2.3 自然语言处理

语言是人类最伟大的发明之一。正是语言使我们能够相互沟通、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重要因素之一。”随着时间的推移，语言也在不断进化。

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计算机交流——程序设计语言。如今，随着技术的发展，人们希望机器能够理解人类的语言，能够像人类一样思考和反应，人和机器能够无缝、高效地交流。这种想法催生了一个新概念：自然语言处理。

2.3.1 什么是自然语言处理

自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能和语言学领域的分支学科。此领域主要探讨如何处理及运用自然语言。NLP由认知、理解、生成等部分组成。自然语言认知和理解是让计算机把输入的语言变成有意义的符号，然后根据目的进行处理；自然语言生成则是把计算机数据转化为自然语言。

如今，许多NLP应用改变了人类的生活方式。例如，大多数智能手机都具有语音识别功能，如苹果的Siri，Siri支持自然语言输入，并且可以调用系统自带的天气预报、日程安排等应用，还能够提供对话式的应答；有些商场使用聊天机器人与顾客进行交互，聊天机器人能够回答顾客提出的基本问题。

NLP适用于营销分析领域，通常用于定性地理解“为什么”和“什么”，以使营销人员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，品牌可以就此制定出更高超、有效的营销策略。

NLP具体可以执行以下工作。

主题提取（Topic Extraction）：主题提取是从一组数据中获取主题的操作。它对于了解受众的想法非常有用，也是NLP工作的重要组成部分。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，从而使品牌更好地满足受众的需求。

情绪分析（Sentiment Analysis）：通过阅读用户的评论，品牌可以快速了解用户的情绪，了解用户喜欢或不喜欢的产品或服务。例如，品牌可以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绪，并据此做出相应的决策。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，促进营销活动的发生。

定位消息传递的受众ID：受众识别（Audience Identification）通过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自己互动，使品牌及时调整营销策略以适应这些受众。例如，如果品牌发现经常出现“如何使用JavaScript从系统的API中提取数据”的问题，品牌就可以判定这些用户是开发人员，并在此基础上创建专门针对开发人员的消息。

创建或改进SEO技术的关键词检测（Keyword Detection）：关键词检测可以用来创建或改进SEO技术，将文本数据生成流行词列表，并将其与当前的SEO关键词列表进行匹配，以确定哪些词是最重要的。品牌营销人员可以创建新的SEO关键词列表，以提高点击率，获得更多的流量。

2.3.2 意图分析

用户行动或信息背后的每个意图都应该被理解，这能为企业带来许多好处——企业能更好地了解用户对自身产品和服务的反馈，以及用户对竞争对手产品和服务的看法。意图分析（Intent Analysis）即猜测信息背后的意图。意图可以是任何东西，如用户打算购买产品、对产品的抱怨或打算取消购买的想法等。

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，并将其与定位、词形变化、多元性等因素联系起来理解句子的意义。

意图分析看起来很像情绪分析。SaaS供应商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，如‘我要买一部新手机’，从感情的角度来看，这里面没有任何实际的情绪，只能把买新手机理解为好消息。然而，在‘我一直在疯狂地存钱，新手机我来了！’这样的句子中，虽然其目的是购买一部新手机，但没有‘购买’或类似‘购买’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，企业可以实时投放广告，帮助目标受众做出购买决定。例如，企业可以根据目标受众的意图对他们进行细分，从而有效地锁定他们。根据受众的购买阶段可以将他们分为以下三类。

· 处于前期调研、浏览阶段的人：首页浏览者，过去30天的浏览者。

· 处于研究信息阶段的人：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。

· 处于推荐等具有较高购买意向阶段的人：访客查看了产品定价页面，选择了演示或免费试用，或在购买阶段退出。

意图分析可以帮助企业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：电池寿命不长。

· 建议：一个具有1200万像素的摄像头比一个具有800万像素的摄像头更好。

· 提问：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？

企业根据上述评论进行意图分析后，可以放置一条广告——介绍一部配置更好的手机。

意图分析可以帮助企业解决许多问题。企业将不必仅仅依赖基于内容的搜索或行为匹配，而是可以通过意图分析获得更深刻的洞察。

2.3.3 情感分析与意见挖掘

随着NLP技术的发展，人工智能有可能提取语言背后的意图和情感。企业可以通过互联网来听取用户的意见。通过情感分析，企业可以倾听和整理用户对品牌、产品或竞争对手的看法。这些看法反映了用户或潜在用户的倾向、观点和态度，可以将“对话（Conversation）”导向“转化（Conversion）”，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，甚至是一些事件的名称。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。

为了使机器在未来能够识别相似的内容，NLP专家利用机器学习算法从数据中提取所需的信息。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，并给出合理的解释。

情感分析可以被视为利用一些情感得分指标来量化定性数据的方法，而意见挖掘能够处理更复杂的任务。例如，它可以定位表示购买意图的内容或将品牌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处，如管理品牌声誉。企业不可能追踪所有因为用户服务的不完善或其他情况而使品牌受到攻击的情况。有了情感分析，企业就有办法发现大部分负面反馈，并及时做出反应。同样，企业还可以发现积极的反馈，并向那些提供反馈的人表示感谢，从而进一步加强自身和用户之间的联系，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为其提供其他方式难以获得的洞察。