定义

自然语言观察（NLO）是指收集、捕获和分析原始、非结构化的人类语言数据（例如客户评论、聊天记录、社交媒体评论和开放式调查回复）的过程，以从这些数据中提取可操作的见解供机器学习模型使用。

与可以整齐地放入行和列的结构化数据不同，NLO 处理人类交流固有的可变性、模糊性和复杂性。它是高级自然语言处理（NLP）应用的至关重要的输入层。

为什么它很重要

在当今数据驱动的环境中，最有价值的见解往往存在于人们实际说出的话中，而不仅仅是他们点击的内容。NLO 使企业能够超越定量指标（如点击率），去理解用户行为背后的定性“原因”。这种深刻的理解对于改进产品设计、完善客户服务和预测市场趋势至关重要。

工作原理

NLO 流程通常涉及几个阶段：

• 数据摄取： 从各种来源（例如 Zendesk 日志、网站反馈表）收集原始文本。
• 预处理： 通过去除噪声、纠正拼写错误和对语言进行分词来清理文本。
• 特征提取： 应用 NLP 技术（如词干提取、词形还原和向量化）将人类语言转换为算法可以处理的数值数据。
• 建模： 使用这些处理过的数据来训练用于情感分析、主题建模或意图识别等任务的模型。

常见用例

NLO 为多种高价值的业务应用提供了支持：

• 情感分析： 在大规模范围内自动衡量客户反馈的情感基调（积极、消极、中性）。
• 主题建模： 在大量非结构化文本中发现潜在主题或新兴问题，例如识别特定软件功能投诉的突然激增。
• 意图识别： 确定聊天机器人或支持工单中用户查询的潜在目标，从而实现自动路由。

主要优势

利用 NLO 的主要优势包括实现细粒度的客户同理心、自动化定性数据审查以及实现主动的产品迭代。它将大量的噪声转化为结构化的、可预测的智能。

挑战

实施 NLO 并非没有障碍。关键挑战包括处理语言模糊性（讽刺、习语）、管理数据隐私和合规性（GDPR、CCPA），以及处理海量、高度可变数据集相关的计算成本。

相关概念

该概念与文本挖掘、定性数据分析和高级对话式人工智能密切相关，其目标是让机器理解人类意图。