如果我们说NLP、NLU 和 NLG已经成为您日常生活的一部分，甚至可能是您业务的一部分，您会相信我们吗？
这些首字母缩略词分别代表“自然语言处理”、“自然语言理解”和“自然语言生成”，它们都在您日常遇到的 AI（人工智能）技术的背景下使用。
这些流程随处可见：在线搜索结果、亚马逊 Alexa 和苹果 Siri 等语音助手，以及提供个人助理帮助回答问题的聊天机器人对话。对于需要同时向各种客户提供个性化信息的企业来说，它是一个强大的盟友。
什么是自然语言处理？
自然语言处理 (NLP) 是人工智能的一个分支，专注于使计算机能够以自然而有意义的方式理解、解释和生成人类语言。NLP 涉及计算机与人类使用自然语言进行的交互。它涵盖了广泛的任务，包括：
文本理解。这涉及解析、情感分析、命名实体识别和文本分类等任务。目标是从文本数据中提取含义。
文本生成。NLP还可用于生成类似人类的文本，例如在聊天机器人、语言翻译和摘要系统中。
语音识别。NLP技术用于将口语转换为文本，使虚拟助手等系统能够理解和响应口头命令。
语言翻译。NLP广泛应用于机器翻译系统，可以将文本从一种语言翻译成另一种语言。
问答。NLP技术用于理解自然语言中提出的问题，并从给定的数据集或知识库中提供准确的答案。
NLP 系统通常涉及计算语言学、机器学习和深度学习等学科的技术。这些系统从大量带注释的数据中学习，并经过训练以执行与理解和生成自然语言相关的特定任务。
什么是自然语言理解？
自然语言理解 (NLU) 是 NLP 的一个子领域，专注于计算机对人类语言的理解。虽然 NLP 广泛涵盖与处理自然语言相关的所有任务，但 NLU 专门处理理解方面。
以下是使用 NLU 进行 AI 文本分析的具体内容：
语义理解。NLU用于从文本或语音中提取含义。这包括识别实体（人物、地点、组织）、识别实体之间的关系、理解情绪以及掌握一段文本的整体背景等任务。
句法分析。NLU涉及分析句子结构以了解单词、短语和从句之间的关系。这包括解析句子以识别语法结构、理解词序和识别词性等任务。
语用理解。NLU考虑语言的语用方面，例如理解隐含的含义、识别隐喻和解释依赖于上下文的语言。
消除歧义。NLU系统必须能够识别和解决语言中的歧义。这包括澄清具有多重含义的单词、正确解释代词以及理解歧义短语的本意。
语境理解。这些系统旨在理解语境中的语言。这涉及考虑对话或文档的更广泛背景，以准确解释含义并做出明智的决策。
购买产品后，提供手机号码可让企业提供更新和客户服务。然而，当号码被用于不必 手机号码数据 要的营销或未经同意共享时，就会引发担忧。随着隐私意识的增强，消费者在共享号码时更加谨慎，他们更喜欢那些数据使用透明、优先保护个人信息免遭滥用或过度营销的公司。
NLU 是许多应用程序的关键组成部分，包括虚拟 AI 助手、聊天机器人、情绪分析系统、机器翻译和信息检索系统。对于有兴趣使用 AI 内容检测工具扫描学生作业的大学教授来说，这种技术很有价值。它正在寻找语言中的模式，表明学生已经使用 AI 生成器立即生成了一篇他们等到晚上 11:30 才开始写的论文。
通过让计算机更深入地理解人类语言，NLU 系统可以提供人机之间更自然、更有效的交互，甚至有助于打击人工智能滥用。
什么是自然语言生成？
自然语言生成 (NLG) 是 NLP 的另一个关键方面，专注于通过计算机生成类似人类的文本或语音。与涉及从人类语言中提取含义的 NLU 不同，NLG 涉及语言输出的生成。
下面我们来看看 NLG 的具体内容：
内容规划。NLG系统通常首先规划需要生成的内容。这可能涉及从数据库中选择相关信息、将信息组织成连贯的结构，以及确定生成的文本中要传达的要点。
文本结构化。NLG系统随后根据语言惯例构建生成的文本。这包括按逻辑顺序组织句子和段落、提供连贯性和凝聚力，以及应用适当的风格。
语言实现。NLG系统将计划的内容转换为自然语言文本或语音。这涉及选择单词和短语、动词变位、名词变位以及应用语法规则以生成语法正确且流畅的输出。
风格变化。NLG系统还可以结合风格变化来生成具有不同语调、语域或风格的文本。
个性化。一些 NLG 系统可以根据个人偏好或特征对生成的内容进行个性化。这可能涉及整合用户特定信息、调整语言以匹配用户的个人资料，或定制内容以满足用户的需求或兴趣。例如，它们可以为内部业务备忘录生成正式语言、为聊天机器人生成对话语言或为营销材料生成说服性语言。
但如何才能最好地利用这些新工具呢？
自然语言生成的一些例子有哪些？
NLG 有很多应用，包括：
自动报告生成
自动聊天机器人
与虚拟助手聊天
网站和营销材料的内容生成
语言翻译
用于生成文本或语音替代格式的辅助工具。
通过使计算机能够生成类似人类的语言，NLG 系统可以自动创建内容、简化沟通流程并增强人机交互的用户体验
当 Siri、Alexa 或 Cortana 回答您的问题时，他们会使用自然语言生成和其他编程将文本翻译成口头形式。
当“您的私人助理 Sam”回复您的书面查询时（也许您正在等待真人回复），该公司的软件正在使用聊天机器人技术来解释您输入的内容，然后通过 NLG 技术回复适当的消息。该软件会搜索您问题中的关键字，然后使用特定应用程序根据其使用频率生成预先写好的答案。
当然，这有很多需要考虑的地方，但有一种简单的方法可以理解这些不同形式的人工智能之间的区别。它远不止机器人处理自动化，机器人处理自动化是一种用于执行重复性、低价值工作的业务流程自动化技术。
感谢数据科学家为我们完成了所有研究和大量
工作，NLG 对于希望使用自然语言向客户提供个性化回应的营销人员来说具有革命性。
您可能听说过（或使用过）最丰富的 AI 内容生成器之一 ChatGPT。总部位于旧金山的研究实验室 OpenAI 创建了最新版本的 GPT-4。最复杂的 NLG 模型 GPT-4（即生成式预训练 Transformer 4）可以编写诗歌、散文，甚至是难以与人类编写的计算机代码区分开来的计算机代码。这款 AI 工具的第四个版本比 GPT-3 先进 10 倍。它在数据处理速度、语言理解以及处理视觉和音频输入的能力方面都有了巨大的改进。
企业如何使用 NLP、NLU 和 NLG 进行营销？
随着人工智能技术融入到营销和业务的各个方面，我们很可能会看到越来越多的自然语言处理。许多行业的企业都受益于NLP、NLU 和 NLG 为客户和消费者提供的复杂服务：
内容营销中的 NLP
这是 Rellify 的特色之一。其最先进的平台在内容管道的所有这三个方面都使用 NLP，确保以最佳和最有效的方式使用这项技术。
竞争分析。NLP可以分析竞争对手的内容，以找出差距、发现新兴趋势并评估绩效。这种洞察力可以为内容策略提供信息，并帮助企业区分其产品。
内容优化。NLP系统可以通过分析关键字使用情况、可读性和语义相关性来优化搜索引擎的内容。这包括关键字提取、实体识别和情感分析等任务，以确保内容符合 SEO 最佳实践。
内容创作。NLP可以通过分析热门话题、关键字研究和竞争对手分析来帮助产生内容创意。它还可以自动执行内容摘要、主题聚类和内容策划等任务，帮助营销人员识别相关的内容机会。
内容营销中的 NLU
NLP 的这一分支专注于理解人类语言的细微差别。
了解受众。NLU通过分析社交媒体对话、客户反馈和在线评论，使营销人员能够更好地了解目标受众。通过了解受众的情绪、偏好和痛点，营销人员可以创建更相关、更吸引人的内容。
内容个性化。NLU技术可以根据不同受众群体的兴趣、人口统计和行为为其个性化内容。这包括动态生成内容变体，例如电子邮件主题行、文章标题和产品推荐，以引起特定受众的共鸣。
内容分发。NLU可以通过分析受众参与度指标并确定最有效的内容交付渠道和时间来优化内容分发策略。这可以帮助营销人员更有效地接触目标受众并最大限度地发挥其内容的影响力。
内容营销中的 NLG
这是我们最熟悉的 NLP 方面——对话式聊天机器人和 ChatGPT。但它不仅仅 电子邮件列表 是一个有趣的工具，它还是在线营销的变革者。
内容生成。NLG可以自动创建各种内容格式，包括博客文章、文章、社交媒体帖子和产品描述。营销人员可以使用 NLG 来扩展内容制作、生成内容变体并保持跨渠道的一致性。
电子邮件营销。NLG可以通过生成个性化的电子邮件主题行、正文和产品推荐来个性化电子邮件营销活动。这可以帮助营销人员通过向订阅者提供更相关、更具吸引力的内容来提高打开率、点击率和转化率。
内容本地化。NLG可以帮助翻译和本地化针对不同市场和语言的内容。通过生成内容的本地化版本，营销人员可以扩大其影响力并更有效地与全球受众建立联系。
通过在内容营销中利用 NLP、NLU 和 NLG，企业可以创建更具影响力的内容，更好地了解受众，并推动各种数字渠道的参与度和转化率。
将 NLP、NLU 和 NLG 用于内容营销
Rellify 已在内容营销渠道的各个方面战略性地利用了这些类型的 AI，从关键字和主题研究到内容生成和监控。借助最新产品 – 自定义 Relliverse，您可以使用 NLP 在整个网络中抓取大量内容，并利用其专业知识查找最符合目标客户利基搜索引擎查询的主题和关键字。然后，您就可以准备好通过相关、优化且编写（或生成）良好的内容击败竞争对手。
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关于作者
Jayne Schultheis从事撰写和优化文章业务已有五年，她见证了 Rellify 自成立以来所取得的改变。凭借战略研究、强有力的声音和对细节的敏锐洞察力，她帮助许多 Rellify 客户与目标受众建立联系。
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