ここでは2つの典型的な使用シナリオNLPインタフェースとサービスがあります。
（1）ユーザコマンド通訳
ユーザーへのインテリジェントな顧客サービスのユーザーの指示を理解し、利用者（セマンティクス）で表される意味での言語を理解していることを前提に（ユーザとの対話は、ユーザーの問題を解決します）。この場合、使用、（基本的な単語やフレーズ）音声タグをインテリジェントな単語を含む、字句解析インターフェースを、エンティティ認識三つの機能という名前のテキスト・インターフェース・サービスは、ユーザの前処理によって発現されるが、。具体的には、スマートなセグメンテーションおよびPOSへのサービスをベースとタグ付け、すべての最初は、再編された音声タグ付けした後語彙ながら、その後、これらの用語は再構築するために、テキスト（ワード）で基本的な単語を認識し、そして最終的にはさらに名前付きエンティティを識別する（固有名詞認識）、ユーザの音声またはテキストを解析することにより、大幅にインテリジェントな顧客サービスのためのユーザーエクスペリエンスとユーザーの満足度を高め、キー名詞、動詞、数量、時間、場所の名前とユーザの指示の意味を正確に理解コマンド。
（2）ニュース提言をパーソナライズ
シンジケーション現在の時代には、ユーザーがニュースを読む習慣が徐々に携帯電話アプリケーションのWebクライアントからずれていて、ますますクラスのパーソナライズされたコンテンツ推薦機能ニュースのAppに回っています。パーソナライズされたニュースや情報を読む一般的な傾向で、この自然言語処理技術の背後にヘルプがあります。
ニュースカテゴリのアプリケーションは、使用することができます字句解析（インテリジェントセグメンテーション、POSタグ付け、固有表現認識）とテキスト分類インタフェースを。まず、大規模なニュースコンテンツの種類自動分類、テーマを取得するために、テキスト分類、あるいは二次的分類、表示およびテーマ語彙;その後、ユーザーの肖像画と組み合わせて、さまざまな情報コンテンツは、話題のユーザの注意に推奨そして最終的には数千人千の顔、正確なパーソナライズされた勧告の効果は、各ユーザーが自分のニュースや情報にある最も興味のAppを開いた後に見て、利用者の読書体験が大幅に改善されました。
たとえば、次のテンセントのニュース、ヘッドライン今日、ほとんど情報、Baiduのニュース、見出しやその他の興味深いニュースのApp
[リンク]クイック経験
テンセント雲自然言語処理APIドキュメント：https://cloud.tencent.com/document/product/271/35484