自然语言处理（NLP）不再是一个新生的创新，它已经达到了一个技术成熟度，可以依靠它来解决复杂的商业挑战。今天的NLP应用已经超越了简单的聊天机器人，而被用于复杂的业务流程，如索赔、电子邮件管理和机器人流程自动化。那些希望从NLP投资中获得投资回报的团队需要考虑如何以及在哪里将NLP驱动的应用程序应用到他们的业务中。那么，要怎样才能确保你的NLP项目的成功？
把你企业中的所有语言看作是一种数据形式
在我们回答这个问题之前，重要的是要关注NLP所解决的挑战的核心要素：语言。
在企业中，语言是我们相互传输数据的方式，而且它是无处不在的。我们所有的沟通方式和分享知识的方式都是以语言的形式出现：电子邮件、聊天、文件、报告、笔记。因此，数字技术产生了大量的非结构化数据，其中包括图片、视频和语言数据。这些数据携带着巨大的潜在信息，这取决于它的使用方式。麻烦的是，理解语言的能力是人工智能中最困难的挑战之一。
自然语言处理是开启人工智能理解和利用非结构化语言数据的潜力的关键。它在人类和技术之间架起了桥梁，这样我们就可以利用现有的数据资产获得以前无法获得的新见解。事实上，分析家们认为NLP是实现人工智能承诺的前沿技术。根据Forrester，"70%的数据和分析决策者的公司正在采用人工智能，他们说他们的公司预计将在2021年使用自然语言技术。"
为现实世界的数据集选择解决方案
许多负责在企业中采用和实施项目的NLP专家首先去找深度学习和机器学习，作为可用来开发这些解决方案的技术。在为NLP实施此类技术时，一个主要问题是它们需要大量的文本数据用于训练。然而，对于这些技术来说，企业中复杂的、特定领域的用例的可用数据通常是不够的。根本没有足够的相关文件来有效地训练一个系统，或者相关的隐私和数据共享问题使它们不可用或难以使用。
鉴于企业中非结构化语言数据的持续增长，今天的企业需要能够选择适合商业案例和可用数据集的人工智能技术或方法组合，而不是反过来。
这种需求反映在混合或复合人工智能的概念中，Gartner将其定义为 "不同人工智能技术的组合，以达到最佳效果"。根据Gartner的说法，到2024年，"70%的组织仅依靠机器学习进行人工智能计划，每个模型的花费将比利用复合人工智能技术的组织更多。"
领域知识很重要
当涉及到NLP时，越来越多的人接受了 "所有世界中最好的 "方法产生最佳结果：
Andrew Ng，AI Visionary，Landing AI的创始人兼CEO："与当今AI经常采取的'让我们向问题扔更多的数据'的方法不同，更多的是指向基于策展、元数据和语义调和的方法。换句话说，在人工智能的钟摆运动中，有一个走向基于知识的、符号化的人工智能类型，在机器学习之前。"
Gartner的主任分析师Afraz Jafri："到2024年，在自然语言技术项目中使用图和语义方法的公司，其人工智能技术债务将比不使用的公司少75%。"
expert.ai混合NL平台的最新增强功能提供了更大的集成度，通过第三方资源加强分类管理，集成标准化库和GPT访问。
单一的方法很少能解决复杂的语言问题。**NLP问题需要全方位的人工智能方法--包括机器学习、深度学习、基于知识和大型语言模型（LLMs）--以便在单一环境中为一系列现实世界的应用提供最具成本效益和准确的解决方案。另外，NLP平台可以提供低代码协调能力，允许用户定义整个端到端的流程，从文件摄取到API部署他们的语言解决方案。
不要从头开始
今天，人工智能，特别是NLP项目已经从实验性变成了企业保持竞争力必须采取的关键步骤。企业必须学会利用这些技术进步，比别人做得更好、更快、更聪明、更有效率......否则，他们会错过竞争对手会抓住的机会。
企业必须把这些项目看作是任何其他关键任务的技术投资--它们就是如此。在许多情况下，有一些技术团队和个人致力于并热衷于创建和部署人工智能解决方案，他们当然不希望被排除在这个方程式之外。事实上，这些技术用户应该被授权，就像商业用户一样，为手头的问题找到最佳解决方案。有才华的人肯定可以建立自己的解决方案。问题是，一个试图解决商业问题的组织是否应该建立自己的解决方案。
"在少数情况下，从头开始建立一个文本分析解决方案是值得投入时间、预算和人员的......在大多数情况下，Forrester建议购买一个商业解决方案。"- Boris Evelson，Forrester Research副总裁兼首席分析师
这就是为什么我们说，团队不必从头开始。为什么不提供一个平台，让每个人都有一个宝贵的起步？
为什么不让技术小组专注于寻找将NLP整合到业务工作流程中的新方法，建立与更多系统的新连接器，可以利用多种模型，为其他业务线提供价值？我们平台的灵活性将确保企业能够随着人工智能语言技术的发展继续挑选最佳的工具组合。
"底线：如果你想拥有蛋糕，也想吃它--拥有一个适合未来的、可适应的NLP解决方案，开箱即用，只需要适度的支持，并能不断学习和自我改进--请寻找一个基于混合人工智能的NLP解决方案。"- Boris Evelson，Forrester Research副总裁兼首席分析师
