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标题: 52个Martech关键词：自然语言处理 [打印本页]

作者: intelcom 时间: 2022-9-16 13:21
标题: 52个Martech关键词：自然语言处理
语言是人类最聪明的发明之一。正是语言使我们相互沟通，相互了解，最终建立各种各样的联系。根据《牛津英语词典》，「语言使我们有别于其他生物，也是使我们成为这个星球上的主导物种的最重要因素之一。」随着时间的推移，语言也在进化，从手语到字母、字母、单词、句子、方言等等。
随着计算机的发明和信息技术的引入，人们需要一种新的语言来与这些计算机交流——即程序设计语言。但是现在，人们希望机器能够理解人类的语言，能够像我们一样思考和反应——在人和机器之间创造出更加无缝、高效的交流。这种想法催生了一个新概念：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）。
什么是NLP
自然语言处理是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域探讨如何处理及运用自然语言；自然语言处理包括多方面和步骤，基本有认知、理解、生成等部分。自然语言认知和理解是让电脑把输入的语言变成有意思的符号和关系，然后根据目的再处理。自然语言生成系统则是把计算机数据转化为自然语言。
有许多NLP应用提高或改善了人类的生活方式。例如，大多数智能手机都有语音识别功能，如Google Assistant或苹果的Siri，它们可以用自然语言理解和与人类交流。前文介绍过的聊天机器人，大多数客户服务现在都使用它来与用户交互，并且已经成功地回答了客户的基本问题。
NLP同样适用于营销分析领域，通常用于定性地理解「为什么」和「什么」的情况，并使用户能够做出更有洞察力的决策。在营销分析中，NLP可以用来了解受众的意图，品牌就可以提出更智能、更有效的营销策略。
主题提取：主题提取（Topic Extraction）是从一组数据中获取主题的操作。这对于了解受众在想什么是非常有用的，也是NLP工作的重要部分。在营销分析中，主题提取可以帮助品牌了解受众的意图或问题是什么，这反过来又能够让品牌更好地满足他们的需求。
情绪分析：情绪分析（Sentiment Analysis）告诉我们，数据是否与积极或消极的态度相关联，例如通过分析社交媒体上的帖子及评论、豆瓣电影上的评论等来分析用户的情感。使用这种技术解释用户的情绪有助于企业做出相应的决策。情绪分析可以帮助品牌找到有明确购买意图的人，以采取必要的行动，确保你的品牌出现在他们的眼前。
定向消息传递的受众ID：受众识别（Audience Identification）分析常见的关键词或主题来确定受众的特征。这些关键词或主题可以告诉品牌谁在和品牌发生互动，品牌从而可以调整营销策略以适应这些受众。例如，如果经常出现「如何使用JavaScript从系统的API中提取数据」的问题，你可以放心地假设这些用户是开发人员，在此基础上，你可以创建专门针对开发人员设计的消息。
改进SEO技术的关键字检测：关键字检测（Keyword Detection）可以用来创建或改进搜索引擎优化（SEO）技术，从文本数据生成流行词名单，并将其与当前的SEO关键字名单进行匹配，以区分哪些词是最重要的。品牌营销人员可以创建新的SEO关键字列表，来帮助提高点击率，获得更多的流量。
分析聊天机器人的数据，过滤掉低优先级的问题，提高潜在客户的质量：在聊天机器人生成的数据上使用NLP技术可以帮助对较低优先级的问题进行分组和筛选，还可以通过分析聊天系统中的常见问题，并确定他们是否是高质量的潜在客户来帮助更好地处理潜在客户。
意图分析
顾客行动或文字背后的每一个意图都必须被理解，这能为企业带来许多好处。企业能更好地了解客户对其产品和服务的反馈，以及消费者对竞争对手产品的看法。意图分析（Intent Analysis）即猜测信息背后的意图。所为「意图」可以是任何东西，比如说顾客想要购买，对商品的抱怨，或打算取消购买的想法。
NLP广泛地使用机器学习来获取所需的信息，对句子进行整体分析，试图通过定位、词形变化、多元性等因素来理解句子的意义。它把大量的信息分解成更小的句子。它获取我们所需要的信息，并将其与语言因素联系起来，从而理解其意图。
意图分析看起来很像情绪分析。软件即服务提供商Lexalytics的创始人兼CEO Jeff Catlin解释了两者之间的区别，「说一句简单的话，比如『我要买一部新iPhone。』从感情的角度来看，这里面没有任何实际的基调。你只能把买新手机理解为好消息。」然而，在「我一直在疯狂地为黑色星期五存钱，iPhone X我来了！」这样的句子中。虽然他们的目的是购买一部iPhone，但却没有『购买」或『购买』这样的词。」
意图分析的一个典型应用是投放广告，根据目标受众的意图，可以实时投放广告，帮助做出购买决定。例如，企业可以根据意图进行受众细分，从而有效地
锁定他们——根据他们的购买阶段将他们分成三大类：

那些处于前期调研、浏览阶段的：首页浏览者，过去30天的浏览者；
那些处于研究和信息阶段的人：浏览了多篇博客文章、下载了内容、使用了免费工具或注册了网络研讨会的访客；
那些处于推荐等较高意向阶段：访客查看了定价页面，选择了演示或免费试用，或在购买阶段退出。

意图分析可以帮助广告主决定展示广告的位置。例如，一个智能手机的社交媒体帖子有以下四条评论：

反馈：电池寿命不好。
建议：一个1200万像素的摄像头会比一个800万像素的摄像头更好。
问：它前面有指纹传感器吗？
营销：想要一款比上一款更好的手机？

进行意图分析后，企业可以放置一条广告，介绍一部配置更好的手机。
意图分析可以帮助解决许多问题。广告主将不必仅仅依赖于基于内容的搜索或行为匹配，而是可以通过意图分析、提高参与度和转化率来获得更深刻的洞察。
情感分析与意见挖掘
随着NLP技术能力在过去几年的显著进步，人工智能有可能提取语言背后的意图和情感。通过情感分析，企业可以倾听和整理客户对品牌、产品、或竞争对手的看法。企业可以通过网络来听取他们的意见，包括社交网络和论坛帖子。这些看法反映了用户或潜在用户相关的全部倾向、关系、观点和态度，可以将「对话（conversation）」导向「转化（conversion）」；它也可以用来观察大群体的情绪，以及直接与群体对话。
根据企业感兴趣的对象，NLP专家提出了一组命名实体（Named Entities），这些实体可以是公司、品牌、竞争对手的名称，甚至一些事件或与它们相关的事件的名称。系统在海量的文本信息中定位一个指定实体的所有位置，这些文本信息包含在一个社交网络中，或者位于网络的其他地方。它们还从企业的历史数据和行业实践中派生出一组规则。简单地说，它们决定了在特定的业务或特殊的环境中，不同的词和词组之间的关系。
为了使机器在未来能够识别相似的关系和上下文，NLP专家使用机器学习。根据营销人员的兴趣和搜索的目的，系统识别在给定上下文中出现的命名实体，并解释该上下文中的内容。
情绪分析主要是通过不同的精度来测量一般的积极和消极情绪，而它更复杂的相关联技术意见挖掘能够处理更复杂的任务。例如，它可以定位一个表示购买意图的上下文，或者将产品与竞争对手的产品进行比较的情况。
虽然，情感分析和意见挖掘在很大程度上仍然是基于规则的，但词语和词组之间的关系现在也越来越多地基于它们的语义相似性来确定。
情感分析和意见挖掘在营销活动中大有用武之地，例如：管理品牌声誉。企业不可能追踪所有因为客户服务的不完善或其他情况而使品牌受到攻击的情况。有了情绪分析，企业就有办法发现所有的负面反馈，并及时做出反应。同样，企业还可以发现积极的反馈，感谢那些提供反馈的人，从而进一步加强业务和客户之间的联系。这也是一个介绍和推广新产品的好方法。对于拓展海外市场或其他新市场的企业，情感分析和意见挖掘将提供其他方式难以获得的洞察。

作者: 742285218 时间: 2022-9-16 18:28
高手云集果断围观

作者: ☆梦幻の天使☆ 时间: 2022-9-19 11:04
锄禾日当午，发帖真辛苦。谁知坛中餐，帖帖皆辛苦！

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