Aplikacje NLP i ich przypadki użycia dla nowoczesnych przedsiębiorstw

Ponad 80% danych dostępnych w krajobrazie cyfrowym to dane nieustrukturyzowane. Czym dokładnie są dane nieustrukturyzowane?

Teksty, obrazy i filmy, których nie można przedstawić w formacie graficznym lub tabelarycznym (w zasadzie w jakiejkolwiek spójnej formie danych strukturalnych), tworzą dane nieustrukturyzowane. Teraz nieustrukturyzowane dane nie byłyby przydatne dla firm, gdyby nie były analizowane i ustrukturyzowane. Dlatego potrzebujemy NLP (przetwarzania języka naturalnego) do przetwarzania, organizowania i interpretowania tych nieustrukturyzowanych danych.

Innym fascynującym powodem korzystania z technologii przetwarzania języka naturalnego jest formowanie komunikacji między jednostkami i nowoczesnymi technologiami, takimi jak sztuczna inteligencja, uczenie maszynowe, robotyka itp.

Przedsiębiorstwa cyfrowe korzystają z aplikacji przetwarzania języka naturalnego, aby zapewnić, że nowoczesne technologie mogą interpretować wszystkie nieustrukturyzowane dane opublikowane w ich domenie. W rzeczywistości przewiduje się, że światowe przychody z rynku przetwarzania języka naturalnego wyniosą około 43 miliardów USD do 2025 r., ponieważ coraz więcej organizacji próbuje wypełnić lukę między komunikacją między ludźmi a maszynami.

Ponieważ aplikacje i oprogramowanie do przetwarzania języka naturalnego rozwijają się wykładniczo, nadszedł czas, abyśmy zaczęli włączać je do naszej działalności. A może zaczniemy od podstaw?

Ten artykuł będzie obszernym przewodnikiem po technologii przetwarzania języka naturalnego, jej przypadkach użycia i przykładach w czasie rzeczywistym, więc nie pomiń niczego ważnego.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego (NLP)?

Przetwarzanie języka naturalnego to rodzaj sztucznej inteligencji, który pomaga komputerom przetwarzać i interpretować ludzki język. Mówiąc prościej, technologia NLP daje maszynom możliwość czytania, rozumienia i wydobywania znaczenia z dowolnych nieustrukturyzowanych danych. W idealnym przypadku model przetwarzania języka naturalnego manipuluje mową i tekstem za pomocą bazy obliczeniowej obsługiwanej przez różne oprogramowanie.

Firmy mogą dalej wydobywać ukryte wzorce i spostrzeżenia z nieustrukturyzowanych danych i podejmować świadome decyzje poparte solidnymi faktami.

Obecnie sztuczna inteligencja i NLP kwitną dzięki znacznej poprawie dostępności danych i zwiększeniu mocy obliczeniowej. Pokazuje to, w jaki sposób przedsiębiorstwa z każdej dziedziny, takiej jak opieka zdrowotna, finanse, media, zasoby ludzkie itp., polegają na technikach przetwarzania języka naturalnego.

Zrozumiesz więcej o NLP, odkrywając jego rzeczywiste zastosowania i przykłady.

Przykłady AI i NLP w czasie rzeczywistym

Chociaż terminy Sztuczna Inteligencja (AI) i Natural Language Processing (NLP) mogą przywoływać obrazy futurystycznych robotów, istnieją już podstawowe przykłady NLP używane na co dzień przez organizacje. Poniżej znajduje się kilka wybitnych przykładów technologii przetwarzania języka naturalnego w czasie rzeczywistym:

Inteligentni asystenci

Być może znasz już Siri firmy Apple i Alexa firmy Amazon, specjalizujące się w rozpoznawaniu mowy za pomocą funkcji rozpoznawania głosu. Ci inteligentni asystenci dodatkowo wyprowadzają znaczące i oparte na rozwiązaniach reakcje na ludzką mowę, która jest przede wszystkim nieustrukturyzowanymi danymi.

Współcześni klienci oczekują teraz, że inteligentni asystenci zrozumieją wskazówki kontekstowe i ułatwią zarządzanie niektórymi czynnościami, takimi jak zamawianie przedmiotów, odpowiadanie na osobiste pytania, a nawet odpowiedzi humorystyczne. Wszystko to jest możliwe dzięki modelom opartym na NLP wspieranym przez sztuczną inteligencję, która pomaga inteligentnym asystentom dekodować ludzką mowę.

Przykładem może być aplikacja Vyrb, którą Appinventiv opracował dla swojego klienta, Innovative Eyewear. Vyrb to aplikacja asystenta głosowego dla mediów społecznościowych, która umożliwia publikowanie głosowe na platformach takich jak Twitter i Facebook za pomocą okularów Bluetooth i innych urządzeń do noszenia. Jest to klasyczny przykład tego, jak organizacje mogą wykorzystywać inteligentnych asystentów opartych na NLP do swoich nowoczesnych procesów biznesowych.

Tekst przewidywania

Funkcje takie jak autokorekta, przewidywanie tekstu i autouzupełnianie są niezwykle powszechne w smartfonach i innych przestrzeniach internetowych. Teksty podpowiadające są prawie podobne do wyszukiwarek, które przewidują i sugerują nadchodzące słowa na podstawie tego, co często piszesz i wyszukujesz. Funkcja autokorekty zmienia nawet twoje słowa, aby całe stwierdzenie brzmiało bardziej trafnie dla drugiego użytkownika. Tymczasem maszyna uczy się od Ciebie za każdym razem, gdy zasugeruje.

Im dłużej korzystasz z funkcji przewidywania tekstu opartej na AI-NLP, tym więcej będzie się ona uczyć i dostosowywać do Twoich preferencji.

Cyfrowe rozmowy telefoniczne

Być może słyszeliście to powszechnie „ta rozmowa może być nagrana w celach szkoleniowych” i zastanawiacie się, z czym to się wiąże. Nagrane rozmowy są wykorzystywane przez systemy NLP do uczenia się z bazy danych i świadczenia ulepszonych i spersonalizowanych usług w przyszłości. Zautomatyzowane systemy kierują połączenia klientów do chatbotów lub przedstawicieli serwisu, którzy odpowiadają na żądania klientów, korzystając z tych baz danych NLP. Jest to powszechna praktyka NLP stosowana przez każdy biznes, który składa się z telekomunikacji cyfrowej i obsługi klienta.

Na przykład Appiventiv opracował asystenta czatu AI-bota opartego na przetwarzaniu języka naturalnego, aby zintegrować go z aplikacjami bankowości internetowej i mobilnej globalnego banku. Pomogło to bankowi w rozwiązywaniu reklamacji klientów w czasie rzeczywistym, podejmowaniu szybkich działań w przypadku skradzionych kart kredytowych lub wszelkich kradzieży oraz ulepszeniu obsługi klienta do maksimum.

Filtry poczty e-mail

Jednym z najbardziej początkowych i podstawowych zastosowań technologii przetwarzania języka naturalnego są filtry poczty e-mail.

Funkcja filtra poczty e-mail rozpoczęła się od filtrów spamu i odkrywania określonych fraz i słów; jednak została ona uaktualniona do najpopularniejszej aplikacji o nazwie klasyfikacja Gmail. System rozpoznaje, czy wiadomość e-mail należy do jednej z trzech kategorii (społecznościowej, podstawowej lub promocyjnej) na podstawie treści. Jeśli korzystasz z Gmaila, niezbędne jest utrzymywanie skrzynki odbiorczej w rozsądnym rozmiarze. Filtry poczty e-mail utrzymują trafność Twojej poczty nienaruszone, co pomaga szybko reagować.

Analiza danych

Ponieważ coraz więcej dostawców Business Intelligence zaczęło wykorzystywać interfejsy języka naturalnego do wizualizacji danych, technologia przetwarzania języka naturalnego jest integrowana z przepływem pracy analizy danych. Jednym z przykładów jest inteligentniejsze kodowanie wizualne, które zapewnia najlepszą wizualizację dla właściwego zadania w oparciu o semantykę danych. Daje to ludziom więcej możliwości eksploracji danych biznesowych za pomocą instrukcji przetwarzania języka naturalnego i fragmentów pytań.

Zastosowanie NLP do danych nie tylko zwiększa poziom dostępności, ale także obniża barierę dla analityki w organizacjach.

Tłumaczenie językowe

Wiele języków nie pozwala na proste tłumaczenie i ma różne porządki struktur zdań, które przeoczają usługi tłumaczeniowe. Ale przetwarzanie języka naturalnego nie pomija żadnej struktury zdań. Dzięki NLP tłumacze online mogą dokładnie przetłumaczyć dowolny język lub fragment wraz z przedstawieniem poprawnych gramatycznie wyników.

Co więcej, oprogramowanie i narzędzia do przetwarzania języka naturalnego mogą również rozpoznawać język na podstawie tekstu wejściowego i automatycznie go tłumaczyć.

Oprócz wymienionych powyżej przykładów technologia przetwarzania języka naturalnego daje również producentom treści możliwość automatyzacji metadanych i prowadzenia wygodnych interakcji z marką. Podobnie jak przykłady, zastosowania NLP są nawet szerokie i potężne. Przyjrzyjmy się szczegółowo niektórym istotnym aplikacjom biznesowym i przypadkom użycia przetwarzania języka naturalnego.

Przypadki użycia przetwarzania języka naturalnego w krajobrazie biznesowym

Poważny problem pojawia się, gdy przedsiębiorstwa mają duże ilości danych o klientach, które nie dostarczają żadnych spostrzeżeń ani informacji regulujących działalność biznesową. Aplikacje i techniki przetwarzania języka naturalnego pomagają analizować nieregularne dane w celu identyfikowania nastrojów, informacji zwrotnych, wzorców i innych informacji związanych z biznesem. Do czego jeszcze można wykorzystać NLP? Dowiedzmy Się.

Reklama docelowa

Jednego dnia szukasz produktu na Amazon, a przez kolejne dni podobne produkty są Ci reklamowane przez Google. Zorientowałeś się, co się tutaj stało?

Reklama docelowa! Jest to rodzaj reklamy online, w której reklamy są wyświetlane użytkownikom na podstawie ich wyszukiwań online. Większość firm cyfrowych korzysta z reklam ukierunkowanych, aby zaoszczędzić pieniądze i zdobyć potencjalnych klientów.

Algorytm reklamy targetowej opiera się na dopasowaniu słów kluczowych. Model NLP wyłapuje takie słowa kluczowe i frazy do powiązania z Reklamami. Inne czynniki, takie jak ostatnie wizyty w witrynie i często otwierane strony internetowe, wpływają na docelowe algorytmy reklamowe. Jednak cały krąg zegarków ze słowami kluczowymi jest napędzany przez NLP.

Zatrudnianie i rekrutacja

Korzystając z przetwarzania języka naturalnego, rekruterzy mogą łatwo i wygodnie znaleźć odpowiednich kandydatów. Techniki, takie jak rozpoznawanie jednostek nazw i ekstrakcja informacji, obsługiwane przez NLP, służą do wyodrębniania lokalizacji, nazwy, umiejętności i doświadczenia. Co więcej, cechy te można wykorzystać do identyfikacji kandydatów pasujących i niedopasowanych.

Ten bezstronny filtr wznowień i proces selekcji ograniczyły około 80% pracy ręcznej. Wiele przedsiębiorstw korzysta również z oprogramowania Natural Language Processing, takiego jak ATS (System śledzenia aplikantów), do efektywnego sprawdzania wznowień.

Monitorowanie mediów społecznościowych

Potencjalny klient każdej firmy może być dostępny na platformach mediów społecznościowych, aby utrzymać obecność cyfrową. Ich codzienne kanały i posty generują ogromne ilości danych, które pokazują wzorce zakupowe użytkownika, zachowania klientów, upodobania i niechęci. W tym przypadku techniki NLP mogą pomóc firmom analizować posty w mediach społecznościowych i wydobywać z nich odpowiednie spostrzeżenia. Monitoring mediów społecznościowych umożliwia również przedsiębiorstwom zbadanie problemów produktowych, z jakimi borykają się użytkownicy.

Chatboty

Obsługa klienta i doświadczenie to najważniejsza część każdej firmy. Omówiliśmy już zastosowania przetwarzania języka naturalnego w inteligentnej pomocy i chatbotach; jednak wraz z poprawą obsługi klienta, NLP oszczędza również koszty biznesowe związane z zatrudnianiem przedstawicieli klienta.

Od polecania produktu po zbieranie opinii o produkcie, chatboty są idealnym towarzyszem dla nowoczesnych klientów.

Na przykład Mudra to aplikacja typu chatbot, która zapewnia millenialsom rozwiązania do zarządzania budżetem, zmniejszając w ten sposób koszty i rewolucjonizując tradycyjny proces zarządzania pieniędzmi finansowymi.

Podsumowanie tekstu

Automatyczne podsumowanie tekstu jest dość oczywiste. Funkcja pomaga podsumować tekst, wyodrębniając najważniejsze funkcje i słowa kluczowe. Ostatecznym celem jest uproszczenie procesu przeglądania ogromnych ilości danych, w tym dokumentacji prawnej, artykułów naukowych, treści wiadomości/artykułów itp.

Istnieją dwie standardowe techniki NLP używane przez przedsiębiorstwa do podsumowywania danych:

• Podsumowanie oparte na ekstrakcji – wyodrębnia kluczowe frazy i tworzy podsumowanie bez ulepszania tekstu i dodawania dodatkowej treści
• Podsumowanie oparte na abstrakcji — tworzy nowe frazy, parafrazując oryginalną treść. To podejście jest bardziej powszechne i lepiej sprawdza się w automatyzacji procesów biznesowych.

Wykrywanie pilności

Zastosowania przetwarzania języka naturalnego są tak rozległe, jak ich używasz. NLP pomaga również firmom wykryć pilny charakter tekstu. Model wykrywania pilności oparty na NLP jest dostosowywany i szkolony przez przedsiębiorstwa w celu rozpoznawania określonych słów i wyrażeń oznaczających niezadowolenie i powagę.

Dzięki temu przedsiębiorstwa mogą ustalać priorytety najbardziej krytycznych żądań klientów, tak aby nie zostały zasypane stosem nierozstrzygniętych zgłoszeń. Wykrywanie pilności poprawia również czas reakcji firmy, prowadząc do maksymalnego zadowolenia klienta.

Ogromne zalety AI i NLP nie ograniczają się tylko do wykrywania pilności tekstu. W obecnym cyfrowym krajobrazie aplikacje i oprogramowanie oparte na NLP są wykorzystywane w każdej branży w każdym aspekcie zarządzania kryzysowego.

Jednym z wyróżniających się przykładów wykrywania pilnych sytuacji w branży opieki zdrowotnej jest aplikacja YouCOMM oparta na sztucznej inteligencji i NLP, która zapewnia dostęp do pomocy medycznej w czasie rzeczywistym. Pomaga połączyć pacjentów szpitalnych z pielęgniarkami stacjonarnymi w nagłych przypadkach lub w nagłych przypadkach.

Połączenie przetwarzania języka naturalnego i sztucznej inteligencji jest tym, czego potrzebuje każde przedsiębiorstwo, aby skuteczniej prowadzić biznes. Dostępna jest nieskończona ilość oprogramowania i narzędzi NLP, które można dostosować do potrzeb i procesów każdej firmy. Jednak najlepiej byłoby zasięgnąć profesjonalnej wiedzy od niezawodnej firmy zajmującej się tworzeniem oprogramowania AI i ML, aby uzyskać dostosowane analizy i spostrzeżenia.

W jaki sposób Appinventiv może Ci pomóc z rozwiązaniami Top NLP?

Appinventiv dysponuje zespołem ekspertów składającym się z oprogramowania AI i twórców aplikacji, który projektuje inteligentne rozwiązania, automatyzuje zadania biznesowe i lepiej służy Twoim klientom. Nasza wiedza specjalistyczna obejmuje zarówno przechwytywanie i przetwarzanie danych, jak i rozwiązania analityczne i uczenie maszynowe, zapewniając tylko to, co jest najlepsze dla Twojej firmy. Pozwól nam przekształcić Twoje możliwości biznesowe dzięki naszym usługom. Połącz się z nami!