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

Text Summarization
: The NLP is an application that simplifies and summarizes text 
of high volume in search engines into synopses on research databases and indexes. Text 
Summarization and classification use natural language generation (NLG) and semantics 
which are added into significant textual content and conclusions for documentaries. 
Sentiment analysis
: It is an NLP element used with the modern business application 
system that brings to the open source data the hidden meaning of customers’ comments 
and communication about business products and services. Social media posts, reviews, 
and extracts are now an important tool where companies get first inside into their services 
and products thanks to NLP of sentiment analysis. 
Chatbots and virtual assistants
: Chatbots and virtual agents are now very popular 
and becoming the first contact area of business with new customers. Amazon Alexa has a 
Figure 1.
NLP business dimension.
Figure
1
, explain the most used applications by companies to push forward their
mission and how they are tailored to the company’s products. Virtual assistance, google
translation mostly for smart contracts, frequently asked questions, and smart communica-
tion tools such as video conferences and audios. These options help customers be it persons
with disability or special needs interact with companies’ products. Figure
1
represents the
most used applications nowadays for business purposes. Due to advances in technology,
modern business activities are looking for better options to satisfy customers. With the
above system business activities are better tailored to customers’ needs. The following
points below detail the uses of NLP for business or enterprise management.
Text Summarization
: The NLP is an application that simplifies and summarizes text
of high volume in search engines into synopses on research databases and indexes. Text
Summarization and classification use natural language generation (NLG) and semantics
which are added into significant textual content and conclusions for documentaries.