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随着人们对人工智能的兴趣在商业领域的上升，组织开始转向了使用NLP来释放文本文档等非结构化数据的价值。这五个组织使用了自然语言处理(NLP)来更好地服务他们的客户，自动化重复的任务，并简化运营。
数据是现在最有价值的企业商品之一。根据IDG的年CIO报告，37%的IT领导者表示，数据分析将推动他们组织今年最大的IT投资。
虽然数据有多种形式，但最大的未利用数据池可能是由文本组成的。专利、产品说明书、学术出版物、市场调研、新闻，更不用说社交推送了，所有这些都以文本为主要组成部分，文本的数量也在不断增长。这就是为什么研究公司Luxresearch说，自然语言处理技术，特别是主题建模，正在成为释放数据价值的关键工具。
NLP是人工智能的一个分支，负责训练计算机理解、处理和生成语言。搜索引擎、机器翻译服务和语音助手都是由NLP来提供支持的。例如，主题建模(Topicmodeling)是一种NLP技术，它将一个概念分解为了由词组定义的常见概念的子类别。根据LuxResearch的说法，主题建模使组织能够将文档与特定主题关联起来，然后提取数据，例如主题随时间的增长趋势。主题建模还可以用于为给定的文档建立“指纹”，然后发现具有类似指纹的其他文档。
随着人们对人工智能的兴趣在商业领域的上升，组织开始转向了使用NLP来释放文本文档等非结构化数据的价值。咨询公司MordorIntelligence预测，到年，NLP市场的收入将达到年的69.4亿美元的三倍多。
下面是五个组织如何使用自然语言处理的例子。
1.埃森哲使用NLP来分析合同
埃森哲正在利用自然语言处理来进行法律分析。该公司的埃森哲法律智能合同探索(ALICE)项目正在帮助这家全球服务公司的名专业人士在其超过万份合同中执行文本搜索，包括对合同条款的搜索。
ALICE使用了“词嵌入”的技术，这是一种基于语义相似性的NLP方法，有助于基于语义相似性的词之间的比较。该模型可以逐段遍历合同文档，寻找关键字以确定该段落是否与特定的合同条款类型相关。例如，像“洪水”、“地震”或“灾难”这样的词通常会与“不可抗力”一词一起出现
“随着我们继续使用这一功能，并在看到额外的价值机会时对其进行了扩展和增强，用例也在不断增长，”埃森哲的数字业务转型、运营和企业分析全球董事总经理MikeMaresca表示。“我们正在寻找从现有数据中获取价值的新方法。”
埃森哲咨询公司表示，该项目大大减少了律师为获取具体信息而手工阅读文件的时间。
Maresca的建议是:不要害怕投入NLP。“如果创新是你文化的一部分，你就不能害怕失败，”Maresca说。“让我们进行实验和迭代吧。”
2.NLP帮助Verizon处理客户请求
Verizon的业务服务保证小组正在使用自然语言处理和深度学习来自动处理客户的请求和评论。在Verizon的IT集团GlobalTechnologySolutions(GTS)为服务保障创建了支持人工智能的数字工人之前，该集团每月收到了超过10万个的入站请求，这些请求必须被读取并单独处理。
数字工人将基于网络的深度学习技术与NLP集成在一起，用来阅读主要通过电子邮件和Verizon的门户网站所发送的维修单。它能够自动响应最常见的请求，例如报告当前的票据状态或修复进度更新。而更复杂的问题则会交给人类工程师。
“通过自动回复这些请求，我们可以在几分钟内回复，而不是在电子邮件发出后的几小时内，”VerizonBusinessGroup全球技术解决方案系统工程部执行董事StefanToth表示。
年2月，Verizon表示，自去年第二季度以来，数字工人每月节省了近1万小时的工作时间。
Toth的建议是:
