NLP（自然语言处理）是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。主要研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机、于一体的。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。主要是在文本数据基础之上做各种应用，比如文本挖掘、搜索推荐等，主要产品是文本智能化处理软件系统，能够帮助客户完成文档智能审阅、推荐、搜索、客户意见洞察等工作。据信通院预测，全球NLP市场规模将从2016年的76.3亿美元增长到2021年的160.7亿美元，复合年增长率16.1%。在基于NLP技术得不到突破进步的保守预期下，2021年，国内NLP市场约保持20%的中速增长，约超100亿元。

同时，NLP（自然语言处理）也被认为是RPA工具中的重要技术组成部分。

1.以处理采购合同为例：利用RPA想要把甲乙方、标题等元素提取出来，因其元素每次都有变化而不是在一个固定的位置，所以通过基于规则的方式处理数据会非常难，需要深度去理解里面内容包含的语义及格式的位置。这里就需要用到NLP强大的文本分析能力帮我们把里面的一些模型训练出来，再做一些提取和录入。

2.以NLP+RPA在人力资源领域的应用为例：地产行业的人员流通非常频繁，当业务人员离职之后，HR可以通过NLP技术把一些符合岗位要求的候选人筛选出来，再通过NLP技术把用户画像（姓名、入职、经历）提取出来，还可以通过不同的标签和维度，定义人才能力属于哪个范围。

在输出简历报告时也有两种处理方式：1、如果是初级岗位就可以直接让机器人处理；2、如果是部门经理等中高级的岗位，便需要人工介入进行做最后的评估。后续的面试安排，包括时间、地址、会议室预定等，同样可以由RPA进行处理，机器人会自动向应聘人员发送详细信息。对于那些无法录取的人才，RPA可以发送感谢信。

总体来说，RPA在这一业务流程中充当“苦力”角色，进行数据的自动搬运；而OCR、NLP技术则充当RPA的“大脑”，帮助它实现看、读、写的能力。

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当NLP碰上RPA，让自动化技术更加强大！