哪个网站开发好,网站的集约化建设,市场营销试题库(带答案),制作网站如何赚钱近年来#xff0c;我们已经看到了大数据的成功应用#xff0c;但根据研究#xff0c;只有20#xff05;的员工能够真正的使用BI工具。此外#xff0c;由于在统计思维方面缺乏培训且图表和图表形式的数据不是很清晰#xff0c;决策者往往会出现误解和决策失误。而这背后的…近年来我们已经看到了大数据的成功应用但根据研究只有20的员工能够真正的使用BI工具。此外由于在统计思维方面缺乏培训且图表和图表形式的数据不是很清晰决策者往往会出现误解和决策失误。而这背后的一切其实就是人工智能技术的子集-自然语言处理自然语言理解和自然语言生成以及他们的分析算法。 早些时候企业需要一定的人力和持续监控半智能机器来理解和遵循预先编程的算法。但随着时间的推移以及人工智能、机器学习、人工神经网络、深度学习、自然语言处理和自然语言生成的发展机器变得足够智能也能满足特定的业务需求和目标。 战略性地简化和利用这些基于AI的技术可以理解庞大的数据集从而产生有价值的见解最终有助于开发定制的、有影响力的解决方案。谷歌苹果微软和阿里巴巴等IT巨头都依赖此类算法来改进产品推荐、在线搜索、智能语音的移动服务等。 NLP vs. NLU vs. NLG 尽管人们可能会遇到令人生畏的技术术语但NLPNLG和NLU似乎是用于解释简单过程的复杂缩略词。 1、NLP是指计算机读取并将输入文本转换为结构化数据 2、NLU意味着理解计算机捕获的文本/统计数据 3、NLG是指计算机将结构化数据转换为文本并以人类语言编写信息 自然语言处理的阅读部分很复杂其中包括许多功能例如 1、不雅表达的语言过滤器 2、涉及人类情感的情感分析 3、主题分类 自然语言理解NLU是人工智能的重要子集它出现在自然语言处理之后用于真正理解文本的内容并提取隐藏在其中的含义。像AlexaSiriGoogle Assistant这样的会话AI机器人就是使用NLU和NLG来达到目的。 了解NLG的真正潜力 人类总是需要数据来制定新的想法并进行沟通。但是随着需要评估的数据量变大以及显著降低成本的需求企业需要确定一种新的简化方法自然语言生成NLG就是目前最佳的方法之一。 自然语言生成NLG主要的好处在于它能够将数据集转换为人类理解的清晰叙述。在处理电子表格中存在的统计数据时NLG可以生成丰富的信息这与自然语言处理不同后者仅评估文本以形成见解。 通过自然语言生成可以准确地评估、分析和传达数据。通过常规分析和相关任务的智能自动化可以提高生产力这样人类就可以专注于更具创造性、高价值的回报活动。 在一个有趣的用例中美联社利用自然语言生成成功的从公司收益报表中生成了报告。这意味着他们不再需要人类消耗他们的时间和精力去解决这些问题。更重要的是NLG一旦被完美设置就会自动生成数以千计的报告。 自然语言生成的好处是什么 自然语言生成的好处超出了人们对于采用人工智能的普遍看法。因为它对营销和业务管理也有很多好处 自动化创建内容 NLG主要能够做的是根据NLP和NLU之前处理的信息在有组织结构的数据上创建通过将结构良好的数据放置在精心配置的模板中NLG可以自动输出并提供可记录的数据形式例如分析报告、产品描述、以数据为中心的博客文章等。在这种情况下依靠算法编程的机器可以完成以内容开发者所希望的格式创建内容。他们唯一要做的就是通过流行的媒体渠道向目标受众宣传因此自然语言生成可以为内容开发者和营销人员提供两大利器 1、内容生成自动化 2、以预期格式传送数据 内容生成可以围绕Web挖掘、搜索引擎API来开发依靠各种在线搜索的结果和参考文档创造有价值的内容。到目前为止已经出现了几个基于NLG的文本报告生成系统比如说以根据输入的天气数据生成文本天气预报报告。 人类参与的显著减少 随着自然语言生成系统不断的优化雇用具有数据素养的专业人员并训练他们完成工作变得非常重要。通过使用自然语言生成企业家会慢慢意识到雇用理解复杂数据的人员是多么昂贵为了提升企业效益注定会有人被淘汰。Gartner预测在未来20的业务内容将通过使用自然语言生成的机器编写其中法律文件、股东报告、新闻稿或案例研究将不再需要人类创建。 预测性库存管理 商店库存管理的成功都会在业务目标和总体利润方面产生巨大的推动。而在供应链管理中获取并分析生产率、销售数据尤为重要。根据这些信息商店经理可以了解如何将库存维持在最佳水平。然而管理者并不可能完完全全的掌握到实时数据。 此时更高级的NLG可以作为数据分析的交互式媒介使整个数据报告流程无缝且富有洞察力。商店经理无需通过数据的多个图表和条形图就可以获得所需格式的清晰叙述和分析。通过自然语言生成管理者将拥有最佳预测模型以此对商店绩效和库存管理提供明确的指导和建议。 如何应用自然语言生成 对于希望采用并获得自然语言生成优势的企业而言拥有某些要素时至关重要的例如 必须具有匹配的场景 并非每个内容创建场景都需要自然语言生成。NLG是一种独特的技术旨在产生特定的答案生成你在博客上看到的内容是不可能的。如果你定期传达的任务具有一致的格式NLG可能是自动执行这些任务的最佳资源。 举个例子一个著名的营销机构PR 20/20利用自然语言生成在生成Google Analytics的分析报告时少用80%的时间。另一个例子是华盛顿邮报它们创建了Heliograf它是一个基于人工智能的引擎使用自然语言生成为2016年奥运会和选举竞赛撰写快讯。 树立现实的目标 人工智能技术需要一些时间才能实现自动化操作要整合并收获自然语言生成的好处需要一定的时间。你选择的智能是有价格标签的因此你应该对你的精确要求AI的实际功能和可扩展性保持理智。如果NLG在生成报告和叙述时真的减少了组织的成本你可以选择它。 数据必须足够结构化 AI需要特定形式的输入NLG只有在输入结构化数据时才会起作用。检查你的数据集是否已组织和优化。确保你上传的数据干净、一致且易于使用。 结论 聊天机器人将更加智能不再是简单的查询以及提供简单的对话而且未来高级NLG系统还将参与企业特定的工作流程管理它们将帮助管理人员和员工在客户之间建立一个更优越的互动网络以在最短的时间内实现业务动态并产生准确的输出。 最后对于面临数据分析和多语言支持挑战的企业而言可以利用自然语言生成的优势实现报告创建、内容生成的实时自动化。有了NLG企业应该考虑整合能够以最终用户期望的格式有效地生成信息的会话界面最终增加用户的参与度。 原文链接 本文为云栖社区原创内容未经允许不得转载。