什么是 NLP 或自然语言处理？

自然语言处理 (NLP) 涉及通过计算机程序处理人类语言以确定其含义。自然语言 什么是 NLP 或自然语言 处理是所有对话式 AI平台的核心。在对话式 AI 交互中，机器必须通过将一行文本转换为它可以理解的数据形式来推断其含义。这使它能够根据在文本中检测到的关键字选择适当的响应。其他自然语言处理任务包括文本翻译、情感分析和语音识别。

NLP 通常使用两种方法之一：基于规则的方法或基于 AI 的方法。

基于规则的方法

使用一套语言准则，这些准则被编入平台，使用人类的语法结构。然而，这种方法需要由熟练的语言学家制定规则，并且必须在发现问题时保持最新状态。在某些情况下，这可能会耗尽资源，而且规则手册 开曼群岛电话号码库 很快就会变得非常复杂，规则有时会相互矛盾。

基于人工智能的方法
这种算法方法利用“训练”文档的统计分析来制定规则并构建其知识库。然而，由于语言和语法规则可能非常复杂且相互矛盾，因此如果没有人工监督和纠正，这种算法方法有时会产生错误的结果。

鉴于基于规则的方法和基于人工智能的方法的优缺点在很大程度上是互补的，CM.com 的独特方法将两种方法结合起来。这使我们能够根据具体情况找到与用户互动的最佳方式。

什么是 NLU 或自然语言理解？

自然语言理解 (NLU) 是 NLP 的一个子集。NLU 关注的是理解文本，以便以后对其进行处理。NLU 专门用于理解文本，以机器可读的方式从文本中提取含义，以供将来处理。然而，NLP 不仅仅是理解文本。由于 NLU 不仅理解文本，还封装了文本处理，因此 NLU 是 NLP 中的一门学科。NLU 实现了人机交互，因为计算机不仅能够将人类输入转换为计算机可以理解的形式，而且还能够理解查询的意图。一旦理解了意图，NLU 就会允许计算机对人类输入做出连贯的响应。

在对话式 AI 平台中，如果用户输入短语“我想买一部 iPhone”，系统就会理解他们打算购买，并且他们想要购买的实体是 iPhone。这使得系统能够根据查询中提供的意图和实体提供结构化、相关的响应。这可能涉及将用户直接发送到产品页面或启动一组生产选项页面，然后再发送直接链接以购买商品。

NLU 对同音异义词（拼写相同但含义不同的单词）特别有效，例如“bank”表示金融机构，而“bank”表示河岸。人类语言非常复杂，因此从一串单词中解读上下文的能力非常重要。

自然语言理解是 NLP 过程的重要组成部分，它允许对话式 AI 平台从人类输入中提取意图并制定响应，无论是从脚本范围还是 AI 驱动的过程。

什么是 NLG 或自然语言生成？

自然语言生成 (NLG) 会收集人类互动过程中收集的数据，并生成人类能够理解的回复。自然语言生成本质上非常复杂，需要采用多层方法将数据处理为人类能够理解的回复。输入处理完成后，数据会经过多个阶段，然后软件才会生成回复，包括使用句子聚合准确总结主题和语法结构，以确保回复能够被有效理解，听起来像是人类而不是机器生成的回复。

NLG 是一个复杂的课题。始终如一地获得高质量的用户 什么是 NLP 或自然语言 查询响应是一项挑战。尽管如此，NLG 仍有巨大的潜力来彻底改变客户服务等领域，在这些领域，响应和构建数据往往是重复的查询需要大量时间。NLG 还为多家新闻媒体创建模板内容：例如，数据驱动的报告写作，其中数字会发生变化，但结构保持相对一致。NLG 也是我们当前研究的重点。

NLP、AI和机器学习：互补技术
语言处理本身就是一项极具影响力的技术。此外，它还可以增强现有的多项技术，而且通常无需彻底“推倒并替换”旧系统。

交互式语音应答 (IVR)
交互式语音应答技术对我们许多人来说都很熟悉。它允许呼 B2B 客户旅程 叫者与自动助理进行交互，而无需与人交谈，并通过一系列预先确定的自动问题和响应来解决问题。

自然语言处理使 IVR 解决方案能够理解呼叫者、检测情绪并识别关键字，以便充分了解他们的意图并做出相应的响应。最终目标是让交互式语音应答系统能够处理更多查询，并以最少的人机交互更有效地处理这些查询，从而减少处理时间。

将 NLP 集成到 IVR

中后，它就变成了语音机器人解决方案，而不是严格的脚本化 IVR 解决方案。语音机器人允许通过 NLP 技术与计算机软件进行直接的上下文交互，从而使语音机器人能够理解非脚本化问题并做出相关回答。

机器人流程自动化 (RPA)
机器人流程自动化（RPA）是一种利用技术进行重复的、基于规则 澳大利亚号码 的数据处理的方法，而这些处理传统上可能由人工操作员完成。对话式人工智能和 RPA 都可以自动化以前的手动流程，但方式截然不同。然而，RPA 越来越多地被称为 IPA，即智能流程自动化，它使用人工智能技术来理解和承担日益复杂的任务。

对话式人工智能如何工作？
对话式人工智能利用自然语言理解、机器学习和自然语言处理来与客户对话。自然语言理解有助于解读用户话语的含义（即使他们有怪癖和错误！）并记住所说的内容以保持上下文和连续性。

一旦理解了客户的意图，机器学习就会确定适当的响应。使用自然语言生成将该响应转换为可理解的人类语言。