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Sprout 中听力表现情绪摘要的屏幕截图。它描述了积极情绪的百分比以及情绪趋势随时间的变化。
文本摘要
文本摘要是一种先进的 NLP 技术，用于自动压缩大型文档中的信息。 NLP 算法通过解释内容来生成摘要，使其与原始文本不同，但包含所有基本信息。它涉及句子评分、聚类以及内容和句子位置分析。

问答
NLP 使计算机中的问答 (QA) 模型能够使用对话方式理解并回答自 阿尔巴尼亚 WhatsApp 列表 然语言的问题。 QA 系统处理数据以查找相关信息并提供准确的答案。此应用程序最常见的示例是聊天机器人。

机器翻译
NLP 使用许多 ML 任务（例如词嵌入和标记化）来捕获单词之间的语义关系并帮助翻译算法理解单词的含义。一个贴近实际的例子是 Sprout 的多语言情感分析功能，该功能使客户能够通过多种语言的社交聆听来获得品牌洞察。

品牌如何在社交聆听中使用 NLP 来提升水平
社交聆听提供了大量数据，您可以利用这些数据与目标受众进行近距离接触。然而，定性数据可能很难根据上下文进行量化和辨别。 NLP 通过挖掘社交媒体对话和反馈循环来量化受众意见并为您提供数据驱动的见解，从而对您的业务战略产生巨大影响，从而克服了这一障碍。

以下是品牌如何利用来自社交聆听数据的 NLP 驱动洞察来转变其品牌战略的五个示例。

社交聆听
NLP 通过使机器学习算法能够跟踪和识别营销人员根据其目标定义的关键主题来增强社交聆听。杂货连锁店 Casey's 使用 Sprout 中的这一功能来捕捉受众的声音，并利用这些见解来创建与多元化社区产生共鸣的社交内容。