自然语言处理（NLP）在语音和文本方面的改进将助力主流技术的发展。例如以人类自然发音朗读电子邮件时，如果用户对电子表格中的数据提出质疑，Excel会自动以图表和数据透视表的形式回答相关问题。
　　随着NLP变得更加准确并被广泛使用，其不仅能够支持预置主题的聊天机器人，还能够处理半结构化和非结构化数据。知识挖掘功能可以帮助用户洞察业务流程、资产和负债信息，从而帮助创建更加合理的工作流程以及更加实时地监测企业的运营。
　　NLP有着广泛的应用范围，翻译和语言生成、分类和聚合、情感分析，以及其他信息提取、Siri等虚拟助手都在NLP的应用范围之内。例如拼写检查、对电子邮件和消息的回复给出建议等简单的NLP如今已经被广泛使用。

　　Apexanalytix负责应用与高级技术的高级副总裁Walt Kristick解释说：“NLP可以将单词分解为最基础的形态，识别它们之间的模式、规则和联系。人类的书面用语和口语在经由计算机算法解析和翻释之后，系统能够学习和理解人类语言。提高NLP对文本和非相关数据源的分析和提取含义的能力，尤其在医疗保健和生命科学领域当中，已经成为了用户的关注点。”
　　下面我们将介绍一下NLP的现状以及其适用范围。

NLP服务的优势

　　除了Python NLTK、Sanford CoreNLP和Apache OpenNLP之类的框架外，许多算法也可用于构建NLP任务，但是往往效率越高的模型，其规模也就越庞大。有着170亿参数的微软图灵自然语言生成模型是有史以来发布的最大模型，即便是BERT和GPT-2，其参数也有数十亿之多。
　　即便企业拥有NLP专家，如果想根据自身情况定制相关的模型也是一项挑战。微软主管对话式AI的副总裁Lili Cheng警告说：“仅仅使用这些模型并不能处理企业中复杂的事情。对于许多企业而言，托管这些大型模型、对其有效管理和让其正常运行非常是具有挑战性的。虽然有人愿意这样做，但是我们相信更多的客户希望有针对性地进行定制和添加信息。”
　　当领导者开始迅速有针对性地招募某一任务所需要的所有人员，那么就意味着变革开始了。这三种方式都可以帮助领导者建立一个更好的新常态。即使是拥有AI人才的企业也经常会从微软、亚马逊、谷歌和IBM等提供商那里购买NLP服务，以使专业开发人员和商业用户也能够利用该技术。
　　作为微软的客户，Telefonica在内部设置有AI小组。即便如此，为了让没有开发人员专业知识的业务用户可以使用Q