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科技达人说解读自然语言处理平台商业化趋势，12个国内外头部案例( 五 )


Babycenter母婴类产品网站利用Wit.ai平台的botengine模块构建了可工作于Facebook上的语音聊天机器人 。 它不仅可利用自然语言处理技术持续不间断回答育婴过程中客户所遇到的疑难知识邮件 ， 还可链接后续对应的知识库 ， 帮助网站客服人员回答简单的客户问题 。
AliNLP自然语言处理平台
阿里巴巴为了适应自己复杂的电商生态推出了AliNLP自然语言处理平台 。 该平台框架可分为三层：底层是各种基础数据库；中间层包含基本的词法分析 ， 句法分析 ， 文档分析等基础自然语言处理技术；而上层则是针对不同行业垂直场景的大业务单元 ， 例如智能交互 ， 舆情监控等 。 同时 ， AliNLP自然语言处理平台还将着重发展服务于通用场景的应用服务模块 ， 以便更好的切入传统行业领域 。
淘宝网“阿里小蜜”是基于阿里巴巴的AliNLP自然语言处理平台所开发的人工智能客服 。 整个阿里小蜜系统由三个服务模块构成：助手服务、用户服务、聊天服务 ， 并可根据数据与对应知识库有效自主服务于客户与商家之间 。 系统可通过知识图谱内容抽取以及形成开放域对话系统解决零售服务中近95%的客服用户请求 。 目前 ， 阿里小蜜已替代大部分的淘宝人工客服 ， 实现了从纯人力到智能+人力的客服场景转型 。
五自然语言处理平台局限性和发展趋势
语义、数据与符号边界 ， 让自然语言处理平台受地域限制：不同地区所开发针对本区域内使用的自然语言平台应用模块 ， 在向不同语种区域延展的情况下会受限于平台的自然语言处理基础技术能力 。
算法通用数据化 ， 让自然语言处理平台较难进入特定领域：自然语言平台已然在零售、金融等行业应用渐入佳境 ， 但在如心理诊疗 ， 情感调节等特定情感感知、人与人交流领域还存在局限性 。
深度学习与开放数据源的相互相成：语言结构 ， 情感分析 ， 跨语种转化 ， 正在成为自然语言处理平台扩张的拦路虎 ， 但随着深度学习与开放数据的广泛应用 ， 将有效解决端对端数据不充分等边界问题 。
【科技达人说解读自然语言处理平台商业化趋势，12个国内外头部案例】通用化 ， 跨界应用 ， 价值变现：现自然语言助理平台一般都有自有专精的行业应用方向 ， 而随着信息技术的突破 ， 跨界通用化的自然语言处理平台将会出现 ， 并将加速平台变现和扩张速度 。


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