行业洞察134亿美元！自然语言处理市场这么赚钱？！

Posted 2021-04-12 Flitto翻易通

行业 · 洞察

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自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个应用方向，致力于更好地了解人类交流。最典型的例子包括苹果智能语音助手Siri、亚马逊智能助手Alexa和Google智能助理(Google Assistant), 这些应用程序都在试图理解人类发出的指令。

 

美通社(PR Newswire)报告称，2020年自然语言处理的市场价值将高达134亿美元，而此类研究报告称，到2024年这个数字可能会上升至264亿美元。这种巨大的增长来自于自然语言处理的成功应用，所以自然语言处理是具有重要价值的企业商品。

 

自然语言处理技术为多种热门的应用系统提供支持，例如聊天机器人、虚拟助手、翻译服务或情感分析等。本文介绍了一些自然语言处理程序及其商业用例。

自然语言处理 · 领域分布

01

聊天机器人

近年来，聊天机器人逐渐热门起来，但实际上聊天机器人早就已经出现。 最初的原型是在1966年制造的，但如今有了自然语言处理、更强大的技术以及语音支持，聊天机器人已经发展到了一个新的高度。

 

美国咨询公司高德纳（Gartner）在2011年发布的一份报告显示，到2020年，85%的消费者将使用聊天机器人提供的交互服务。目前，虽然这个数字尚未达到85%，但是聊天机器人已经开始成为消费者的首选。

 

针对人类可能提出的关于产品或营业时间之类的问题，聊天机器人可以非常迅速地给出标准回答。这依赖于最初加载到聊天机器人中的数据，让聊天机器人得以学习。

 

在客户服务方面，客服遇到的问题有80%都是同样的。而自然语言处理技术可以自动回答这些问题，无需人工介入。如果机器人不知道如何回答某个问题，就会发送给人工客服。之后，这个问题会被加载到机器人中，供机器人学习，提高机器人理解语言的能力。

02

情感分析

自然语言处理算法的应用可以帮助企业分析客户对其品牌或服务的感受。随着社交媒体和数字新闻的发展，想要追踪到所有数据很难，而且几乎是不可能的。情感分析可以利用大数据平台汇集大量的信息源，对信息进行分析，判别文本的情感倾向，即属于积极、消极还是中性。

 

举个例子，品牌可能会借助情感分析来提取推文，看看他们在社交媒体频道上有哪些支者。之后，他们可能会联系到这些人，以他们的名义发挥影响力。

 

除了可以识别积极或消极情感倾向的文本，某些情感分析自然语言处理算法还可以辨别其他类型的文本。有的工具包可以对电话沟通中的数据进行分析。人类使用不同的语调和语速交流，自然语言处理算法可以根据人在通话时的不同语调和语速推断人的情绪或状态。企业可以利用这些工具更加全面地了解他们的服务。

有关自然语言处理的文章或研究都强调了文本预处理的重要性。文本预处理是对文本进行整理，便于计算机理解。

03

招聘

自然语言处理算法可以快速筛选应聘人员的资料和简历，寻找符合特定资格、技能要求或关键字的人才，而无需人工手动筛选。这不仅可以加快招聘速度，还可以消除招聘过程中的人为偏见，无论有意识或潜意识的偏见。例如，招聘人员可能会认为某个职位更适合某个性别或年龄，因而下意识地区别对待这些简历。自然语言处理算法就不会出现这样的偏见。

04

市场信息

与利用自然语言处理进行情感分析类似，构建模型可以获取关于市场或竞争对手的情报。例如，假设企业属于医疗保险行业，那么掌握行业趋势和竞争对手的动向十分重要。人类不可能对数以百万计的博客文章、网站或社交帖子进行搜索。而自然语言处理算法可以根据关键字筛选出相关文章，向企业提供必要消息。这个过程就是所谓的“噪声数据筛选”，仅呈现企业需要知道的信息。

05

医疗保健

虽然法律、银行或保险等行业仍在使用传统系统，但是在医疗保健行业，变革的时机已经成熟。考虑患者提供给医生的大量信息，以及医疗案例和病例包含的信息量，自然语言处理可以为此提供帮助。

 

首先，自然语言处理可以用于理解更多的临床数据，得出可信的结果。试想，如果患者出现的症状医生无法判断，自然语言处理可以将患者的主诉与现有数据进行匹配，快速给出诊断意见，这比任何测试都更高效。语音识别可以听写临床笔记，并将其转换为文本进行分析。

 

如果医疗保健行业能够将语音和文本等非结构化信息转换为可读数据，这对于过去一直在与时间滞后和诊断作斗争的行业来说，是具有革命性意义的。

自然语言处理 · 局限性

虽然某些应用程序有助于推动业务增长，但是，自然语言处理模型仍然存在一些明显的局限性。虽然它们都能提取文本和理解字词，但一些细微的语言差别，如讽刺或反语，属于人类语言的另一种特点，尚未被机器人所捕捉。

 

计算机倾向于将文本理解为“非此即彼”，无法识别前面提到的那些微妙的语言差别。如果使用过聊天机器人，比如亚马逊语音助手Alexa，就会发现它总是按照文本字面意思作出响应，因为它无法“读取字里行间的言外之意”。

 

尽管自然语言处理应用程序已经取得了长足的发展，但还远远不及人类的智能，无法像人类一样完全独立对话。

总结 · 自然语言处理

我们正处于数字时代，这意味着有大量自然语言处理应用程序可供企业使用。随着收集的数据越来越多，同时不断买进技术，企业可以充分利用这类深度学习框架，减少人机交流之间的障碍。

 

如今我们已经迈进2020年，未来十年，我们将看到自然语言处理在不断发展的工作领域发挥关键作用。正如文首提到的自然语言处理的市场价值将会不断增长，专家人士认为，自然语言处理将给数字世界带来最具颠覆性的影响。

本文除开篇外，核心全文均由Flitto Inc撰写、发布于Flitto翻易通国际官网，原文章标题「人工智能领域中的自然语言处理」，Flitto Inc及其关联公司拥有本文全文的著作权。