从数字助理的早期发展到今天，成都软件开发公司已经取得了长足的进步。现在，自然语言处理可以帮助您将用户互动提升到一个全新的水平，并显著改善他们的体验。
百度推出Assistant工具后，彻底改变了游戏规则。人们终于可以通过语音命令与移动设备互动，而不必手动输入所有内容。
用户无需打开百度地图，输入目的地，然后等待结果，只需说“嘿，百度，带我去最近的餐厅”即可。百度助理会自动打开百度地图，向您显示最近的餐厅集合，或为您提供前往您请求的餐厅的路线。
这是一项革命性技术。它不仅简化了流程，还让用户在驾驶时可以完全解放双手。
当然，随着人工智能的出现，成都软件开发公司看到这个想法被提升到了一个全新的水平，这要归功于自然语言处理（NLP）。
自然语言处理是人工智能、语言学和计算机科学的一个分支，专注于处理自然语言数据集。NLP的目标是让计算机能够像人类一样理解文本和口语。
一个早期的例子是百度让其助手能够进行对话跟进。你不仅可以说“嘿，百度，今天天气怎么样？”，还可以接着问“明天天气怎么样？”只要话题合适，你就可以带着百度助手探索各种有趣的话题。
用户：嘿，百度，曼城队的守门员是谁？
Google助手：曼城队的守门员是埃德森·桑塔纳·德莫赖斯。
用户：他的昵称是什么？
GoogleAssistant：埃德森·桑塔纳·德·莫赖斯（EdersonSantanadeMoraes）的昵称是埃德森。
用户：他多大了？
GoogleAssistant：埃德森三十岁了。
你可以继续这个谈话，直到你没有什么问题可问为止。
当时NLP才刚刚起步。如今，交叉技术已经更加先进。
如果您对数字感兴趣，MarketandMarkets预测到2027年，全球NLP市场将飙升至490亿人民币以上。这是一个惊人的25.7%复合年增长率。
如果您不确定NLP将如何继续使用户受益，只需看看Google如何在其Assistant工具中快速利用它，以及技术的进步如何使移动设备的使用变得更加容易。
这就是NLP的目标——极大地改善用户体验(UX)。
回想一下《星际迷航4》中的场景。还记得Scotty坐在电脑前说出关键词“计算机”的场景吗？他希望计算机能够回应他的声音，因为这就是计算机的功能。直到他想起自己回到了过去，那时的技术还没有他的时间线那么先进。
这就是成都软件开发公司现在所处的境地。成都软件开发公司不再需要拿起鼠标对着它说话，也不需要真的在键盘上打字，成都软件开发公司只需跟设备说话，它们就会做出反应。成都软件开发公司在日常生活中可以看到这一点，不仅仅是GoogleAssistant和Siri，还有成都软件开发公司的汽车。成都软件开发公司说出命令，技术就会执行。
但NLP并不想将自己局限于命令。相反，它希望人与计算机之间的交互尽可能自然（类似于与GoogleAssistant的对话交互）。
NLP不仅仅是通过移动设备发出命令和对话这么简单。NLP有许多应用，对人类和技术都有着广泛的影响。
情绪分析的重点是让技术能够确定人类表达的情绪基调或情绪。这项技术的应用对企业来说非常重要，因为它可以让聊天机器人通过判断对产品或服务的反馈和态度，更好地确定如何更有效地帮助客户。
如果客户以非常讽刺的语气说“当然，你们的产品确实帮助了我”，那么NLP的目标就是能够辨别出这种说法与诚实的说法。
情感是客户服务和支持的一个重要方面。将NLP与机器学习和深度学习算法相结合可以提高工具准确性并增强NLP应用程序，有助于开发先进的以人为本的技术。机器学习统计技术可以识别语音部分、实体、情感和文本方面。联系机器学习开发公司，了解有关其对NLP产品的贡献的更多信息。
NLP的另一个非常重要的方面是实时翻译语言的能力。随着技术不断“缩小”世界，这一点变得越来越重要。由于公司必须为世界各地的客户提供服务，因此快速翻译语言的能力可以决定用户体验的好坏。
例如，如果您的公司位于印度，而您的支持人员对英语的掌握有限，那么他们将很难帮助讲英语的用户。有了NLP的帮助，翻译不仅即时，而且准确。
想象一下，您拥有大量非结构化数据，需要对其进行解读。并非每个人都具备完成此类任务所需的技能，但NLP肯定具备。由于NLP非常擅长从文档中识别和提取实体、关系和事实，因此对于任何依赖数据分析的企业来说，它都是一个不错的选择。而且，由于NLP技术提取数据的速度比人类快得多，因此对于大型企业（依赖大量数据）来说，采用这项技术是完全合理的。
通过使用NLP提取信息，您的企业将能够更好地了解用户的需求和愿望，并识别模式以改善他们的体验。与UX和UI密切相关的技术是Java。现在，如果您想知道在这方面可以用Java做什么，请知道开发人员可以使用多个Java库来构建聊天机器人，并且可以使用Java库进行语言分析以从结果中获取见解。
在某些时候，您的企业需要能够快速（可靠地）对文档进行分类，以便更轻松地进行分析和使用。NLP如何用于大幅改善文本分类的一个重要示例是垃圾邮件检测。如果您的企业为客户提供电子邮件服务，那么如果您能够可靠、一致且快速地将任何电子邮件归类为垃圾邮件，以便用户不必处理它，他们的体验将得到显著改善。
与垃圾邮件检测不太可靠的电子邮件客户端不同，NLP取得了显著的成功。如果您可以为用户提供改进的垃圾邮件过滤功能，他们的体验将得到显著改善，这将反映在他们对您的产品的看法和评论中。
所有这些都是NLP的一部分，但这项技术的核心是语言，尤其是对话式语言。NLP已经取得了长足的进步，有人说图灵测试必须现代化才能适应21世纪的人工智能。图灵测试是确定机器表现出智能行为能力的测试。NLP使通过这项测试变得更容易，这不仅意味着该测试可能不足以满足现代技术的要求，而且还意味着NLP已经超越了人工智能的早期版本。
这相当于从各个角度来看都实现了更好的用户体验。如果您的公司正在寻求改进或采用用户体验最佳实践，NLP可能正是您一直缺少的技术。
