每天打开邮箱，成堆的客户咨询、内部通知、会议纪要等着处理。很多人还没意识到，这些看似普通的办公流程背后，早就悄悄用上了自然语言处理算法。
邮件自动分类不是魔法
你收到一封写着‘项目进度延迟，请尽快回复’的邮件，系统自动把它归进‘紧急’文件夹。这背后是文本分类算法在工作。比如朴素贝叶斯或者BERT模型，能快速判断邮件主题和紧急程度。公司用这类算法把销售、人事、技术类邮件自动分流，省下手动归档的时间。
会议记录自动生成靠的是什么
线上会议结束后，系统几分钟内就发来一份带重点标记的纪要。语音转文字只是第一步，真正的关键是自然语言理解。像提取‘下周三前提交方案’这样的待办事项，用的是命名实体识别（NER）算法。它能从一堆口语化表达中揪出时间、人物、任务关键词。
<script>
// 示例：用正则+简单规则提取任务项（简化版）
const text = "明天下午两点跟王经理过一下Q2预算";
const timePattern = /(明天|后天|\d+号)\s*(上午|下午)?\s*\d+点/;
const personPattern = /跟(\S+)\s*/;
console.log(text.match(timePattern)); // 输出时间
console.log(text.match(personPattern)); // 输出联系人
</script>客服机器人怎么听懂大白话
员工在内部系统问‘打印机连不上怎么办’，自助助手直接弹出排查步骤。这背后是意图识别模型在起作用。训练时喂给它的不是标准问法，而是收集来的各种口语表达——‘打不出纸’‘打印卡了’‘无法连接打印机’都被标上‘打印机故障’标签。模型学会不管你怎么说，都能匹配到正确响应。
现在很多文档协作工具也在用语义相似度算法。你写了一段合同条款，系统提示‘之前A项目有类似条款，是否参考’。它不是比对字面，而是用句子向量计算两段话意思上的接近程度。
别被专业术语吓住
其实很多办公室里用的自然语言处理功能，并不需要从头训练大模型。调用现成API就能实现基础功能。比如检测文档情绪倾向，判断一份反馈报告整体是积极还是消极，几十行代码就能搭出原型。
// 调用情绪分析接口示例（伪代码）
const response = await fetch('/api/sentiment', {
method: 'POST',
body: JSON.stringify({
text: '这个方案改动太大，实施风险很高'
})
});
const result = await response.json();
// 返回 { sentiment: 'negative', score: 0.92 }
小团队也能玩转这些技术。行政人员整理员工建议时，用聚类算法把几百条意见自动分成‘食堂’‘加班’‘休假’几类，汇报时直接拿结果说话，不用自己一条条翻。