自然語言分析NLA到底是什么

Smartbi 10.5版本已發(fā)布，我們知道它的一大亮點是智能。比如對話式分析，幫助用戶以業(yè)務思維和業(yè)務術語，在PC端和手機端通過自然語言輸入的方式快速展現(xiàn)出想要洞察的數(shù)據(jù)，實現(xiàn)所問即所答!

針對不同的用戶，我們有不同的智能應用場景(點擊了解更多場景)：

以上場景功能都是基于自然語言分析NLA來實現(xiàn)，Smartbi讓用戶通過NLA能更容易地獲得數(shù)據(jù)洞見，讓智能無處不在。

那么，自然語言分析NLA到底是什么呢?

一、NLA是什么

在了解NLA之前我們首先需要認識一下NLP。

自然語言處理(Natural Language Processing，簡稱NLP)是指用計算機來處理、理解以及運用人類的自然語言(如中文、英文等)，從而實現(xiàn)機器和人類更平等、更流暢地溝通交流。只有當計算機具備了NLP能力，機器才算實現(xiàn)了真正的智能。

自然語言分析( Natural Language Analysis，簡稱NLA)是指基于NLP技術，將處理結果應用于數(shù)據(jù)分析軟件，最終實現(xiàn)用自然語言對信息系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)進行查詢、分析等操作。簡言之，NLA讓用戶使用自然語言就可以快速獲取分析數(shù)據(jù)。

NLA的概念率先由Smartbi提出， 并獲得三項國家發(fā)明專利。

二、BI需要NLA

隨著企業(yè)使用數(shù)據(jù)的規(guī)模頻度加大，傳統(tǒng)BI工具已經不能滿足需求，企業(yè)需要更加敏捷和智能的BI工具來降低分析門檻，快速實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析和洞察。

Gartner也把自然語言查詢評價為BI產品的15 項關鍵功能之一，并且還預測未來50%的分析查詢將通過搜索、自然語言處理或語音等方式自動生成。

連續(xù)多年入選 “Gartner增強分析代表廠商”和“Gartner中國人工智能創(chuàng)業(yè)公司代表廠商”的Smartbi正是看到了這些趨勢，自主研發(fā)了增強分析 NLA，期望通過引入自然語言查詢、知識圖譜、推薦算法和機器問答等人工智能技術，使得NLA可以理解用戶的數(shù)據(jù)分析需求，并幫助其快速完成分析任務，獲得數(shù)據(jù)洞見。

三、NLA原理解析

下面我們將通過NLA原理圖讓大家更清晰地了解產品，自然語言查詢引擎是如何實現(xiàn)讓系統(tǒng)通過自然語言理解用戶的分析意圖，然后給出準確的查詢分析結果。

01 完成數(shù)據(jù)建模

數(shù)據(jù)模型是查詢結果提供數(shù)據(jù)的基礎，也是知識圖譜內容關系提取的來源之一。因此，我們在使用NLA功能之前，必須要完成數(shù)據(jù)模型的構建。此外，若把數(shù)據(jù)建模和指標管理(點擊了解指標管理)結合起來，相得益彰，形成閉環(huán)，則會進一步提高查詢的準確度。

02 構建知識圖譜

知識圖譜是一個知識庫，用于對查詢的內容進行關聯(lián)分析和推理，從而讓機器了解用戶的意圖。知識圖譜的來源有兩種，一是業(yè)務補充行業(yè)領域的知識，二是從數(shù)據(jù)模型中提取關系。此外，Smartbi還支持一鍵構建知識圖譜。

03 用戶輸入

用戶支持以自然語言的方式輸入問句，比如“去年廣州賣的最好的車型和銷量”。此外還支持推薦問句，將一些最熱門、最常用的問句推薦給用戶。

04 語義解析

通過語義解決引擎，把用戶輸入問句進行解構、要素解析，轉義成類SQL的查詢定義。

05 執(zhí)行查詢

調用Smartbi的查詢接口，由Smartbi查詢引擎根據(jù)獲取的查詢定義執(zhí)行查詢、返回展示結果等操作。

06 圖表顯示

把查詢引擎返回的結果以圖表的方式展示。

07 結果反饋機制

產品還支持結果反饋，用戶可以反饋查詢結果正確與否并留下寶貴的意見，以便產品持續(xù)迭代優(yōu)化，提高查詢準確率。

四、為什么選擇NLA

Smartbi NLA是時下前沿的數(shù)據(jù)分析技術，以“幫助企業(yè)快速洞察、降本增效，輔助決策”為目標，受到各種用戶的青睞：

幫助決策領導者，快速洞察決策

對于決策領導者來說，結合當前最新技術，簡化數(shù)據(jù)分析和查看數(shù)據(jù)的過程，實現(xiàn)靈活便捷數(shù)據(jù)分析，既節(jié)省報表開發(fā)的成本，又提高了分析的效率，還能快速輔助支撐決策。

降低使用門檻，加大使用范圍和頻度

對于業(yè)務人員來說，以業(yè)務的思維和術語通過自然語言輸入問句，即可自動把數(shù)據(jù)查詢出來，還能根據(jù)多輪對話探索發(fā)生的原因，實現(xiàn)“想什么、問什么”“問什么、顯什么”的效果，讓用戶免去學習操作的過程，真正實現(xiàn)分析零門檻，提高了分析效率!

降低建模成本，保證配置易用性和查詢準確性

對于前端配置者來說，無論是知識圖譜的構建、數(shù)據(jù)模型的生成等都充分考慮了操作的易用性，通過可視化的界面、簡單的操作即可實現(xiàn)。

對于技術人員來說，NLA通過知識圖譜關聯(lián)業(yè)務知識和數(shù)據(jù)模型，又把數(shù)據(jù)模型和指標管理結合起來。指標管理通過業(yè)務參與構建指標體系的方式，不僅降低IT人員數(shù)據(jù)建模的成本，還能結合反饋機制形成閉環(huán)，大大提高查詢的準確度。

五、NLA的應用情況

NLA相關功能一經推出便廣受客戶歡迎，目前已經應用于多個項目。

某大型保險集團領導常年采用報表來進行業(yè)務監(jiān)控，但是報表分析靈活性不高，報表復用難，實施周期長，找出含有對應指標的報表也很困難。以前高管平均一天的時間只能看報表3.6次，采用Smartbi NLA的對話式分析以后，簡化數(shù)據(jù)分析和查看數(shù)據(jù)的過程，現(xiàn)在提升到平均一天6.2次，使用頻率和效率提升一倍。領導層通過對話式分析實現(xiàn)靈活便捷數(shù)據(jù)分析，輔助支撐領導決策，實現(xiàn)與時俱進。

某制造企業(yè)業(yè)務人員在采用其他廠商數(shù)據(jù)分析工具的時候，發(fā)現(xiàn)該工具無法提供業(yè)務人員的分析思路，而且其學習門檻高，使用困難。采用Smartbi NLA的對話式分析以后，通過自然語言就能進行可視化分析，大大降低了業(yè)務人員數(shù)據(jù)分析的難度，提高使用的頻率和效率。以前大概20%的業(yè)務人員會使用拖拉拽的方式進行探索性分析，完成一輪分析至少要10分鐘;現(xiàn)在90%以上的業(yè)務人員都使用對話式分析，推薦的問句和熱門問句讓業(yè)務人員可以找到分析的方向，這樣的分析只需要2-3分鐘即可完成一輪，使用范圍和效率提升了5倍以上。

審核編輯：湯梓紅