自然语言处理如何改变数据分析

原文：www.kdnuggets.com/2020/08/natural-language-processing-changing-data-analytics.html

作者：Malcom Ridgers，BairesDev

来源：2017 年值得关注的前 5 大语义技术趋势（ontotext）。

我们的三大课程推荐

1. 谷歌网络安全证书 - 快速进入网络安全职业生涯

自然语言处理（NLP）是计算机理解和处理自然人类语言的过程。如果你使用 Google 搜索、Alex、Siri 或 Google 助手，你已经见证了它的应用。NLP 的优势在于它允许用户在不必将查询内容转换成“计算机语言”的情况下进行提问。

NLP 有潜力使商业和消费者应用程序更易于使用。软件开发者已经在更多应用程序中融入了它，包括机器翻译、语音识别、情感分析、聊天机器人、市场情报、文本分类和拼写检查。

这一技术在数据分析中尤其有用，数据分析帮助商业领袖、研究人员和其他人获得洞察，从而做出有效的决策。正如我们下面将看到的，NLP 可以通过多种方式支持数据分析工作，例如解决重大全球问题，并帮助更多人，甚至那些没有数据处理训练的人，使用这些系统。

管理大数据

借助 NLP，用户可以分析比以往更多的数据，包括关键过程如医学研究。这项技术现在尤其重要，因为研究人员试图找到 COVID-19 的疫苗。

在一篇最近的文章中，世界经济论坛（WEF）指出，NLP 可以帮助研究人员应对 COVID-19，通过处理大量人类无法分析的数据。“机器可以查找、评估和总结数以万计的新冠病毒研究论文，每周都有成千上万的论文新增……。”此外，这项技术还可以通过检测新爆发来帮助追踪病毒传播。

根据 WEF 的文章，NLP 可以在数据分析师 “[训练] 机器分析完整句子的用户问题，然后阅读数据库中的数万篇学术文章，对其进行排名，并生成答案片段和摘要。”例如，研究人员可能会使用问题：“COVID-19 是季节性的吗？”系统会审核数据并返回相关响应。

解决问题

除了紧迫的健康问题外，NLP 与人工智能（AI）结合使用，可以帮助专业人士解决其他全球挑战，如清洁能源、全球饥饿、改善教育和自然灾害。例如，根据福布斯上的 Council Post，“像谷歌这样的巨大公司正致力于洪水预防，利用 AI 预测风险区域并通知受影响区域的人员。”

使更多专业人士能够发挥作用

根据 InformationWeek 的一篇文章，“有了自然语言搜索功能，用户不必了解 SQL 或布尔搜索，因此搜索操作变得更容易。”由于洞察的质量取决于知道如何“提出正确的问题”，这种技能可能很快成为商业运营商、经理和行政人员的必备技能。

例如，公司内的任何人都可以使用 NLP 查询 BI 系统，提问如：“与去年相比，本财年的库存周转率是多少？”系统会将每个短语转换为数字信息，搜索所需的数据，并以自然语言格式返回结果。这种查询使得任何部门的员工都能够获得关键洞察，帮助他们做出明智的决策。

创建数据驱动的文化

过去，依赖数据分析的商业智能（BI）需要经过培训的数据专业人员来正确输入查询并理解结果。但自然语言处理（NLP）正在改变这种动态，导致一些专家称之为“数据民主化”：使更多人能够访问以前仅限于具有高级技能的人员的数据集。

公司内掌握如何基于数据获取洞察的人越多，该公司就能从数据驱动的文化中受益越多，这种文化依赖于确凿的证据而非猜测、观察或理论来做决策。这种文化可以在任何行业中培养，包括医疗保健、制造业、金融、零售或物流。

例如，一位零售市场经理可能希望确定每次购买消费最多的客户的 demographics，并针对这些客户提供特别优惠或忠诚奖励。一位制造业班组长可能希望在其操作中测试不同的方法，以确定哪种方法能提供最大的效率。通过 NLP，获取这些信息所需的命令可以由业务中的任何人执行。

总结

NLP 尚未普及。根据 InformationWeek 的文章，“一些 BI 和分析供应商提供 NLP 功能，但目前它们仍属少数。更多供应商可能很快会进入市场以保持竞争力。”

随着自然语言处理的普及，人类将能够以之前无法实现的方式与计算机互动。这种新的合作模式将允许在各种人类活动中，包括商业、慈善、健康和沟通方面，取得进展。

随着计算机学习识别上下文甚至非语言的人类线索如肢体语言和面部表情，这些进展将变得更加有用。换句话说，与计算机的对话可能会变得越来越像人类对话。

马尔科姆·瑞德杰斯是一位技术专家，专注于软件外包行业。他获取最新市场新闻，并对创新及技术业务的未来有敏锐的洞察力。

相关：