人工智能將影響咨詢領(lǐng)域，高效精準(zhǔn)不再遙遠
引
在當(dāng)前飛速發(fā)展的創(chuàng)新步伐中，科技正在一步步地解決人類面臨的種種難題。例如我們經(jīng)常討論的人工智能，得益于越來越成熟化的AI技術(shù)，人們的生活已經(jīng)得到了極大的改善，像圖像識別、人臉識別、聲紋識別、醫(yī)療影像等，為人類生活帶來的改變已肉眼可見。同時，還有一部分AI技術(shù)，例如文本信息提取、語言情感分析、更智能的通話機器人等NLP技術(shù)，這些技術(shù)在近幾年同樣取得了顯著的進步，并無疑將在不久之內(nèi)為我們的生活再一次帶來巨變。
探究咨詢類企業(yè)
相比于10年前，人們只能通過計算機完成一些統(tǒng)計數(shù)據(jù)、存儲數(shù)據(jù)等簡易的操作。而如今在智能化的時代下，計算機作為一個被人類頻繁使用的工具，甚至還能實現(xiàn)一些具有創(chuàng)造性、思維能力、主觀判斷的操作。
事實上，計算機的智能化必須依賴大量的歷史數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)除了有如字母、日期、電話號碼、郵政編碼等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之外，通常還有文本文件、圖片、音頻、視頻、信息等一些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)形式。慶幸的是，在數(shù)字化時代下這些數(shù)據(jù)仍在不斷地增長、豐富、產(chǎn)生價值，從而也讓計算機的智能化成為了可能。唯一的問題是，當(dāng)計算機無法有效地理解、讀取某些數(shù)據(jù)——例如“文章”、“旋律”時，我們再想從中挖掘含有寶貴價值的信息就會遇到巨大的困難。
以當(dāng)下大量的文本文件為例，如合同、簡歷、調(diào)查問卷、協(xié)議書、授權(quán)書等，這些文件往往和所有企業(yè)的商業(yè)利益直接相關(guān)，但由于文本文件種類多且內(nèi)容樣式復(fù)雜，以往在缺少有效的技術(shù)手段情況下，企業(yè)在分析處理上就會特別消耗時間與人力，效率十分低下。而最直接的一類受害企業(yè)便是純粹基于數(shù)據(jù)與經(jīng)驗提供高價值商業(yè)服務(wù)的各類咨詢公司。不論是管理咨詢公司還是細分至品牌咨詢公司、人力資源咨詢公司等，其在對大量數(shù)據(jù)的應(yīng)用和處理上都有著極高的要求，且往往形式各異。
像調(diào)研問卷，它以一種主觀意見收集的形式，有效地反映出組織者所想了解問題的關(guān)鍵點。尤其在做開放性問題時，可以自己組織語言自由的回答問題或提建議。而對于這些開放性問題，當(dāng)文本審閱人在做內(nèi)容審閱時，少量的文本我們可以人力閱讀精準(zhǔn)的篩選，但對于大量、多篇幅的意見反饋該如何快速又精準(zhǔn)的獲取信息呢？
簡歷作為次于身份證的第二重要信息，是每個人在公司招聘前都需要準(zhǔn)備的。公司不僅通過閱讀簡歷信息篩選人才還是要對人才進行第二次面試。簡歷瀏覽看起來并不需要很長時間，如果有大量的簡歷又如何將它們之間對比擇優(yōu)呢？純粹依賴人力去閱覽每一份簡歷，不管對于何種企業(yè)，都將消耗大量的人力和時間。
合同是人與人、公司與公司之間進行交易時一個重要的憑證。對于大量不同類型的合同文件如何能快速按日期查找到想要的文件或按公司名字查找想要的文件，難道真的要手動的翻閱一個一個找嗎？
對于上述存在的問題，小數(shù)量的文件可以通過人力審閱，但對于成千上萬份大量的文本文件光靠人力審閱不僅不能快速獲取問卷調(diào)查中的信息，反而還會拖延工作進度、消耗人力及時間。所以如何解決這個問題是現(xiàn)在咨詢類公司面臨的一個較大的困擾。
非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及自然語言處理
如上文所述，讓我們先回顧一下結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)之間的區(qū)別。以調(diào)研問卷為例，調(diào)研問卷通常以選擇題和開放式問題。選擇題以字母的形式呈現(xiàn)，而這些字母是計算機能直接讀懂的數(shù)據(jù)，不僅是字母還有數(shù)字。這種形式規(guī)整、邏輯清晰、能直接以表格形式來進行存儲和分析的數(shù)據(jù)就稱為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。
反之就很好理解非構(gòu)化數(shù)據(jù)，那些“非數(shù)字非字母”的數(shù)據(jù)，像我們即將要研究的開放式調(diào)研問題，它們都是是以文本文字、圖片、視頻等難以直接利用計算機進行理解、處理的數(shù)據(jù)。這種非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)相比于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)的形式多種多樣，這樣復(fù)雜的形式計算機也就需要花很復(fù)雜的過程分析這些數(shù)據(jù)。
但科技的發(fā)展就像一場永無盡頭的追逐賽，追逐著那句”沒有最好，只有更好“，而人工智能的發(fā)展就正好印證了這句話。
自然語言處理作為文本分析的一項特有技術(shù)為了我們的智能化生活做出了巨大貢獻，像我們現(xiàn)在常見的智能搜索引擎、自動回答、語音識別、文字識別、機器翻譯、文本分析等等。
我們的日常工作中有80%的信息來源于語言，而文本作為人類知識最大的存儲源，在通過自然語言處理對文本內(nèi)容的理解下，能讓生硬的文本內(nèi)容富有情緒、情感。然而自然語言處理作為機器與人之間的一個重要的紐帶，在識別人類情感中扮演者不可或缺的角色。
文本分析的應(yīng)用
目前主流的自然語言處理技術(shù)基本都包含如下數(shù)個分析算法，分別為：情緒解析、觀點提取、關(guān)鍵詞分析、文本聚類、詞法分析、句法分析、相似度分析、知識圖譜、錯字/流利程度分析?；谶@九種算法，無論是長文本還是短文本，都可以從不同角度對文本多維度的分析。
我們來簡單看看自然語言處理算法的功能，如語憶特有十二種細節(jié)情緒解析：根據(jù)Plutchik情感輪理論體系，可從中文文本中識別出最多達12種不同的細節(jié)情緒（喜愛、樂觀、驚訝、焦慮、厭惡等等），幫助理解作者情感表達。觀點提?。簩γ烤湓挼暮诵乃枷脒M行提煉、整理，高度精煉概括每段話所想表達的觀點。詞法分析：逐個解讀文本內(nèi)容中的字詞，將內(nèi)容字詞拆分成有語法含義的序列?；谧衷~間的關(guān)系分析，引擎可以展示出每個字詞的詞性。句法分析：通過對文本內(nèi)容中詞的詞性分析，按中文句法結(jié)構(gòu)關(guān)系（如主謂、動賓、定中、并列等結(jié)構(gòu)關(guān)系)將這些詞分層次展現(xiàn)出來。
又是如何將這些功能融入到現(xiàn)實的文檔中？我們以郵件整理為例，郵件作為我們生活中收發(fā)郵件的一個必不可少的工具。時間久了郵箱中就會積累大量未讀郵件，或許僅有那么少數(shù)文件才是重要的文件。故現(xiàn)在很多郵箱供應(yīng)商都會基于自然語言處理技術(shù)提供智能的郵件分類服務(wù)，首先我們可以通過文本聚類對郵件標(biāo)題進行簡單分類，其次對于分好類的郵件再進行觀點提取，這樣不僅能快速獲取文件中的有效信息，還能避免閱讀到垃圾郵件。
當(dāng)我們已經(jīng)完成文章撰寫、陳述演講稿或商業(yè)報告后，我們可以通過詞法分析對每句話中的詞語做詞性歸納，這樣我們就可以快速看出這句話的邏輯結(jié)構(gòu)是否通順。而句法分析，可以檢查出每句話中詞與詞之間達主謂賓邏輯表達是否完整。
而對于協(xié)議、授權(quán)書、合同、報告等不同形式的文件，利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)及自然語言技術(shù)，系統(tǒng)通過觀點提取將繁復(fù)的內(nèi)容最優(yōu)化，以簡易閱讀的形式呈現(xiàn)?？稍倮缅e字、流利程度分析二次對文件進行錯別字篩選以避免在簽署后帶來不必要的糾紛。
像人力咨詢類企業(yè)，當(dāng)面對大量的難以靠人力閱讀的調(diào)研問卷時。計算機通過自動獲取原始數(shù)據(jù)，理解文件內(nèi)容并識別關(guān)鍵信息，利用關(guān)鍵詞分析技術(shù)對員工意見做標(biāo)簽分類。在關(guān)鍵詞分析的基礎(chǔ)上，用觀點提取能將多段的觀點整理歸納，這樣文本審閱人在審閱時可以針對標(biāo)簽了解到員工在哪些方面有意見或建議。
調(diào)研問卷實例分析
接下來我們以一份基于語憶自然語言處理技術(shù)，某咨詢公司對汽車企業(yè)的公司員工關(guān)于福利問題的開放式調(diào)研問卷做詳細的分析。
調(diào)研問卷是人力資源企業(yè)幫助公司了解員工福利、員工滿意度、員工培訓(xùn)方面最有效的一個解決方案。調(diào)研問卷能反映出員工對哪些方面支持哪些方面有意見。
首先，語憶通過觀點提取與文本分類對每條開放回答打上核心標(biāo)簽，最終將兩萬多條數(shù)據(jù)內(nèi)容歸納為15個標(biāo)簽類，然后我們對這15個標(biāo)簽類中情緒極值最高的“培訓(xùn)與發(fā)展”和情緒極值最低的“工作與條件”對比分析。
上圖為15個標(biāo)簽類的平均情緒極值。情緒極值分析是對文本內(nèi)容整體分析得出的正負面情感特性，以50分為界，分值越高表示情感狀態(tài)越積極，反之消極。從15個標(biāo)簽類我們可以看出員工們對“培訓(xùn)與發(fā)展”的情緒狀態(tài)最積極，我們可以猜想，員工們希望企業(yè)多開設(shè)培訓(xùn)課程這樣有助于幫助他們提高自身的能力。另一方面，由于一些企業(yè)設(shè)施條件未達到員工的滿意度或一些福利待遇和環(huán)境的未改善導(dǎo)致在工作條件這一項情緒最低。
接下來我們根據(jù)情緒極值最高的“培訓(xùn)與發(fā)展”和最低的“工作條件”這兩個標(biāo)簽，再做進一步的關(guān)鍵詞分析，看看在這兩個標(biāo)簽下的二級標(biāo)簽關(guān)鍵詞都有哪些。
通過關(guān)鍵詞分析引擎，自動檢索全文，智能識別出不同的詞匯、短語，并按照其不同的出現(xiàn)頻次進行提取。首先我們將“培訓(xùn)與發(fā)展”中的所有內(nèi)容篩選出來，再根據(jù)“培訓(xùn)與發(fā)展”下的每一條觀點進行關(guān)鍵詞分析，分析出每條內(nèi)容的核心關(guān)鍵詞。最后將這些核心關(guān)鍵詞整理歸納排序。因為“培訓(xùn)與發(fā)展”的情緒極值最高，所以以降序的形式排列。
在“培訓(xùn)與發(fā)展”中員工們對培養(yǎng)、技術(shù)、機會、晉升最為關(guān)注。可以看出，員工身為企業(yè)的一員希望在未來的發(fā)展中能得到更好的發(fā)展，也反映出企業(yè)管理者對培訓(xùn)方面的考慮還有所欠缺，員工希望管理者能在這方面更加關(guān)注。
這里和上面 “培訓(xùn)與發(fā)展”篩選的方法一樣。將“工作與條件”中的所有內(nèi)容篩選出來，根據(jù)“工作與條件”下的每一條觀點進行關(guān)鍵詞分析，分析出每條內(nèi)容的核心關(guān)鍵詞。因為我們要知道是哪些因素使得“工作與條件”的情緒極值最低，所以以升序的形式對這些核心關(guān)鍵詞整理歸納排序。
在 “工作與條件”中，領(lǐng)導(dǎo)、補貼、員工、辦公室使員工最不滿。我們覺得有這樣幾個原因，由于多數(shù)員工在培訓(xùn)方面提意，可以看出領(lǐng)導(dǎo)在這方面不重視，身為管理者并沒有在遇到問題時做出有效地解決承諾。關(guān)于辦公室可以想到，汽車企業(yè)需要大量的人力，企業(yè)員工數(shù)量的增多導(dǎo)致工作環(huán)境的問題或辦公室里的基礎(chǔ)設(shè)施不完善，從而引起了員工的不滿。
接下來我們就針對“培訓(xùn)與發(fā)展”和“工作條件”中二級標(biāo)簽下的前四項標(biāo)簽，返回到已經(jīng)歸納好的觀點中看看是不是有出現(xiàn)分析的原因。
從上圖“培訓(xùn)與發(fā)展”中能看出員工們希望得到更多技術(shù)方面的培養(yǎng)，并且在已有的基礎(chǔ)上有更好的發(fā)展機會和晉升機會。也能感覺到員工們對于這份工作的積極態(tài)度以及對知識的求知欲和個人提高自我價值的渴望。
從辦公室、員工、補貼這三點來看，由于企業(yè)員工數(shù)量多，導(dǎo)致辦公室空間座位不夠，辦公空間小人多導(dǎo)致空間空氣不通暢。雖然有通勤車，但由于企業(yè)地理位置的偏遠部分員工坐不到通勤車或通勤車時間與員工上下班的時間不匹配。之所以員工們要補貼也是有原因的。從“工作與條件”這張圖能看出企業(yè)管理者對員工的關(guān)懷較少，很多時候即便是做出了解決方案但最后也并沒能對這些問題有效的實施。
從上述的分析，通過自然語言處理技術(shù)，能對大量文本數(shù)據(jù)進行多維度的分析，核心觀點的歸納能很好的反映員工對各個方面的滿意程度、需求和建議。不僅能準(zhǔn)確找到問題的關(guān)鍵點還在整個分析流程中節(jié)約大量的時間和人力消耗。
不僅限于情緒解析、觀點提取、關(guān)鍵詞分析。還可對文本做錯字、流利程度分析，利用語言模型，判斷一句話的“真實程度”，即是否接近于真人說話的方式，同時也可刪選出錯詞別詞。像在分析合同、授權(quán)書、協(xié)議等一些重要的交易類文件，這樣可以有效的避免在簽約前和簽約后因為別字所產(chǎn)生不必要的糾紛。
知識圖譜構(gòu)建通過信息抽取、知識融合、知識加工等方法為企業(yè)搭建結(jié)構(gòu)化語義知識庫，以符號形式描述物理世界中的概念及其相互關(guān)系，實體之間通過關(guān)系相互聯(lián)結(jié)，構(gòu)成網(wǎng)狀的知識結(jié)構(gòu)。以圖形方式向用戶反饋結(jié)構(gòu)化的知識，用戶不必瀏覽大量網(wǎng)頁，就可以準(zhǔn)確定位和深度獲取知識。
總結(jié)
在這個被數(shù)字化逐漸吞沒的時代下，人工智能技術(shù)的發(fā)展成果在當(dāng)下我們?nèi)庋劭梢姡悄芑a(chǎn)品的豐富性也使我們的生活質(zhì)量不斷提高。無論是有大量難處理文本文件的咨詢類企業(yè)，還是有大量待處理文本文件的其他領(lǐng)域企業(yè)。伴隨著自然語言處理技術(shù)的不斷精進和革新，高效、智能、精準(zhǔn)的內(nèi)容理解及自動化分析將不再遙遠。
以上就是100唯爾(100vr.com)小編為您介紹的關(guān)于人工智能的知識技巧了，學(xué)習(xí)以上的人工智能將影響咨詢領(lǐng)域，高效精準(zhǔn)不再遙遠知識，對于人工智能的幫助都是非常大的，這也是新手學(xué)習(xí)新聞專題所需要注意的地方。如果使用100唯爾還有什么問題可以點擊右側(cè)人工服務(wù)，我們會有專業(yè)的人士來為您解答。
本站在轉(zhuǎn)載文章時均注明來源出處，轉(zhuǎn)載目的在于傳遞更多信息，未用于商業(yè)用途。如因本站的文章、圖片等在內(nèi)容、版權(quán)或其它方面存在問題或異議，請與本站聯(lián)系(電話：0592-5551325，郵箱：help@onesoft.com.cn)，本站將作妥善處理。
向客服提問人工智能課程推薦
新聞專題熱門資料
新聞專題技術(shù)文檔
- 1?呼和浩特工務(wù)段卓資東高鐵實訓(xùn)場建設(shè)項目議價采購二次公告
- 2鐵小微帶你看:大南鐵國家高鐵實訓(xùn)基地,超牛!
- 3尚義職教中心首屆高鐵專業(yè)學(xué)生赴北京實習(xí)實訓(xùn)
- 4技能展示 | 高鐵專業(yè)實訓(xùn)技能展示
- 5磨礪青春、出彩中職——高鐵專業(yè)實訓(xùn)風(fēng)采
- 6陜西長城鐵路技師學(xué)院,一所把高鐵實訓(xùn)搬進課堂的高等院校
- 7喜訊!喜訊!1:1仿真高鐵實訓(xùn)設(shè)備進入梧州電子科技學(xué)校
- 8云南工程職業(yè)學(xué)院高鐵實訓(xùn)基地建成啟用
- 9高鐵實訓(xùn)課走進無錫東站!
- 10職教標(biāo)準(zhǔn)I高等職業(yè)學(xué)校城市軌道交通通信信號技術(shù)教學(xué)標(biāo)準(zhǔn)
推薦閱讀
