NLA是什么？NLA的原理是什么？

近日，思迈特软件也传来喜讯：Smartbi获得一项自然语言分析（NLA）发明专利授权。

NLA，又称自然语言分析，是以NLP为技术基础，将处理结果应用到数据分析软件中，最终用自然语言查询、分析信息系统中的数据。简单来说，NLA让用户快速获取分析数据。

NLA 的原理

1、知识图谱建立

     1.1知识领域知识的业务补充

     1.2数据模型从中提取关系

2、用户以自然语言的方式输入问句，无想法时可参考推荐问句

3、语义解析引擎解构问句、解析要素，转义成类SQL的查询定义

4、查询引擎根据获得的查询定义在数据模型中查询数据

5、查询引擎返回的结果以图表的方式展示

6、结果反馈作为一个反馈机制，可使知识图谱迭代调优，提高查询准确率

NLA的实现原理可以应用于Smartbi的对话式分析、语音控制大屏、仪表盘-智能问答等功能上。

NLA 的7个操作步骤

第一步、完成数据建模。

数据建模是为查询结果提供数据的基石，它从业务的角度整合和关联各种数据，提高数据的可用性。所以，使用NLA功能之前，要进行数据建模。

第二步、构建知识图谱。

知识图谱是一个知识库，用于对查询的内容进行关联分析和推理，从而让机器了解用户的意图。知识图谱的来源有两种，一是在数据模型中提取关系，二是业务人员补充行业领域的知识。建立知识图谱是一个繁琐费时的工作，但Smartbi可以帮你一键搭建，省时省力。

第三步、用户输入。

用户以自然语言的方式，比如“前年深圳卖得最好的食品及销量。当你没有头绪的时候，你可以在页面看到一些推荐问句，把一些最热门的、最常用的问句推荐给用户。

第四步、语义解析。

通过语义解决引擎，把用户输入问句进行解构、要素解析，转义成类SQL的查询定义。

第五步、执行查询。

通过调用 Smartbi的查询接口，查询引擎可以根据所获得的查询定义进行查询、返回展现结果。

第六步、图表显示。

以图表为展现形式展示查询引擎返回的结果。

第七步、结果反馈机制。

产品还支持结果反馈，用户反馈查询结果正确与否并留下宝贵意见，这样可以持续迭代优化，提高查询准确率。

了解了NLA的原理之后，那么NLA在实际生活能帮我们做什么呢？

Smartbi NLA推出了对话式分析、语音控制大屏、仪表盘智能问答的功能，这些功能解放你的双手，在一问一答中获得数据。

下面以一个具体的案例来说明一下。

某大型保险集团领导常年采用报表来进行业务监控，但是报表分析灵活性不高，报表复用难，实施周期长，找出含有对应指标的报表也很困难。采用Smartbi NLA的对话式分析前，高管平均一天的时间只能看报表3.6次，在Smartbi NLA的对话式分析的加持下，简化数据分析和查看数据的过程，现在提升到平均一天6.2次，使用频率和效率提升一倍。领导层通过对话式分析实现灵活便捷数据分析，辅助支撑领导决策，实现与时俱进。

对话式分析让你不需要助理，不需要打字，解放你的双手，在聊天中就能完成工作。

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