Natural Language Processing and Artificial Intelligence for Enterprise Management in the Era of Industry 0

Name entity recognition
: In NLP, named-entity recognition is one of the subtasks of 
data extraction. The aim is to locate and classify named entities mentioned in an 
unstructured text into predefined categories [55]. The unstructured text mentioned in a 
text can be grouped into person names, organizations, locations, medical codes, 
quantities, monetary values, time expressions, and percentages, Extracting text helps sort 
unstructured data and detect important information, especially when dealing with large 
datasets. 
Semantic analysis
: It is an NLP application that allows computers to understand and 
interpret paragraphs, sentences, and whole or part of documents by analyzing their 
Figure 2.
Aspects of NLP for modern business.
The following points below explain the steps required to complete an NLP application
action and how relevant each tool is to the business world.
Text recognition
: Spoken words such as speech, songs, and word documentaries can
be easily converted from text to audio with the help of NLP. NLP can help users quickly
capture meaning, keywords, and relevant data within a text message. The application of
NLP helps readers to quickly identify stress words [
53
]. The conversation can easily be
identified with the help of the NLP application.
Text tagging
. This is the process of determining part of text or speech with the help
of its use and context [
54
]. Part of speech identities “attend” as a verb in ‘we will attend
church service together next Sunday?’ This phrase can be used as a noun ‘which church do
you attend?’. If the responder is a catholic, then his/she is tagged as a catholic.
Name entity recognition
: In NLP, named-entity recognition is one of the subtasks
of data extraction. The aim is to locate and classify named entities mentioned in an
unstructured text into predefined categories [
55
]. The unstructured text mentioned in a
text can be grouped into person names, organizations, locations, medical codes, quantities,
monetary values, time expressions, and percentages, Extracting text helps sort unstructured
data and detect important information, especially when dealing with large datasets.