Applicazioni NLP e loro casi d'uso per le aziende moderne

Più dell'80% dei dati disponibili nel panorama digitale sono dati non strutturati. Che cosa sono esattamente i dati non strutturati?

I testi, le immagini e i video che non possono essere rappresentati in formato grafico o tabellare (sostanzialmente in qualsiasi forma coerente di dati strutturati) costituiscono dati non strutturati. Ora i dati non strutturati non sarebbero utili alle aziende se non analizzati e strutturati. Pertanto, abbiamo bisogno della NLP (Natural Language Processing) per elaborare, organizzare e interpretare questi dati non strutturati.

Un altro motivo affascinante per utilizzare la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale è creare una comunicazione tra individui e tecnologie moderne come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico, la robotica, ecc.

Le aziende digitali utilizzano le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale per garantire che le moderne tecnologie possano interpretare ogni singolo dato non strutturato rilasciato nel loro dominio. In effetti, si prevede che le entrate mondiali del mercato dell'elaborazione del linguaggio naturale raggiungeranno circa 43 miliardi di dollari entro il 2025, poiché sempre più organizzazioni tenteranno di colmare il divario tra comunicazione umana e macchina.

Poiché le applicazioni ei software di elaborazione del linguaggio naturale stanno crescendo in modo esponenziale, è giunto il momento di iniziare a incorporarli nella nostra attività. Che ne dici di iniziare con le basi?

Questo articolo fungerà da guida completa per la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale, i suoi casi d'uso e gli esempi in tempo reale, quindi assicurati di non saltare nulla di importante.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?

L'elaborazione del linguaggio naturale è il tipo di intelligenza artificiale che aiuta i computer a elaborare e interpretare il linguaggio umano. In parole povere, la tecnologia NLP offre alle macchine la capacità di leggere, comprendere e ricavare un significato da qualsiasi dato non strutturato. Idealmente, il modello di elaborazione del linguaggio naturale manipola il parlato e il testo attraverso una base computazionale alimentata da vari software.

Le aziende possono estrarre ulteriormente schemi e approfondimenti nascosti da dati non strutturati e prendere decisioni informate supportate da fatti concreti.

Oggi l'IA e la PNL stanno fiorendo, grazie ai notevoli miglioramenti nell'accessibilità dei dati e all'aumento della potenza di calcolo. Ciò mostra come le aziende di ogni settore, come sanità, finanza, media, risorse umane, ecc., si affidano alle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale.

Capirai di più sulla PNL scoprendo le sue applicazioni e gli esempi del mondo reale.

Esempi in tempo reale di AI e PNL

Sebbene i termini Intelligenza Artificiale (AI) e Natural Language Processing (NLP) possano evocare immagini di robot futuristici, esistono già esempi di base della NLP utilizzati quotidianamente dalle organizzazioni. Di seguito sono riportati alcuni importanti esempi in tempo reale della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale:

Assistenti intelligenti

Potresti già avere familiarità con Siri di Apple e Alexa di Amazon, specializzati nel riconoscimento del parlato tramite funzionalità di riconoscimento vocale. Questi assistenti intelligenti deducono inoltre risposte significative e basate su soluzioni al parlato umano, che sono principalmente dati non strutturati.

I clienti moderni ora si aspettano che gli assistenti intelligenti comprendano gli indizi contestuali e rendano determinate attività più gestibili, come ordinare articoli, rispondere a domande personali e persino rispondere in modo umoristico. Tutto questo è possibile con i modelli basati sulla NLP supportati dall'intelligenza artificiale che aiuta gli assistenti intelligenti a decodificare il linguaggio umano.

Un esempio di questo può essere visto nell'app Vyrb, che Appinventiv ha sviluppato per il suo cliente, Innovative Eyewear. Vyrb è un'app di assistente vocale per i social media che consente la pubblicazione vocale su piattaforme come Twitter e Facebook utilizzando occhiali bluetooth e altri dispositivi indossabili. Questo è un classico esempio di come le organizzazioni possono utilizzare assistenti intelligenti basati sulla NLP per i loro processi aziendali moderni.

Testo predittivo

Funzionalità come la correzione automatica, il testo predittivo e il completamento automatico sono estremamente comuni negli smartphone e in altri spazi online. I testi predittivi sono quasi simili ai motori di ricerca che prevedono e suggeriscono parole imminenti in base a ciò che digiti e cerchi frequentemente. La funzione di correzione automatica cambia anche le tue parole per far sembrare l'intera affermazione più pertinente per l'altro utente. Nel frattempo, anche la macchina sta imparando da te ogni volta che suggerisce.

Più a lungo utilizzi la funzione di testi predittivi basata su AI-NLP, più imparerà e si personalizzerà in base alle tue preferenze.

Telefonate digitali

Potresti aver sentito comunemente questo "questa chiamata potrebbe essere registrata a scopo di formazione" e chiederti cosa comporti. Le chiamate registrate vengono utilizzate dai sistemi NLP per apprendere dal database e fornire servizi migliorati e personalizzati in futuro. I sistemi automatizzati indirizzano le chiamate dei clienti ai chatbot o ai rappresentanti del servizio che rispondono alle richieste dei clienti utilizzando questi database NLP. Questa è una pratica NLP comune seguita da ogni azienda che consiste in telecomunicazioni digitali e servizio clienti.

Ad esempio, Appiventiv ha sviluppato un assistente di chat AI-bot basato sull'elaborazione del linguaggio naturale da integrare nelle applicazioni di web e mobile banking di una banca globale. Ciò ha aiutato la banca a risolvere i reclami dei clienti in tempo reale, ad agire rapidamente in caso di furto di carte di credito oa qualsiasi furto e a migliorare il servizio clienti al massimo delle sue potenzialità.

Filtri di posta elettronica

Una delle applicazioni più iniziali e basilari della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale sono i filtri e-mail.

La funzione di filtro e-mail è iniziata con i filtri antispam e la scoperta di determinate frasi e parole; tuttavia, questo è stato aggiornato all'applicazione più diffusa chiamata classificazione di Gmail. Il sistema riconosce se l'e-mail appartiene a una delle tre categorie (social, primaria o promozioni) in base ai contenuti. Se utilizzi Gmail, mantenere la tua casella di posta in una dimensione gestibile è essenziale. I filtri e-mail mantengono intatta la pertinenza della tua posta, il che ti aiuta a rispondere rapidamente.

Analisi dei dati

Poiché sempre più fornitori di Business Intelligence hanno iniziato a utilizzare interfacce in linguaggio naturale per la visualizzazione dei dati, la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale è integrata nel flusso di lavoro di analisi dei dati. Un esempio sono le codifiche visive più intelligenti che forniscono la migliore visualizzazione per l'attività corretta in base alla semantica dei dati. Questo apre più opportunità per le persone di esplorare i tuoi dati aziendali utilizzando dichiarazioni di elaborazione del linguaggio naturale e frammenti di domande.

L'applicazione della PNL ai dati non solo migliora il livello di accessibilità, ma riduce anche la barriera all'analisi tra le organizzazioni.

Traduzione in lingua

Molte lingue non consentono la traduzione diretta e hanno vari ordini per le strutture delle frasi, che i servizi di traduzione trascurano. Ma l'elaborazione del linguaggio naturale non trascura nessuna struttura delle frasi. Con la PNL, i traduttori online possono tradurre accuratamente qualsiasi lingua o frammento e presentare risultati grammaticalmente corretti.

Inoltre, il software e gli strumenti di Natural Language Processing possono anche riconoscere la lingua in base al testo immesso e tradurla automaticamente.

Oltre agli esempi sopra menzionati, la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale offre anche ai produttori di contenuti il ​​potere di automatizzare i metadati e perseguire interazioni convenienti con il marchio. Proprio come gli esempi, le applicazioni della PNL sono anche ampie e potenti. Diamo uno sguardo dettagliato ad alcune delle applicazioni aziendali significative e ai casi d'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale.

Casi d'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale nel panorama aziendale

Un grosso problema sorge quando le aziende dispongono di grandi quantità di dati sui clienti che non forniscono approfondimenti e informazioni per regolare l'attività. Le applicazioni e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale aiutano ad analizzare i dati irregolari per identificare sentimenti, feedback, modelli e altri approfondimenti relativi al business. Per cos'altro può essere utilizzata la PNL? Scopriamolo.

Pubblicità di destinazione

Un giorno cerchi un prodotto su Amazon e per gli altri giorni consecutivi prodotti simili ti vengono pubblicizzati tramite Google. Hai capito cosa è successo qui?

Pubblicità di destinazione! È un tipo di pubblicità online in cui gli annunci vengono mostrati agli utenti in base alle loro ricerche online. La maggior parte delle aziende digitali utilizza la pubblicità mirata per risparmiare denaro e acquisire potenziali clienti.

L'algoritmo della pubblicità target si basa sulla corrispondenza delle parole chiave. Il modello NLP cattura tali parole chiave e frasi da associare agli annunci. Altri fattori, come le visite recenti al sito Web e le pagine Web aperte di frequente, influiscono sugli algoritmi pubblicitari target. Tuttavia, l'intera cerchia degli orologi per parole chiave è guidata dalla PNL.

Assunzione e reclutamento

Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, i reclutatori possono trovare i candidati adatti in modo semplice e conveniente. Le tecniche come il riconoscimento dell'entità del nome e l'estrazione di informazioni gestite da NLP vengono utilizzate per estrarre posizione, nome, abilità ed esperienza. Inoltre, queste caratteristiche possono essere utilizzate per identificare i candidati idonei e non idonei.

Questo filtro del curriculum imparziale e il processo di selezione hanno ridotto di circa l'80% il lavoro manuale. Molte aziende utilizzano anche il software Natural Language Processing come ATS (Applicant Tracking System) per esaminare i curriculum in modo efficiente.

Monitoraggio dei social media

Il potenziale cliente di ogni azienda potrebbe essere disponibile sulle piattaforme di social media per mantenere una presenza digitale. I loro feed e post giornalieri generano dati enormi che mostrano i modelli di acquisto dell'utente, il comportamento dei clienti, i Mi piace e i Non mi piace. Qui, le tecniche della PNL possono aiutare le aziende ad analizzare i post sui social media ed estrarre informazioni pertinenti su di essi. Il monitoraggio dei social media consente inoltre alle aziende di esaminare i problemi relativi ai prodotti affrontati dagli utenti.

Chatbot

Il servizio clienti e l'esperienza sono la parte più cruciale di qualsiasi attività commerciale. Abbiamo già discusso gli usi del Natural Language Processing nell'assistenza intelligente e nei chatbot; tuttavia, oltre all'aggiornamento dell'esperienza del cliente, la NLP consente di risparmiare anche sui costi aziendali per l'assunzione di rappresentanti dei clienti.

Dalla raccomandazione di un prodotto alla raccolta di feedback sul prodotto, i chatbot si comportano come un compagno perfetto per i clienti moderni.

Ad esempio, Mudra è un'app chatbot che fornisce soluzioni di gestione del budget ai millennial, riducendo così i costi e rivoluzionando il tradizionale processo di gestione del denaro finanziario.

Riassunto del testo

Il riepilogo automatico del testo è abbastanza autoesplicativo. La funzione aiuta a riassumere il testo estraendo le funzioni e le parole chiave più importanti. L'obiettivo finale è semplificare il processo di elaborazione di grandi quantità di dati, inclusi documentazione legale, articoli scientifici, contenuti/articoli di notizie, ecc.

Esistono due tecniche standard di PNL utilizzate dalle imprese per riassumere i dati:

• Riepilogo basato sull'estrazione: estrae frasi chiave e crea un riepilogo senza migliorare il testo e aggiungere contenuti extra
• Riepilogo basato sull'astrazione: crea nuove frasi parafrasando il contenuto originale. Questo approccio è più comune e offre prestazioni migliori nell'automazione dei processi aziendali.

Rilevamento di urgenza

Gli usi dell'elaborazione del linguaggio naturale sono tanto estesi quanto li usi. La PNL aiuta anche le aziende a rilevare l'urgenza nel testo. Il modello di rilevamento dell'urgenza basato sulla NLP è personalizzato e formato dalle aziende per riconoscere determinate parole ed espressioni che denotano malcontento e gravità.

Ciò consente alle aziende di dare priorità alle richieste dei clienti più critiche in modo che non vengano sepolte sotto la pila di ticket irrisolti. Il rilevamento dell'urgenza migliora anche il tempo di risposta aziendale, portando alla massima soddisfazione del cliente.

I potenti vantaggi dell'IA e della PNL non si limitano solo al rilevamento dell'urgenza sul testo. Nell'attuale panorama digitale, le applicazioni e i software basati sulla NLP vengono sfruttati in ogni settore per ogni aspetto della gestione delle emergenze.

Un importante esempio di rilevamento dell'urgenza nel settore sanitario è l'app YouCOMM basata su AI e NLP che fornisce accesso in tempo reale all'assistenza medica. Aiuta a connettere i pazienti ospedalieri con gli infermieri interni in caso di urgenza o cure mediche di emergenza.

La combinazione di elaborazione del linguaggio naturale e intelligenza artificiale è ciò di cui ogni azienda ha bisogno per gestire il proprio business in modo più efficiente. Sono disponibili infiniti software e strumenti NLP che possono essere personalizzati in base alle esigenze e ai processi di ogni azienda. Tuttavia, sarebbe meglio cercare l'esperienza professionale di una società di sviluppo software affidabile di AI e ML per ottenere analisi e approfondimenti personalizzati.

In che modo Appinventiv può aiutarti con le migliori soluzioni NLP?

Appinventiv ha un team di esperti di software AI e sviluppatori di app per progettare soluzioni intelligenti, automatizzare le attività aziendali e servire meglio i tuoi clienti. La nostra esperienza spazia dall'acquisizione e dall'elaborazione dei dati alle soluzioni di analisi e apprendimento automatico, fornendo solo ciò che è meglio per la tua azienda. Consentici di trasformare le tue capacità aziendali attraverso i nostri servizi. Connettiti con noi!