举例说明自然语言理解怎样被用于文档分析及提供决策支撑？

Scriptbook，一家来自 比利时安特卫普的初创公司，通过对电影剧本进行评价，而预测其票房可能会 失败或成功。其软件帮助电影公司在剧本上做出明智决策。Scriptbook 分析了 2015 年和 2016 年发行的 62 部电影的剧本，这些电影中的 30 部获得票房成功， 另外 32 部则失败并亏本。Scriptbook 的 AI 精准预测出全部 30 部的票房卖座电影，并准确识别出 22 部电影是烂片。借着 62 部电影中高达 52 部的准确率，AI 预测远比好莱坞大亨精确。Scriptbook 也使用 NLU 预测电影的 MPAA 评分、 角色的受欢迎程度以及放映该电影反响最成功的国家或地区—这一切全都基 于剧本进行。 LawGeex（一家以色列的公司）利用自然语言处理实现法律合同和保密协议 的自动化审查。LawGeex 曾经挑战 20 位训练有素的美国律师，对 5 份真实的保 密协议（NDA）的法律问题进行审查，美国律师的速度比它们的 AI 系统更慢。 这个测试由一位独立律师进行监督，并在法律专家和法学教授的指导下进行。律 师平均花费 92 分钟对全部 5 份 NDA 进行审查，所得到的平均准确率为 85%。 LawGeex AI 的准确率为 94%，与最好的律师的准确率相等，但它完成全部工作 仅仅花了 26 秒钟。听我讲这个 AI 故事的律师全都很高兴。NDA 审查工作并不 是他们最喜爱的工作内容，所以他们很高兴能够摆脱常规任务，并将更多时间聚 焦在更高价值、更高收益的工作上。

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