تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية وحالات استخدامها للمؤسسات الحديثة

أكثر من 80٪ من البيانات المتوفرة في المشهد الرقمي هي بيانات غير منظمة. ما هي البيانات غير المهيكلة بالضبط؟

النصوص والصور ومقاطع الفيديو التي لا يمكن تمثيلها بتنسيق رسومي أو جدولي (بشكل أساسي في أي شكل ثابت من البيانات المنظمة) تنتج بيانات غير منظمة. الآن لن تكون البيانات غير المهيكلة ذات فائدة للشركات إذا لم يتم تحليلها وتنظيمها. لذلك ، نحتاج إلى NLP (معالجة اللغة الطبيعية) لمعالجة هذه البيانات غير المهيكلة وتنظيمها وتفسيرها.

سبب رائع آخر لاستخدام تقنية معالجة اللغة الطبيعية هو تكوين التواصل بين الأفراد والتقنيات الحديثة مثل الذكاء الاصطناعي ، والتعلم الآلي ، والروبوتات ، إلخ.

تستخدم المؤسسات الرقمية تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية للتأكد من أن التقنيات الحديثة يمكنها تفسير كل بيانات غير منظمة تم إصدارها في مجالها. في واقع الأمر ، من المتوقع أن تصل الإيرادات العالمية من سوق معالجة اللغة الطبيعية إلى حوالي 43 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2025 حيث تحاول المزيد من المنظمات سد الفجوة بين التواصل البشري والآلي.

نظرًا لأن تطبيقات وبرامج معالجة اللغة الطبيعية تنمو بشكل كبير ، فقد حان الوقت لبدء دمجها في أعمالنا. ماذا لو نبدأ بالأساسيات؟

ستعمل هذه المقالة كدليل شامل لتقنية معالجة اللغة الطبيعية وحالات استخدامها وأمثلة في الوقت الفعلي ، لذا تأكد من عدم تخطي أي شيء مهم.

ما هي معالجة اللغة الطبيعية (NLP)؟

معالجة اللغة الطبيعية هي نوع من الذكاء الاصطناعي يساعد في تمكين أجهزة الكمبيوتر من معالجة اللغة البشرية وتفسيرها. بعبارات بسيطة ، تمنح تقنية البرمجة اللغوية العصبية للآلات القدرة على قراءة وفهم واشتقاق المعنى من أي بيانات غير منظمة. من الناحية المثالية ، يعالج نموذج معالجة اللغة الطبيعية الكلام والنص من خلال قاعدة حسابية مدعومة ببرامج مختلفة.

يمكن للشركات استخراج المزيد من الأنماط والرؤى المخفية من البيانات غير المهيكلة واتخاذ قرارات مستنيرة مدعومة بحقائق قوية.

اليوم ، يزدهر الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية ، وذلك بفضل التحسينات الكبيرة في إمكانية الوصول إلى البيانات وزيادة القوة الحسابية. يوضح هذا كيف تعتمد المؤسسات من كل مجال ، مثل الرعاية الصحية والتمويل والإعلام والموارد البشرية وما إلى ذلك ، على تقنيات معالجة اللغة الطبيعية.

سوف تفهم المزيد من البرمجة اللغوية العصبية من خلال اكتشاف تطبيقاتها وأمثلة في العالم الحقيقي.

أمثلة في الوقت الفعلي للذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغات الطبيعية

في حين أن مصطلحات الذكاء الاصطناعي (AI) ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) قد تستحضر صورًا للروبوتات المستقبلية ، إلا أن هناك بالفعل أمثلة أساسية في البرمجة اللغوية العصبية تستخدم من قبل المنظمات بشكل يومي. فيما يلي بعض الأمثلة البارزة في الوقت الفعلي لتقنية معالجة اللغة الطبيعية:

المساعدين الأذكياء

قد تكون على دراية بالفعل بـ Siri من Apple و Alexa من أمازون ، والمتخصصين في التعرف على الكلام عبر ميزات التعرف على الصوت. يستنتج هؤلاء المساعدون الأذكياء أيضًا استجابات هادفة وقائمة على الحلول للخطاب البشري ، والتي هي في الأساس بيانات غير منظمة.

يتوقع العملاء المعاصرون الآن أن يفهم المساعدون الأذكياء القرائن السياقية ويجعلوا أنشطة معينة أكثر قابلية للإدارة ، مثل طلب العناصر والإجابة على الاستفسارات الشخصية وحتى الاستجابة بروح الدعابة. كل هذا ممكن مع النماذج المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي تساعد المساعدين الأذكياء على فك تشفير الكلام البشري.

يمكن رؤية مثال على ذلك في تطبيق Vyrb ، الذي طورته Appinventiv لعميلها ، Innovative Eyewear. Vyrb هو تطبيق مساعد صوتي لوسائل التواصل الاجتماعي يسمح بالنشر الصوتي على منصات مثل Twitter و Facebook باستخدام نظارات البلوتوث وغيرها من الأجهزة القابلة للارتداء. هذا مثال كلاسيكي على كيفية استخدام المؤسسات للمساعدين الأذكياء المعتمدين على البرمجة اللغوية العصبية في عملياتهم التجارية الحديثة.

نص تنبؤي

ميزات مثل التصحيح التلقائي والنص التنبئي والإكمال التلقائي شائعة جدًا في الهواتف الذكية وغيرها من المساحات عبر الإنترنت. تتشابه النصوص التنبؤية تقريبًا مع محركات البحث التي تتنبأ بالكلمات القادمة وتقترحها بناءً على ما تكتبه وتبحث عنه بشكل متكرر. تعمل ميزة التصحيح التلقائي على تغيير كلماتك لجعل العبارة بأكملها تبدو أكثر صلة بالمستخدم الآخر. وفي الوقت نفسه ، تتعلم الآلة منك أيضًا في كل مرة تقترحها.

كلما طالت مدة استخدامك لميزة النصوص التنبؤية المستندة إلى AI-NLP ، زادت معرفتها وتخصيصها وفقًا لتفضيلاتك.

مكالمات هاتفية رقمية

ربما تكون قد سمعت هذا بشكل شائع "قد يتم تسجيل هذه المكالمة لأغراض التدريب" وتتساءل عما يستتبع ذلك. تُستخدم المكالمات المسجلة لأنظمة البرمجة اللغوية العصبية للتعلم من قاعدة البيانات وتقديم خدمات محسّنة ومخصصة في المستقبل. توجه الأنظمة الآلية مكالمات العملاء إلى روبوتات المحادثة أو ممثلي الخدمة الذين يستجيبون لطلبات العملاء باستخدام قواعد بيانات البرمجة اللغوية العصبية هذه. هذه ممارسة شائعة في البرمجة اللغوية العصبية يتبعها كل عمل يتكون من الاتصالات الرقمية وخدمة العملاء.

على سبيل المثال ، طورت Appiventiv مساعد دردشة AI-bot بناءً على معالجة اللغة الطبيعية للتكامل في تطبيقات الويب والخدمات المصرفية عبر الهاتف المحمول لبنك عالمي. ساعد هذا البنك في حل شكاوى العملاء في الوقت الفعلي ، واتخاذ إجراءات سريعة بشأن بطاقات الائتمان المسروقة أو أي سرقة وتعزيز خدمة العملاء إلى أقصى إمكاناتها.

مرشحات البريد الإلكتروني

تعد عوامل تصفية البريد الإلكتروني واحدة من أكثر التطبيقات الأولية والأساسية لتقنية معالجة اللغة الطبيعية.

بدأت ميزة تصفية البريد الإلكتروني مع مرشحات البريد العشوائي والكشف عن بعض العبارات والكلمات ؛ ومع ذلك ، فقد تمت ترقية هذا إلى التطبيق الأكثر انتشارًا والذي يسمى تصنيف Gmail. يتعرف النظام على ما إذا كان البريد الإلكتروني ينتمي إلى إحدى الفئات الثلاث (الاجتماعية أو الأساسية أو الترويجية) على أساس المحتويات. إذا كنت تستخدم Gmail ، فإن الاحتفاظ بصندوق البريد الوارد بحجم يسهل إدارته يعد أمرًا ضروريًا. تحافظ عوامل تصفية البريد الإلكتروني على سلامة بريدك مما يساعدك على الاستجابة بسرعة.

تحليل البيانات

نظرًا لأن المزيد من بائعي ذكاء الأعمال بدأوا في استخدام واجهات اللغة الطبيعية لتصور البيانات ، تم دمج تقنية معالجة اللغة الطبيعية في سير عمل تحليل البيانات. أحد الأمثلة على ذلك هو الترميزات المرئية الأكثر ذكاءً التي توفر أفضل تصور للمهمة الصحيحة بناءً على دلالات البيانات. هذا يفتح المزيد من الفرص للأشخاص لاستكشاف بيانات عملك باستخدام عبارات معالجة اللغة الطبيعية وأجزاء الأسئلة.

عند تطبيق البرمجة اللغوية العصبية على البيانات ، فإنه لا يعزز مستوى إمكانية الوصول فحسب ، بل يقلل أيضًا من حاجز التحليلات عبر المؤسسات.

ترجمة اللغة

لا تسمح العديد من اللغات بالترجمة المباشرة ولديها أوامر مختلفة لتراكيب الجمل ، والتي تتجاهلها خدمات الترجمة. لكن معالجة اللغة الطبيعية لا تتجاهل أي بنية للجملة. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن للمترجمين عبر الإنترنت ترجمة أي لغة أو جزء بدقة إلى جانب تقديم النتائج الصحيحة نحويًا.

علاوة على ذلك ، يمكن لبرامج وأدوات معالجة اللغة الطبيعية أيضًا التعرف على اللغة بناءً على نص الإدخال وترجمته تلقائيًا.

بصرف النظر عن الأمثلة المذكورة أعلاه ، تمنح تقنية معالجة اللغة الطبيعية أيضًا منتجي المحتوى القدرة على أتمتة البيانات الوصفية ومتابعة تفاعلات العلامة التجارية الملائمة. تمامًا مثل الأمثلة ، فإن تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية واسعة وقوية. دعنا نلقي نظرة مفصلة على بعض تطبيقات الأعمال الهامة وحالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية.

استخدام حالات معالجة اللغة الطبيعية في مجال الأعمال

تنشأ مشكلة كبيرة عندما يكون لدى المؤسسات أجزاء كبيرة من بيانات العملاء التي لا تقدم أي رؤى ومعلومات لتنظيم العمل. تساعد تطبيقات وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية في تحليل البيانات غير النظامية لتحديد المشاعر والتعليقات والأنماط والرؤى الأخرى المتعلقة بالأعمال. ما الذي يمكن استخدامه أيضًا في البرمجة اللغوية العصبية؟ هيا نكتشف.

الهدف الإعلان

ذات يوم تبحث عن منتج على أمازون ، وللأيام الأخرى المتتالية ، يتم الإعلان عن منتجات مماثلة لك عبر Google. هل عرفت ما حدث هنا؟

الهدف الإعلان! إنه نوع من الإعلان عبر الإنترنت حيث يتم عرض الإعلانات للمستخدمين بناءً على عمليات البحث التي يجرونها عبر الإنترنت. تستخدم معظم الشركات الرقمية الإعلانات الموجهة لتوفير المال واكتساب عملاء محتملين.

تعتمد خوارزمية الإعلان المستهدف على مطابقة الكلمات الرئيسية. يلتقط نموذج البرمجة اللغوية العصبية هذه الكلمات الرئيسية والعبارات لربطها بالإعلانات. هناك عوامل أخرى ، مثل زيارات موقع الويب الأخيرة وصفحات الويب المفتوحة بشكل متكرر ، تؤثر على خوارزميات الإعلان المستهدفة. ومع ذلك ، فإن البرمجة اللغوية العصبية هي التي تحرك دائرة مشاهدة الكلمات الرئيسية بأكملها.

التوظيف والتوظيف

باستخدام معالجة اللغة الطبيعية ، يمكن للقائمين بالتوظيف العثور على المرشحين المناسبين بسهولة ويسر. تُستخدم تقنيات مثل التعرف على كيان الاسم واستخراج المعلومات التي تديرها البرمجة اللغوية العصبية لاستخراج الموقع والاسم والمهارات والخبرة. علاوة على ذلك ، يمكن استخدام هذه الميزات لتحديد المرشحين المناسبين وغير المناسبين.

خفضت عملية اختيار وفلتر السيرة الذاتية غير المنحازة ما يقرب من 80٪ من العمل اليدوي. تستخدم العديد من المؤسسات أيضًا برنامج معالجة اللغة NaturaL مثل ATS (نظام تتبع المتقدمين) لفحص السير الذاتية بكفاءة.

مراقبة مواقع التواصل الاجتماعي

قد يكون العميل المحتمل لكل شركة متاحًا على منصات الوسائط الاجتماعية للحفاظ على وجود رقمي. تُنشئ خلاصاتهم ومنشوراتهم اليومية بيانات ضخمة تُظهر أنماط شراء المستخدم ، وسلوك العملاء ، وإعجاباتهم ، وما يكرهون. هنا ، يمكن أن تساعد تقنيات البرمجة اللغوية العصبية الشركات على تحليل منشورات وسائل التواصل الاجتماعي واستخراج الأفكار ذات الصلة عنها. تسمح مراقبة وسائل التواصل الاجتماعي أيضًا للمؤسسات بفحص مشكلات المنتج التي يواجهها المستخدمون.

روبوتات المحادثة

تعتبر خدمة العملاء والخبرة أهم جزء في أي عمل تجاري. لقد ناقشنا بالفعل استخدامات معالجة اللغة الطبيعية في المساعدة الذكية وروبوتات المحادثة ؛ ومع ذلك ، جنبًا إلى جنب مع ترقية تجربة العملاء ، يوفر البرمجة اللغوية العصبية أيضًا تكلفة عملك لتوظيف ممثلي العملاء.

من التوصية بمنتج إلى جمع تعليقات المنتج ، تعمل روبوتات المحادثة كرفيق مثالي للعملاء العصريين.

على سبيل المثال ، Mudra هو تطبيق chatbot يوفر حلول إدارة الميزانية لجيل الألفية ، وبالتالي تقليل التكاليف وإحداث ثورة في عملية إدارة الأموال المالية التقليدية.

تلخيص النص

التلخيص التلقائي للنص واضح بذاته. تساعد الميزة في تلخيص النص عن طريق استخراج أهم الوظائف والكلمات الرئيسية. الهدف النهائي هو تبسيط عملية الاطلاع على كميات هائلة من البيانات ، بما في ذلك الوثائق القانونية ، والأوراق العلمية ، والمحتوى الإخباري / المقالات ، إلخ.

هناك نوعان من تقنيات البرمجة اللغوية العصبية القياسية التي تستخدمها المؤسسات لتلخيص البيانات:

• التلخيص المستند إلى الاستخراج - يقوم هذا باستخراج العبارات الرئيسية وإنشاء ملخص بدون تحسين النص وإضافة محتوى إضافي
• التلخيص القائم على التجريد - يؤدي هذا إلى إنشاء عبارات جديدة عن طريق إعادة صياغة المحتوى الأصلي. هذا النهج أكثر شيوعًا ويؤدي بشكل أفضل في أتمتة العمليات التجارية.

كشف الاستعجال

استخدامات معالجة اللغة الطبيعية واسعة النطاق كما تستخدمها. يساعد البرمجة اللغوية العصبية أيضًا الشركات على اكتشاف الإلحاح في النص. يتم تخصيص نموذج الكشف عن الاستعجال المستند إلى البرمجة اللغوية العصبية (NLP) وتدريبه من قبل المؤسسات للتعرف على كلمات وتعبيرات معينة تدل على السخط والجاذبية.

يتيح ذلك للمؤسسات تحديد أولويات طلبات العملاء الأكثر أهمية حتى لا يتم دفنها تحت كومة من التذاكر التي لم يتم حلها. يعمل الكشف عن حالة الطوارئ أيضًا على تحسين وقت استجابة الأعمال ، مما يؤدي إلى أقصى قدر من رضا العملاء.

لا تقتصر الفوائد القوية لـ AI و NLP على اكتشاف الإلحاح على النص فقط. في المشهد الرقمي الحالي ، يتم الاستفادة من التطبيقات والبرامج القائمة على البرمجة اللغوية العصبية في كل صناعة لكل جانب من جوانب إدارة الطوارئ.

أحد الأمثلة البارزة على اكتشاف الاستعجال في صناعة الرعاية الصحية هو تطبيق YouCOMM المستند إلى AI و NLP الذي يوفر وصولاً في الوقت الفعلي إلى المساعدة الطبية. يساعد على ربط مرضى المستشفى بالممرضات في المنزل في حالة الطوارئ أو العلاج الطبي الطارئ.

إن الجمع بين معالجة اللغة الطبيعية والذكاء الاصطناعي هو ما تحتاجه كل مؤسسة لإدارة الأعمال بكفاءة أكبر. هناك برامج وأدوات لا حصر لها في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) متاحة والتي يمكن تخصيصها وفقًا لاحتياجات وعمليات كل عمل. ومع ذلك ، سيكون من الأفضل البحث عن الخبرة المهنية من شركة موثوقة لتطوير برامج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لاكتساب تحليلات ورؤى مخصصة.

كيف يمكن أن يساعدك Appinventiv في أفضل حلول البرمجة اللغوية العصبية؟

لدى Appinventiv فريق خبراء من مطوري برامج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي لتصميم حلول ذكية وأتمتة مهام الأعمال وخدمة عملائك بشكل أفضل. تتراوح خبراتنا من التقاط البيانات ومعالجتها إلى التحليلات وحلول التعلم الآلي ، حيث نقدم فقط ما هو الأفضل لعملك. اسمح لنا بتحويل قدرات عملك من خلال خدماتنا. اتصل بنا!