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聊天机器人和虚拟助手： NLP 使客户服务中的 AI 聊天机器人能够理解和响应人类语言，从而改善客户支持和用户参与度。这些虚拟助手可以处理诸如回答常见问题、安排预约以及提供全天候客户服务等任务，模仿人类互动以提高效率。
语言翻译： Google Translate 等工具使用 NLP 提供实时多语言支持。您可以使用它与全球客户沟通并打破客户服务中的语言障碍。
情绪分析：机器如何知道呼叫者是沮丧、愤怒还是对您的产品不感兴趣？情绪分析会扫描客户评论、支持单甚至社交媒体提及，以确定反馈是正面、负面还是中立。您可以使用它来衡量客户的意见。
语音识别和语音 AI：语音识别将口语转换为文本，帮助企业进行实时转录、AI 驱动的交互式语音响应 (IVR) 响应和改进呼叫路由。像 Plivo 这样的高级ASR（自动语音识别）工具还可以屏蔽转录中的不适当内容，并通过提供呼叫者预期的提示词列表来提高语音识别准确性。
现在我们了解了最基本的日常 NLP 应用，让我们详细了解五个 NLP 步骤。

自然语言处理的 5 个步骤
让我们通过示例来了解 NLP 中的五个步骤。

步骤＃1：词法分析
NLP 中的文本预处理先于词汇分析，因为它要经过清理、标记和结构化 阿尔及利亚电话 原始数据，以使其可供 NLP 模型读取。

一项研究强调，理解语法结构和关键词对于聊天机器人在现实情况下提供连贯且相关的响应至关重要。词汇分析有助于 NLP 做到这一点，使其成为最重要的自然语言处理步骤之一。

。NLP 中的标记化将语言解读并分割为单元（词素），例如句子、短语和单词。

有些词可以单独存在，比如“cat”或“jump”。这些是自由词素，因为它们不需要任何额外的帮助就可以成为完整的单词。但是，还有一些绑定词素，它们必须依附于其他词素才能有意义。例如，“replaying”：

“re-”（前缀表示“再次”）
“play”（包含该含义的词根）
“-ing”（表示正在发生的后缀）
这两个词都不能单独存在，它们总是需要一个词根来依附。