SAS：借助自然语言处理倾听所有声音-需要了解的有关人机交互的所有信息（24页）.pdf

1、借助自然语言处理，倾听所有声音您需要了解的有关人机交互的所有信息目录对话的艺术37沟通的科学11自然语言处理的 实际效果16自然语言处理的 9 个最佳实践19说相同的语言对话的艺术机器如何学习理解人类语言的细微差别 并进行解释？使用自然语言处理。非结构化文本是最大的人工生成数据源，它每分钟都在呈指数级增长。各种技术时时刻刻都在我们触手可及之处，比如我们能够通过文本、即时消息、电子邮件和社交媒体进行快速交流，而交流范围也从客观陈述的事实到思想和观点，以及对企业或组织有益或无益经验的评论。互联网使信息获取比以往任何时候都更加容易，数字记录现在已成为常态，不再是例外。了解非结构化文本 每个数据源都包

2、含大量的非结构化文本。与结构化信息不同，人类语言不能整齐地排列在行和列中。考虑将文本消息对话放入行和列中。每个字或值都不能整齐地放入一个框中，这些框也不能很好地与某些非重复值对齐。用笔书写或通过键盘输入的任何内容均被视为自由格式或非结构化文本。想象一下通过计算机对非结构化文本进行分析。未进行自然语言处理的信息将对机器毫无意义。借助自然语言处理，机器可以快速、不断地对不断增长的文本数据进行筛选，以识别主要思想或主题，发现新兴趋势，分析情感并识别字词间的相关性。一群人类分析员会对成堆的网络数据、电子邮件、面试记录、数字记录和社交媒体站点进行梳理，但是由于要筛选的信息量巨大，很难手动识别关键字并检测

3、模式。可以使用自然语言处理对机器进行教授和引导，以人类无法匹敌的规模和速度来分析非结构化文本。反过来，这使得人们可以专注于机器无法完成的更高层次的战略性任务，例如应用推理、理解影响和实施行动 计划。对话的艺术自然语言处理非结构化文本是最大的人类生成数据源每分钟创建的文本1.56 亿1,600 万240 万电子邮件文本搜索510,000470,000帖子推文4TOC借助 SAS 视觉文本分析将自然语言处理、机器学习和语言规则结合在一起与机器人对话除了分析非结构化文本数据之外，人们现在还可以通过与机器人对话来获得信息或完成任务。询问机器人（例如 Alexa 或 Siri）天气情况、播放特定歌曲、订

4、购物品或安排约会表面看起来似乎很简单、很直观，但实际上却是通过复杂的技术在后台运作。聊天机器人旨在通过模仿人类对话的语音界面来提供自然的对话流。通过该流程可以简化信息访问或自动完成任务。聊天机器人能够成功模仿人类对话，很大程度上取决于其自然语言处理算法的准确性以及支持该机器人框架的人类领域知识的深度。随着机器学习的进步和计算能力的提高，聊天机器人变得越来越智能，除了进行简单呼叫和响应类型交互之外还具有许多其他功能。SAS 允许用户通过聊天机器人界面访问高级分析功能。其结果是，聊天机器人可以使用多种 AI 功能，例如用于预测供需的预测方法、用于识别对象和事件的计算机视觉、或基于对上下文元素的理解

5、，对意图进行精确匹配的自然语言处理。沟通的艺术人类的沟通是一门艺术，无论口头沟通还是书面沟通。直接看我们说出或写出的内容，对话因素和语境并不总是表现得很明显。一直以来，人类语言的独特性都是一门流动艺术，因为其中富含了历史、文化、环境和生活经验等各种信息，无论技术有多么先进，如果没有人类进行重要的指导，那么机器很难复制出这种独特的品质。人工智能（AI）系统可以有效地增强人类分析非结构化文本的能力，增强智能聊天机器人的功能，或将语音转换为文本，但是该系统高度依赖于经过适当培训以使用自然语言处理来理解和解释人类语言。对话的艺术自然语言处理5TOC借助 SAS 视觉文本分析将自然语言处理、机器学习和语

6、言规则结合在一起说同一种语言人工智能、自然语言处理和人类专业知识如何协同工作，以帮助人类和机器进行沟通，并发现数据的意义。数字数据的爆炸式增长以及计算能力的迅速增强，令人工智能（AI）市场兴奋不已。人们对于 AI 在分析方面能发挥什么作用观点不一，但是随着机器执行分析并报告结果，核心问题可归结为人类如何与计算机进行沟通。我们人类不会像机器那样用 1 和 0 来表达我们的思想和发现。我们使用了数十万年来进化来的各种语言和方言的复杂性。因此，我们必须教授机器我们说话的方式和我们所表达的含义，以便它们能够以相同的方式与我们沟通。AI 和自然语言处理人工智能这一科学领域旨在训练计算机通过学习和自动化来