基于人工智能的工具现在统治着每个工业部门。有了丰富的社会化媒体、组织和数字平台，产生的数据中不乏有用的资源。尽管企业一直在使用这一些数据来满足他们的需要，但这一些数据中更重要的部分(将近80%)是非结构化的，无法访问。这是自然语言处理(NLP)来挽救这种情况的地方。NLP是人工智能的一种应用程序，它为需要快速可靠地分析文本数据的企业来提供了各种各样的应用程序。这有效地实现了人机交互，并允许对以前未使用的大量数据来进行分析和格式化。

  它赋予机器阅读、理解人类语言的能力，并从人类语言中获得意义。商业公司已发现了这项技术的好处，并测试和执行了最有利的NLP应用，以推动商业智能的发展。目前，使用NLP，企业正在利用数据创造价值、分析市场、了解客户并获得竞争优势。据估计，2025年NLP市场规模将比2017年增长14倍，从30亿美元左右增长到430亿美元以上。

  在过去的几年里，NLP在理论和实践上都取得了重大飞跃，融入了各种基于行业的解决方案。让我们来看看自然语言处理的一些普遍的使用的商业应用。

  1、聊天机器人：它们是NLP最普遍的用例，因为它们在处理客户支持请求和查询方面做得更好。他们充当支持的第一线，对请求进行分类，并将请求路由到适当的团队或部门。此外，聊天机器人为简单的客户问题提供虚拟帮助，并减轻不需要任何技能的低优先级、高周转率的任务。例如，ZomatoChatbox。

  2、邮件过滤：这是NLP的另一个普遍的使用的应用。在这种情况下，通过一系列分析流经服务器的电子邮件中的文本，电子邮件提供商可以阻止基于垃圾邮件的电子邮件内容进入他们的邮箱。此外，它还增加了一层网络安全保护，还节省了时间。例如，

  3、招聘：NLP通过筛选简历，帮助招聘经理选择和筛选更好的候选人。自动寻找候选人的工具可以扫描申请者的简历，以提取所需的信息，并准确确定适合该工作的候选人。这将节省大量时间，并提供更有效的解决方案。例如，OracleTaleo。

  4、神经机器翻译：是自然语言处理最古老的应用之一。在这一点上，机器翻译使用神经网络来翻译影响较小的内容，如电子邮件、法规文本等，并加快与合作伙伴的沟通以及别的业务交互。神经机器翻译工具使用双向递归神经网络(也称为编码器)将源语句处理成矢量，以供第二个递归神经网络(称为解码器)预测目标语言中的单词。例如，谷歌翻译。

  5、情绪分析：也称为意见挖掘，NLP帮助识别客户的态度、情绪状态、判断或意图。这能够最终靠赋予文本极性(积极的、中性的或消极的)，或者反过来努力识别语境的潜在情绪(高兴、悲伤、平静、愤怒)来实现。这使企业能轻松的获得关于该组织及其服务的广泛公众意见。它还有助于进行存在竞争力的比较，并在必要时对业务战略进行重要调整。例如，Repustate。

  6、有明确的目的性的广告：企业始终强调达到最大的受众数量，以增加潜在客户的机会。因此，NLP能成为在正确时间、正确受众的正确地点智能定向和投放广告的极好来源。这是通过一系列分析搜索关键字、浏览行为、电子邮件和社会化媒体平台来在线寻找潜在客户来实现的。有明确的目的性的广告主要是依靠关键词匹配。为此，主要使用文本分析和文本挖掘工具。例如，ApacheOpenNLP。

  7、文案：NLP能够最终靠完善内容经营销售的策略来实现业务增长。它可以编写更符合你的品牌口碑的营销内容，并提供关于哪些信息对你的目标受众最具吸引力的见解-例如，阿里巴巴的人工智能文案。

  8、内部威胁检测：基于NLP的内部威胁应用程序能帮助确定通信中是否存在任何非法或恶意意图，并检测威胁模式以快速降低风险。这一点至关重要，因为数据泄露可能会给公司和用户带来巨大损失。例如，Splunk。

  NLP目前渗透到每一家寻求推进其商业智能系统的企业。已经在上面讲述的情况下利用这些软件的公司的竞争优势日益增强，这应该是它们今天变得多重要的动力。埃森哲建议，当业务组织开始设计和构建其NLP应用程序时，必须确保IT员工和实施合作伙伴拥有做全面评估所需的带宽和专业相关知识，以便使NLP技术与业务目标保持一致。

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