自然语言处理 (NLP) 不再是一项新兴创新，而是 降低 NLP 学习曲线 已经达到了技术成熟度，可以依靠它来解决复杂的业务挑战。如今的 NLP 应用程序已超越简单的聊天机器人，并用于索赔、电子邮件管理和机器人流程自动化等复杂的业务流程。希望从 NLP 投资中获得投资回报的团队需要考虑如何以及在何处将 NLP 驱动的应用程序应用到他们的业务中。那么，如何确保您的 NLP 项目取得成功？
将企业中的所有语言视为数据形式
在回答这个问题之前，我们有必要先关注一下 NLP 所 手机号码数据 要解决的挑战的核心要素：语言。
在企业中，语言是我们相互传递数据的方式，而且无处不在。我们交流和分享知识的所有方式都是以语言的形式进行的：电子邮件、聊天、文档、报告、笔记。因此，数字技术产生了大量非结构化数据，其中包括图片、视频和语言数据。这些数据包含大量潜在信息，具体取决于如何使用。问题是，理解语言的能力是人工智能中最困难的挑战之一。
自然语言处理是释放 AI 理解和利用非结构化语 谁是推荐人以及他们在 言数据潜力的关键。它弥合了人类与技术之间的鸿沟，使我们能够利用现有数据资产获得以前无法获得的新见解。事实上，分析师认为 NLP 是实现 AI 承诺的前沿技术。据Forrester称，“采用 AI 的公司中有 70% 的数据和分析决策者表示，他们预计公司将在 2021 年使用自然语言技术。”
选择适合真实数据集的解决方案
许多负责在企业中采用和实施项目的 NLP 专家首先会将深度学习和机器学习作为开发这些解决方案的可用技术。在为 NLP 实施此类技术时，一个主要问题是它们需要大量文本数据用于训练目的。然而，企业中可 购买电子邮件列表 用于复杂、特定领域用例的数据通常不足以支持这些技术。根本没有足够的相关文档来有效地训练系统，或者相关的隐私和数据共享问题使它们不可用或难以使用。
鉴于企业中非结构
化语言数据的持续增长，当今的组织需要能够选择适合业务案例和可用数据集的人工智能技术或方法组合，而不是相反。
这种需求体现在混合或复合 AI 的概念中，Gartner 将其定义为“不同 AI 技术的组合，以实现最佳效果”。据Gartner称，到 2024 年，“70% 完全依赖机器学习进行 AI 计划的组织将比利用复合 AI 技术的组织在每个模型上花费更多资金。