机上使用预想输入法，您使用的是NLP .当你在谷歌上搜索某样东西时，你在使用自然语言处理。如果你问阿莱夏或iPhone4S上的语音控制功能这样的语音助手一个问题，你就是在用NLP .自然语言处理到底是什么?

关于它你需要知道什么?

对数字营销有什么影响?

让我们找出答案。 什么是自然语言处理(NLP)?

语言对人类来说是自然的，但对计算机来说就不一样了。理解我们话语背后的语境对他们来说是一个巨大的挑战NLP。就是要改变这一切。 自然语言处理是人工智能(大赦国际)的一个领域，它依赖于计算机科学和计算语言学等学科，使计算机能够解释、理解和操纵人类语言中往往任意、无规则的世界。因此，它的最终目标是帮助计算机以一种增值的方式理解我们所说的东西。 正如我上面提到的，NLP有大量的用例，许多完全嵌入到我们的日常生活中。例如： 像谷歌翻译这样的翻译工具使用它来进行有意义的语言之间的翻译，而不仅仅是逐字翻译文字处理器（比如微软Word和谷歌文档)使用它来评估书面文本的语法准确性呼叫中心使用交互式语音响应应用程序来响应某些客户请求 这也是像谷歌这样的搜索引擎变得"更聪明"的驱动力。虽然关键词仍然非常有价值，但搜索行为正变得越来越复杂，因为我们希望搜索引擎能够理解我们的意思。考虑以下搜索：作为人类，我们知道搜索者是巴西人，并想知道他们是否需要签证才能访问美国。 此前，谷歌难以辨别真实含义，因此它对访问巴西的美国公民产生了无益的结果。然而，NLP的进步现在允许它理解查询中常见单词"收件人"的重要性，从而使它能够提供更相关的结果。 NLP vs. AI vs .机器学习 对于一个非计算机科学家来说，NLP听起来很像机器学习和人工智能。事实上，这三者紧密交织在一起，但又有微妙的不同。为了理解它们之间的关系，你需要理解第三个术语：深度学习。 人工智能包括我们为使机器更智能而做的任何事情，无论是软件应用程序、智能冰箱还是汽车。机器学习是人工智能的一个子集，涵盖任何与系统学习相关的内容，无需人工干预。深度学习是机器学习的一个子集，专门应用于大型数据集。自然语言处理适合在哪里?

嗯，它是人工智能的一部分，但它也与机器学习和深度学习重叠。 自然语言处理的发展 虽然听起来超现代，但自然语言处理已经以这样或那样的形式存在了几十年，尽管它从早期以来已经走过了漫长的道路。 自然语言处理的历史 始于20世纪50年代的机器翻译，当时乔治敦大学的语言学家莱昂多斯特使用IBM 701计算机将俄语翻译成英语。苏联很快推出了自己的竞争机器翻译项目，将英语翻译成俄语。到1964年，苏联已经成为机器翻译的世界领导者。1966年约瑟夫魏曾鲍姆编写了第一个聊天机器人，名为伊莱扎.它只能进行非常有限的对话，主要是基于重新排序用户的输入来形成问题。尽管这些自然语言处理的早期例子被开发复杂的手写规则和参数集的需要所阻碍，但是在20世纪80年代后期，该领域被早期形式的机器学习所革新。 现状：自然语言处理对数字营销的影响 营销从来都是关于语境的；进入观众的大脑，理解他们在（和不在)告诉我们什么。它帮助我们回答如下问题： 是什么说服他们点击我们的广告?

是什么让他们从登录页面弹出?

是什么让他们加入购物车，然后放弃?

自然语言处理给了我们更多的上下文，不仅帮助我们理解使用的单词，还帮助我们理解它们的意思。这使得它非常适用于市场营销。例如，语音搜索完全依赖于NLP，因为它使用复杂的算法来理解用户的命令并辨别最有帮助的响应。 如何在市场营销中使用自然语言处理 到目前为止，你可能已经开始理解自然语言处理对营销人员有多有用，但实际上，用例可能比你想象的更丰富！以下是一些最相关和最吸引人的。 了解客户情绪 无论你是一个家喻户晓的名字还是一个小公司，你都可以

注：配图为UCI设计公司作品

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