自然语言处理技术有哪些？NLP简介

自然语言处理技术有哪些？尽管当今许多 BI 解决方案提供了简化的体验，但需要一些数据素养和知识才能完全理解它们。例如，仪表板被认为是自助式 BI 工具，但对于普通人来说，它们通常仍然过于技术化，无法有效使用。确保企业中的每个人都可以在需要时独立使用分析仍然是一个挑战。

自然语言处理技术有哪些？

据Ventana Research称，如今，只有五分之二 (40%) 的组织报告说，他们的员工可以在没有 IT 帮助的情况下分析数据。为了更好地使业务用户能够独立地查询他们的数据，某些 BI 供应商现在提供了一种自然语言查询 (NLP) 功能。NLP无需在传统的仪表板或图表中搜索答案，而是允许分析用户直接询问他们的数据问题。

NLP 概述

自然语言查询是一种自助式 BI 工具，它使分析用户能够使用非技术语言提出问题并立即获得自动生成的答案。NLP 使用数据建模和机器学习技术来解析关键术语的问题，扫描相关数据库并生成量身定制的报告或图表，以提供相关见解。

自然语言查询能力的集成和实现，以及问题的复杂性和支持的数据类型，因供应商而异。最常见和最传统的方法是基于搜索的 NLP，它在用户界面中的某处(通常在仪表板上)放置一个自由文本搜索栏，允许 BI 用户开始输入问题并获得快速生成的报告和图表列表潜在的答案。少数厂商还在其 NLQ 解决方案中包含对语音命令的支持。

适合每个企业用户的自助服务

NLP 的目的是帮助不习惯于传统的结构化 BI 工具的员工找到他们需要的洞察力和信息，以告知和做出业务决策，同时也是整个企业高级用户的有用工具。

对于非技术分析用户，NLP 是一种从数据中获取详细答案的简单方法，比浏览仪表板或图表更快，并将其用作临时报告的跳板。

同样，高级用户可以利用 NLP(无论是引导式还是传统式)快速生成报告或图表并进一步构建。

使用 NLP 生成的见解可以添加到现有的分析内容中，例如仪表板、报告和数据故事，以相对快速和轻松地通过额外的细节来增强它们。

最后，NLP 可以嵌入到用户工作场所应用程序的界面中，使分析在他们的日常工作流程中更加普遍。与仅通过仪表板相比，他们可以提出问题、获得答案并开始更快、更轻松地探索数据。

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