通过NLP AI解锁受众理解
来源：CPDA数据分析师网 / 时间：2021-03-12
人们之间的距离越来越远，他们之间的数字联系也越来越紧密，曾经面对面或在数量有限的频道上进行的对话现在正以越来越快的速度在线蔓延开来，看似小的故事可能会迅速发展，一个平台上的观众反应会在其他平台上回荡，使团队难以跟上不断变化的观众情绪，为此公司还必须重新审视调整方法。对于每个消费者而言，依靠1：1洞察力既不现实，又不考虑隐私因素，也无法以提供有意义的洞察力的方式进行扩展，相反比以往任何时候都更重要的是，通过学习机器学习来寻求外在的见解。
自然语言处理（NLP）AI如何工作并帮助公司释放对受众的真正了解？
如果没有NLP AI，企业必须手动筛选内容，布尔搜索虽然可以帮助团队达到某种程度的对话效果，但内部偏见，疲劳以及平衡假阳性和假阴性的永无止境的循环使他们感到困惑不已，确实仅凭关键字相关的解决方案实际上就不可能捕获整个对话以及整个对话，NLP AI可以帮助组织从噪音中提取信号-将看似完全不同的在线演讲片段识别和归类为连贯的对话或叙述，通过为其他非结构化数据提供上下文化的结构，NLP AI提供了一种机制，可以实时理解高速观众的对话，然后通过情感或安全的角度处理这些对话线索时，企业可以开始理解其受众正在谈论的任何给定主题的期限和健康状况。
希望利用NLP AI的公司需要了解哪些技术才能成功理解跨数字平台的对话？
了解您的NLP AI的工作原理至关重要，身份归因，对话识别，上下文情感分析以及品牌安全监控的复杂性都是可能因一种解决方案而异的另一种因素，对话不存在于关键字之外，人们的交谈方式也在不断发展，密切注意给定解决方案如何将内容归因于实体或对话，如果没有持续的人工干预，它就能消除歧义吗？对于拥有复杂专营权的知识产权持有者或具有某些通用或模棱两可术语的品牌来说，这是一个非常重要的考虑因素，对于AI而言它必须能够确定文本线程是否参考了特定的电影，电视连续剧，视频游戏，漫画或玩具-文本线程是否明确提供了此信息，然后将该特定提及归因于相关内容。关于该实体的叙述，除了身份识别，给定的NLP AI是否可以识别不同平台和数据集上的公共线程？它能成功地在原始内容的情感与其分支反应线程的情感之间进行区分吗？是否可以及早发现谈话可能变得有毒的时间？
您说2021年将是以人工智能为基础的大规模理解之年为什么是这样？
在过去的一年中，对文本生成的大量投资已证明，有可能模仿人类的书写方式，当然这仅解决了沟通的一个方面-理解是下一步，像这样的众多企业已经在努力寻找不断发展的数字话语的含义，以释放更深的语言和对话理解力，随着我们的前进，基于NLP的AI将专注于在世界范围内对通信的真正理解，期望NLP AI从仅仅为了模仿而进行的处理演变为为了真正理解而进行的处理，由NLP AI支持的听众理解的未来是什么样的？企业要想在这种趋势之前走到哪里需要知道些什么？
随着越来越多的企业开始使用NLP AI来更好地了解其受众
他们还将释放自己的团队来提出更有意义的问题，并更快地迭代解决方案，它使团队可以超越人们在说为什么的问题，通过促进对更深层问题的答案的实时访问，NLP AI将帮助组织做出更好，更明智的决策，在这方面取得成功只需要更深入地研究，挑战现有的聆听和研究方法，而是寻求可以提供意义的解决方案，而不仅仅是指标。