电商行业作为互联网领域的重头领域，早已深入人们的日常生活中。随着人工智能技术的不断突破，越来越多的行业正在被改造和颠覆。电商领域的海量数据与虚拟场景成为人工智能发展的天然土壤。目前，人工智能技术已经逐步渗入到电商行业当中。随着深度学习技术和语音识别技术的成熟，智能客服和智能商品推荐等应用已在相关行业中得到了广泛的应用。

然而，人工智能技术能做的远不仅仅是商品推荐和客服机器人。目前自然语言理解技术在整个人工智能领域中依然是一个有待探索的领域。电商行业或将成为自然语言理解技术最大的突破口，实现技术的成功落地。在技术实现应该的过程中，人们针对电商中的不同场景进行了探索，并展开了丰富的事件尝试。

一、电商行业的市场规模与发展趋势

数据显示，电商行业是一个快速发展的行业，2017年，全球零售电子商务销售额达到2.3万亿美元，电子零售收入预计将在2021年增长至4.88万亿美元。网上购物是全球最受欢迎的在线活动之一，但使用情况因地区而异。2016年，估计中国所有零售额的19％来自互联网，但在日本，这一比例为6.7％。随着世界不断的数字化和信息化演进，未来电商行业依然有很大的发展空间。

二、自然语音处理技术在电商行业中的最新应用

文本聚类：可以通过文本聚类的技术对电商平台网页上产品信息内容中的文本数据进行理解，从而为产品进行自动分类。经过分类和整理的产品列表可以更好的为消费者提供产品信息，并进行有效的产品推荐服务。

机器阅读理解：可以通过机器人阅读理解技术对电商平台上的产品描述内容进行理解，找到文本内容中的核心信息，并将解析出来的文本信息通过自然语言生成技术展现出来，从而实现自动化商品摘要介绍撰写的工作。

自动化表单填写：可以通过读取电商客户在网站上所留下的文字信息，将信息由价值的实体内容识别并提取出来。通过这可以的技术，电商平台可以自动的从文本内容中提取用户的基本信息，并制作成便于应用的表单。

情感引擎： 可以通过解析对消费者在电商平台中的留言内容，对消费者的情感和行为进行分析，对积极的情绪加以引导，对消极的情绪及时安抚，从而更有效的服务对消费者。

命名实体识别： 可以通过解析电商平台中产的文本内容，快速的找到各种产品的名称和实体信息，并未实体信息打标签。这样做可以有效的提升产品内容信息检索的速度和准确性。

三、自然语言处理技术在电商行业中的应用分布

四、电商行业中自然语音处理技术落地案例

北京中科汇联：依托自主知识产权的智能质检系统，构建企业智能质检解决方案。中科汇联智能质量检测系统涵盖了在线手动客户服务与客户之间的每一次对话。 采用智能自动质量检测+人工审核，以提高在线手动客户服务系统的服务质量和工作效率。 在线客服智能质量检测系统涵盖了手动客户服务质量和服务态度两个质量检测维度，挖掘客户服务对话数据，并采用智能自动质量检测和人工审核相结合的方式自动生成质量检测报告。

京东与薄言科技：在其合作的POC项目中通过情感计算和意图识别，实现用户情绪识别和投诉行为预测。通过结合了深度神经网络和传统特征工程方法。广泛使用的深度神经网络模型依赖于深层次的网络结构。传统特征学习对高频特征敏感，可以避免过度拟合；而深层神经网络可以探索到深层语义，对数据处理过程和特征的依赖较少。

Weardex：Weardex是一家专注于深度学习应用研发的初创公司。该公司的核心产品ViSenze能够通过计算机视觉技术识别服饰图片，以帮助用户通过照片在网上找到自己所喜欢衣服。目前，Weardex正试图把其视觉识别的应用的与自然语言处理技术相结合，通过商品的照片自动撰写出商品的描述。

eBay：eBay每天都有数亿的新商品上架和数亿次的搜索，产生的文字数据是海量的。eBay通过自然语言理解技术对数据进行处理和解析，通过实体识别和文本聚类的应用对eBay网站上商品从不同的特征角度进行分类。分类和识别的技术可以使商品的检索更加准确，同时也可以实现更有效的商品推荐服务。

Drift：整合文本相似度计算和自然语言生成技术，通过垂直领域的知识库加成熟的互联网营销方案，帮助各种中小型企业快速构建定制化的智能客服助手。电商平台可以快速的训练出一个垂直领域的知识问答引擎，支持近义词和相似问句的匹配功能，能够自动的拓展问答引擎的语料库。

五、自然语言处理技术在电商行业中的局限性

自然语言解析技术有效的为电商平台提升了运营的效率，同时提升了消费者的服务体验。然而目前自然语言处理技术还尚未成熟，当中还存在一些局限。其局限主要体现在两个方面，首先是数据的瓶颈。虽然每天都有海量的数据在电商领域中产生，但是这些数据很少可以直接拿来用于机器学习模型训练。第二是技术的瓶颈。目前人工智能只能辅助人类进行商品描述的撰写，其内容缺乏创造力和煽动性，对于商品广告类的文字撰写来说，这显然是不够的。

六、自然语言处理在电商行业中的发展趋势

目前自然语言处理技术已经在智能客服，商品分类，商品搜索这些领域中起到了举足轻重的作用。但是对于整个电商领域，自然语言处理所能解决的问题还非常有限，更多的是辅助人类，帮助人类更好的完成工作。未来，电商领域会不断产生更多的，结构化的数据，自然语言解析技术将会在电商领域中找到更多的落脚点，为商家带来更可观的价值，为用户带来更便捷的体验。