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个性化中的 NLP 从通过文本表达的客户沟通中提取见解，并通过视觉效果显示产品推荐。

情绪分析助力推荐
顾名思义，情绪分析是衡量客户对产品的满意度的指标。它是一种基于客户反馈和产品页面上的评论，通过文本/文字表达情绪、态度和感受的文本分析。

情感分析使用 NLP，根据文本细分不同的数据点。文本分为消极、中性或积极句子。品牌利用用户生成的内容并通过以下方法进行分析，以提供超个性化推荐；

深度学习技术
基于规则的方法
机器学习技术
情绪强度
检测方法
基于群体智能的方法
情感词典扩展方法
贝叶斯方法
基于模式的方法
预测分析
基本上，NLP 专注于模仿人类语音的“下一个单词预测”。该模型经过训练可以分析输入中的句子序列并预测文本或单词。因此，它以最准确的方式为用户查询提供答案，从而提高转化率。

NLP 在预测分析方面的一大应用是聊天机器人和虚拟助手。它们使用自然语言生成 (NLG) 来创建对客户查询的对话响应。

用于实时互动的聊天机器人和虚拟助手
虚拟助手和聊天机器人都使用 NLP 和 AI 将文本和语音查询转换为结构化数据。

聊天机器人实时回答问题。
虚拟助理执行管理任务。
他们使用先进的技术来理解用户的疑问或请求并实时提供答案。聊天机器人和虚拟助手通过回复电子邮件、安排会议、管理客户请求、回答疑问、预订等方式在各种平台上提供个性化体验。

68%的客户喜欢聊天机器人，因为它们效率高，可以实时互动。聊天机器人通过不间断的客户互动、增加潜在客户生成和个性化推荐来增强品牌信誉和忠诚度。

Siri 和 Alexa 都是提供无缝客 保加利亚电话号码数据 户体验的虚拟客户助理的典范。

聊天机器人

来源

图像识别和视觉偏好
视觉数据解释
图像识别使用机器学习和深度学习来检测和识别数字图像中的对象及其特征。它可以识别图像数据集、识别模式并识别不同的对象。

深度学习的图像识别功能令人印象深刻。它可以识别任何图像及其上下文。例如，深度学习可以告诉你你的宠物是在睡觉还是坐在沙发上。

该技术利用大量视觉图像并对其进行分析，显著提高图像识别的效率和准确性。数据越多越好！