企业正在对多种形式的人工智能进行大量投资，在过去几个月里，人们对自然语言处理(NLP)的兴趣大增。

  这在非常大程度上是由于聊天机器人和智能助手在呼叫中心、服务台、信息亭和别的客户支持应用程序中的兴起，但这些并不是应用NLP的唯一途径。从软件开发和数据分析到系统管理和风险评估，当人类能简单地说出他们的愿望，而不是输入或点击无尽的菜单时，后台功能将变得更高效和有效。

  然而，要达到这一点并不是一朝一夕的事。虽然NLP最近在准确性和有效性方面取得了长足的进步，但在成为团队中一个有价值的成员之前，它还有一段路要走。

  尽管如此，在过去的一年里，企业表现出了更大的意愿，愿意为各种NLP项目付出更多的资金。NLP开发商琼恩•斯诺实验室(Jon Snow Labs)和数据分析公司Gradient Flow的最新研究显示，60%的科技公司高管报告NLP的资金至少增加了10%，约三分之一的高管报告NLP的资金增加了30%或更多。医疗保健、技术、教育和金融服务处于这一曲线的最前沿，而诸如姓名身份识别和文档分类等应用程序则是主要的用例。

  NLP的吸引力特别大程度上在于其消化大量非结构化数据的能力，长期以来，人们一直怀疑这一些数据包含关键的信息和隐藏的数据模式，若使用得当，这一些数据模式可以对业务发展、生产率和竞争力产生神奇的影响。Service Express数据科学经理Jim Carson最近在《数据中心前沿》上指出，NLP基本上填补了计算机理解和人类理解之间的空白。这可以显著改进各种企业流程，如电子邮件管理和合同分析，以及设备日志和数据中心基础设施监控。

  当与机器学习等别的形式的人工智能相结合时，NLP也可以为企业做出重大贡献。近着重介绍了佛蒙特大学(University of Vermont)的“计算故事实验室”(Computational Story Lab)的工作，该实验室在情感分析方面的工作建立在NLP、ML和其他技术的整合之上，以收集交流的情感背景。该实验室的Hedonometer项目目前每天评估5万条推文，以计算每天的“幸福分数”。虽然该系统目前使用的是一个基本的加减评分系统来得出结论，但将来可能会出现更精细的算法来创建更复杂的分析，并针对特定数据来跟踪品牌知名度和消费的人趋势等事情。

  与此同时，IBM的沃森(Watson)仍然是NLP中最主要的对线年前该平台成为Jeopardy冠军以来，该公司已增加了许多新功能。它还致力于从PDF等主流文档格式中提取更复杂的含义，推进多语言交流领域的发展，并赋予主题专家数据分析和知识开发的能力。它还推出了新的定制功能，简化了人工智能的训练过程。

  所有这些发展似乎都朝着一个方向发展：开发一个完全对话式的用户界面，使访问巨大的计算能力就像与同事聊天一样容易。我们现在还没做到这一点，但在不久之后，预计会看到企业团队的一个新成员，基本上就是企业本身，在会议上交谈，响应用户请求，甚至有可能在饮水机旁分享一个笑话。

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