自然语言处理正在帮助企业分析其数据
来源：CPDA数据分析师网 / 作者：数据君 / 时间：2020-11-02
NLP，ML和神经网络之间有什么关系？
NLP结合了语言学，计算机工程学和人工智能，以发展机器与人类语言之间的理解，机器学习，深度学习和神经网络都是人工智能的子领域，它们以不同的方式组合和学习数据，NLP的目的是开发能够阅读，理解和从人类语言中获取含义的机器，一旦取得了重大成就，它将使我们更进一步，并使机器能够与人类进行有意义的对话，使他们可以理解上下文，理解人类说话者的情绪状态，并以同理心回应。
NLP的优点和缺点是什么？它擅长什么，需要改进的地方？
NLP不断发展，进行的研究越多（来自世界各地的数百个研究团队），效果越好，随着科学技术的不断发展和获得更多的理解语言，声音线索和文化差异的能力，它将永远受到科学技术的推动，NLP很复杂；它具有语言学，计算机工程学和AI的所有局限性，NLP可以（与往年相比非常高的水平）识别语音并将其转换为文本，从而可以进行进一步的分析，理解和学习以从其分析中推断出含义是它需要征服的新山顶，我们相信它会，这只是时间和数据的问题，NLP可能很棘手。传统上，在评估讽刺和讽刺以及其他语言的复杂特征方面效果不佳。您的AI处理如何正确处理这些事情？
NLP是科学使用正确的工具和方法
它可以分析任何数据并捕获讽刺或讽刺，但需要首先对其进行培训，具有讽刺意味的讽刺和讽刺之间的差异是如此微妙，以至于甚至连人脑也无法始终捕捉到它们，甚至不能解释为什么一个句子具有讽刺意味而另一句话具有讽刺意味，当人们说NLP无法捕捉讽刺时，他们在谈论准确性，机器一半时间理解讽刺的50％准确率可能被认为是低的，每个人都期望更高的准确性，一切都归结为数据和人类的理解。
为了使机器了解讽刺和讽刺
您需要收集大量语音数据（在这种情况下，包括讽刺或讽刺的对话），并需要人工注释者对其进行捕获和正确标记，然后您可以构建ML模型，以训练机器识别在新对话中发生的这些方面。具有讽刺意味或讽刺的言论很难找到公开的语音数据，人类注释者需要浏览大量数据，以找到那些独特的对话并手动进行选择。
与面部识别相比，使用NLP有什么好处？
语音识别与面部识别相结合可以非常有效地分析人的身份和情绪状态，但是单独使用它们可以使我们捕获不同种类的数据，尽管面部识别使用的是脸部肌肉产生的表情，而声音却可以捕获从嘴巴一直到肺部和胃部的肌肉产生的数据，从语音中提取的数据更丰富，并且每说一个句子就可以传达整个情感范围，它也很难操纵。尽管我们可以控制脸部（有些人是大师），但要精确控制声音并不容易，因为它是如此复杂，我们的大脑不仅必须产生包括语言，语法，上下文和含义的一系列单词和句子，而且还必须用语调丰富它来表达感觉-这是很难控制的。要说服自己在困难的情况下保持镇定并保持冷静可能很容易，但是我们都知道，与我们的面孔相比，控制我们所说的话或怎么说方式要困难得多。
为什么语音/语音识别比面部识别更私密，更准确？
回到上一个问题，这完全是控制问题，以及我们可以操纵面部和声音的程度，但是准确性和隐私是两回事，关于准确性，用脸表达快乐或愤怒要比用声音表达快乐或愤怒要容易。语音对于人类来说很难在情感上进行操纵，他们不仅要控制什么，他们说，但怎么他们说，这怎么包括，但不限于，体积，速度，觉醒，和色调，与人脸相比，语音在定义人的真实感受方面更为准确，因为它很难操纵，显然，并不是每个人都在操纵自己的脸部或声音，或者总是故意隐藏自己的感受，因此两者都可以有效地识别情绪，面部和声音的组合可以产生更准确的结果，我们的技术所能做的就是捕捉声音中的这些细微差别并对其进行测量，我们通常只需要几秒钟就可以了解说话者的意图。
我们一方面是技术分析匿名
而在另一方面，它适用于怎样的东西是正说，没有什么实际被说。这意味着我们可以分析任何语言的录音，而无需了解或翻译该语言-我们不必知道在说什么。“未说的”特别有价值，这就是我们的数据存在的地方，我认为您的产品无需先将其转换为文本即可处理音频，这很有趣。跳过该步骤的好处是什么？
用户隐私是个优势
这使我们能够分析语音数据，例如财务或医疗对话，而无需实际捕获个人或敏感数据，我们可以在不分析文本的情况下推断出情感或行为，例如客户满意度或购买倾向，语言不可知是第二个优势，我们无需知道实际语言即可分析对话，几乎所有语言都具有表达情绪的声音提示，我们之所以使用“几乎”是因为我们希望为某些表达可能有所不同的文化差异留出空间。
人的本性是用表达出比言语更多的声音提示来丰富我们的讲话
当我们交谈时，甚至沉默或巨大的差距都具有意义。我们从很小的时候就训练了大脑，以捕捉对话中的微妙之处，要给您绘画，请想象您的配偶有几种不同的方式问“您记得买牛奶吗？” 下班回家的时候 它的范围可以从中性，令人愉快，或在受挫/愤怒范围内，它们是相同的词，但含义却大不相同，从这个例子中得出的结论是，这完全取决于这些词语的表达方式。
公司如何将这种功能/软件集成到他们的业务模型中以衡量成功？
使用我们技术的主要方法有两种-通过与现有软件平台集成或通过我们的API，我们已经在与呼叫中心的主要软件提供商合作，以将我们的功能集成到他们的产品中，其中包括特定结果，例如座席警报或行为配置文件配对，这些结果是联系中心环境中高度针对性的业务KPI。
关于我们的API-它非常健壮并且不断发展，以更高的精度发出更广泛的情感
公司可以利用我们产生的任何输出来连接和开发自己的软件，例如老人的机器人家庭助理或可以与孩子一起玩，进行有意义的对话并了解孩子的感受的智能玩具。
公司如何在其特定数据集中确定对此解决方案的需求？
这并不容易，答案很简单，这是因为公司不了解该技术是否可行，并且无法以非常好的准确性产生可靠的结果，这是一条主要的学习曲线-引入他们不知道的功能，一旦我们向他们展示了这是可行的，并且一旦我们开始分析他们自己的语音数据并且他们看到了它如何实际产生数据，他们就会被吸引住，他们看到了可能性，一个很好的例子是，如果客户打算在销售电话的前30秒内进行购买，我们如何以86％的准确度进行预测，那使他们感兴趣。
另一个例子是客户满意度
NLP结合了语言学，计算机工程学和人工智能，以发展机器与人类语言之间的理解，机器学习，深度学习和神经网络都是人工智能的子领域，它们以不同的方式组合和学习数据，NLP的目的是开发能够阅读，理解和从人类语言中获取含义的机器，一旦取得了重大成就，它将使我们更进一步，并使机器能够与人类进行有意义的对话，使他们可以理解上下文，理解人类说话者的情绪状态，并以同理心回应。
NLP的优点和缺点是什么？它擅长什么，需要改进的地方？
NLP不断发展，进行的研究越多（来自世界各地的数百个研究团队），效果越好，随着科学技术的不断发展和获得更多的理解语言，声音线索和文化差异的能力，它将永远受到科学技术的推动，NLP很复杂；它具有语言学，计算机工程学和AI的所有局限性，NLP可以（与往年相比非常高的水平）识别语音并将其转换为文本，从而可以进行进一步的分析，理解和学习以从其分析中推断出含义是它需要征服的新山顶，我们相信它会，这只是时间和数据的问题，NLP可能很棘手。传统上，在评估讽刺和讽刺以及其他语言的复杂特征方面效果不佳。您的AI处理如何正确处理这些事情？
NLP是科学使用正确的工具和方法
它可以分析任何数据并捕获讽刺或讽刺，但需要首先对其进行培训，具有讽刺意味的讽刺和讽刺之间的差异是如此微妙，以至于甚至连人脑也无法始终捕捉到它们，甚至不能解释为什么一个句子具有讽刺意味而另一句话具有讽刺意味，当人们说NLP无法捕捉讽刺时，他们在谈论准确性，机器一半时间理解讽刺的50％准确率可能被认为是低的，每个人都期望更高的准确性，一切都归结为数据和人类的理解。
为了使机器了解讽刺和讽刺
您需要收集大量语音数据（在这种情况下，包括讽刺或讽刺的对话），并需要人工注释者对其进行捕获和正确标记，然后您可以构建ML模型，以训练机器识别在新对话中发生的这些方面。具有讽刺意味或讽刺的言论很难找到公开的语音数据，人类注释者需要浏览大量数据，以找到那些独特的对话并手动进行选择。
与面部识别相比，使用NLP有什么好处？
语音识别与面部识别相结合可以非常有效地分析人的身份和情绪状态，但是单独使用它们可以使我们捕获不同种类的数据，尽管面部识别使用的是脸部肌肉产生的表情，而声音却可以捕获从嘴巴一直到肺部和胃部的肌肉产生的数据，从语音中提取的数据更丰富，并且每说一个句子就可以传达整个情感范围，它也很难操纵。尽管我们可以控制脸部（有些人是大师），但要精确控制声音并不容易，因为它是如此复杂，我们的大脑不仅必须产生包括语言，语法，上下文和含义的一系列单词和句子，而且还必须用语调丰富它来表达感觉-这是很难控制的。要说服自己在困难的情况下保持镇定并保持冷静可能很容易，但是我们都知道，与我们的面孔相比，控制我们所说的话或怎么说方式要困难得多。
为什么语音/语音识别比面部识别更私密，更准确？
回到上一个问题，这完全是控制问题，以及我们可以操纵面部和声音的程度，但是准确性和隐私是两回事，关于准确性，用脸表达快乐或愤怒要比用声音表达快乐或愤怒要容易。语音对于人类来说很难在情感上进行操纵，他们不仅要控制什么，他们说，但怎么他们说，这怎么包括，但不限于，体积，速度，觉醒，和色调，与人脸相比，语音在定义人的真实感受方面更为准确，因为它很难操纵，显然，并不是每个人都在操纵自己的脸部或声音，或者总是故意隐藏自己的感受，因此两者都可以有效地识别情绪，面部和声音的组合可以产生更准确的结果，我们的技术所能做的就是捕捉声音中的这些细微差别并对其进行测量，我们通常只需要几秒钟就可以了解说话者的意图。
我们一方面是技术分析匿名
而在另一方面，它适用于怎样的东西是正说，没有什么实际被说。这意味着我们可以分析任何语言的录音，而无需了解或翻译该语言-我们不必知道在说什么。“未说的”特别有价值，这就是我们的数据存在的地方，我认为您的产品无需先将其转换为文本即可处理音频，这很有趣。跳过该步骤的好处是什么？
用户隐私是个优势
这使我们能够分析语音数据，例如财务或医疗对话，而无需实际捕获个人或敏感数据，我们可以在不分析文本的情况下推断出情感或行为，例如客户满意度或购买倾向，语言不可知是第二个优势，我们无需知道实际语言即可分析对话，几乎所有语言都具有表达情绪的声音提示，我们之所以使用“几乎”是因为我们希望为某些表达可能有所不同的文化差异留出空间。
人的本性是用表达出比言语更多的声音提示来丰富我们的讲话
当我们交谈时，甚至沉默或巨大的差距都具有意义。我们从很小的时候就训练了大脑，以捕捉对话中的微妙之处，要给您绘画，请想象您的配偶有几种不同的方式问“您记得买牛奶吗？” 下班回家的时候 它的范围可以从中性，令人愉快，或在受挫/愤怒范围内，它们是相同的词，但含义却大不相同，从这个例子中得出的结论是，这完全取决于这些词语的表达方式。
公司如何将这种功能/软件集成到他们的业务模型中以衡量成功？
使用我们技术的主要方法有两种-通过与现有软件平台集成或通过我们的API，我们已经在与呼叫中心的主要软件提供商合作，以将我们的功能集成到他们的产品中，其中包括特定结果，例如座席警报或行为配置文件配对，这些结果是联系中心环境中高度针对性的业务KPI。
关于我们的API-它非常健壮并且不断发展，以更高的精度发出更广泛的情感
公司可以利用我们产生的任何输出来连接和开发自己的软件，例如老人的机器人家庭助理或可以与孩子一起玩，进行有意义的对话并了解孩子的感受的智能玩具。
公司如何在其特定数据集中确定对此解决方案的需求？
这并不容易，答案很简单，这是因为公司不了解该技术是否可行，并且无法以非常好的准确性产生可靠的结果，这是一条主要的学习曲线-引入他们不知道的功能，一旦我们向他们展示了这是可行的，并且一旦我们开始分析他们自己的语音数据并且他们看到了它如何实际产生数据，他们就会被吸引住，他们看到了可能性，一个很好的例子是，如果客户打算在销售电话的前30秒内进行购买，我们如何以86％的准确度进行预测，那使他们感兴趣。
另一个例子是客户满意度
通常由调查小组推论得出的结果（成本低廉），或者事后由专门为此目的的小组听取很少的电话咨询（大约1％）。当他们看到AI如何真正实时地“收听”到100％的呼叫时，标记不满的客户，并允许主管在呼叫者挂断电话之前采取行动，这会破坏他们的整个业务流程，它改变了他们的成本和可行的见解。
京公网安备 11010502034401号
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