Aplicații NLP și cazurile lor de utilizare pentru întreprinderile moderne

Peste 80% din datele disponibile în peisajul digital sunt date nestructurate. Ce sunt exact datele nestructurate?

Textele, imaginile și videoclipurile care nu pot fi reprezentate într-un format grafic sau tabelar (practic în orice formă consistentă de date structurate) formează date nestructurate. Acum, datele nestructurate nu ar fi de nici un folos pentru afaceri dacă nu sunt analizate și structurate. Prin urmare, avem nevoie de NLP (Natural Language Processing) pentru a procesa, organiza și interpreta aceste date nestructurate.

Un alt motiv fascinant de a utiliza tehnologia de procesare a limbajului natural este formarea de comunicare între indivizi și tehnologii moderne precum inteligența artificială, învățarea automată, robotica etc.

Întreprinderile digitale folosesc aplicații de procesare a limbajului natural pentru a se asigura că tehnologiile moderne pot interpreta fiecare dată nestructurată eliberată în domeniul lor. De fapt, veniturile la nivel mondial de pe piața de procesare a limbajului natural sunt proiectate să ajungă la aproximativ 43 de miliarde USD până în 2025, pe măsură ce mai multe organizații încearcă să umple golul dintre comunicarea umană și cea automată.

Deoarece aplicațiile și software-ul de procesare a limbajului natural cresc exponențial, este timpul să începem să le încorporăm în afacerea noastră. Ce zici să începem cu elementele de bază?

Acest articol va acționa ca un ghid cuprinzător pentru tehnologia de procesare a limbajului natural, cazurile sale de utilizare și exemplele în timp real, așa că asigurați-vă că nu omiteți nimic important.

Ce este procesarea limbajului natural (NLP)?

Procesarea limbajului natural este tipul de IA care ajută computerele să proceseze și să interpreteze limbajul uman. În termeni simpli, tehnologia NLP oferă mașinilor capacitatea de a citi, înțelege și obține semnificații din orice date nestructurate. În mod ideal, modelul de procesare a limbajului natural manipulează vorbirea și textul printr-o bază de calcul alimentată de diverse programe software.

Companiile pot extrage în continuare modele și perspective ascunse din date nestructurate și pot lua decizii informate susținute de fapte solide.

Astăzi, AI și NLP înfloresc, datorită îmbunătățirilor considerabile ale accesibilității datelor și creșterii puterii de calcul. Aceasta arată modul în care întreprinderile din fiecare domeniu, cum ar fi asistența medicală, finanțele, mass-media, resursele umane etc., se bazează pe tehnicile de procesare a limbajului natural.

Veți înțelege mai multe despre NLP descoperind aplicațiile și exemplele sale din lumea reală.

Exemple în timp real de AI și NLP

În timp ce termenii de inteligență artificială (AI) și procesare a limbajului natural (NLP) ar putea evoca imagini ale roboților futuriști, există deja exemple de bază NLP folosite de organizații zilnic. Mai jos sunt câteva exemple proeminente în timp real de tehnologie de procesare a limbajului natural:

Asistenți inteligenți

S-ar putea să fiți deja familiarizați cu Siri de la Apple și Alexa de la Amazon, specializate în recunoașterea vorbirii prin funcțiile de recunoaștere a vocii. Acești asistenți inteligenți deduc în continuare răspunsuri semnificative și bazate pe soluții la vorbirea umană, care sunt în primul rând date nestructurate.

Clienții moderni se așteaptă acum ca asistenții inteligenți să înțeleagă indicii contextuale și să facă anumite activități mai ușor de gestionat, cum ar fi comandarea articolelor, răspunsul la întrebări personale și chiar răspunsul cu umor. Toate acestea sunt posibile cu modelele bazate pe NLP, susținute de AI, care ajută asistenții inteligenți să decodeze vorbirea umană.

Un exemplu în acest sens poate fi văzut în aplicația Vyrb, pe care Appinventiv a dezvoltat-o ​​pentru clientul său, Innovative Eyewear. Vyrb este o aplicație de asistent vocal pentru rețelele de socializare care permite postarea vocală pe platforme precum Twitter și Facebook folosind ochelari Bluetooth și alte dispozitive portabile. Acesta este un exemplu clasic al modului în care organizațiile pot utiliza asistenți inteligenți bazați pe NLP pentru procesele lor moderne de afaceri.

Text predictiv

Funcții precum corectarea automată, textul predictiv și completarea automată sunt extrem de comune în smartphone-uri și în alte spații online. Textele predictive sunt aproape similare cu motoarele de căutare care prezic și sugerează cuvintele viitoare pe baza a ceea ce tastați și căutați frecvent. Funcția de corectare automată chiar vă schimbă cuvintele pentru a face ca întreaga declarație să sune mai relevantă pentru celălalt utilizator. Între timp, mașina învață și de la tine de fiecare dată când sugerează.

Cu cât folosești mai mult funcția de texte predictive bazată pe AI-NLP, cu atât mai mult se va învăța și se va personaliza în funcție de preferințele tale.

Apeluri telefonice digitale

S-ar putea să fi auzit în mod obișnuit acest lucru „acest apel poate fi înregistrat în scopuri de instruire” și să te întrebi ce înseamnă asta. Apelurile înregistrate sunt folosite pentru ca sistemele NLP să învețe din baza de date și să ofere servicii îmbunătățite și personalizate în viitor. Sistemele automate direcționează apelurile clienților către chatbot-uri sau reprezentanții serviciilor care răspund solicitărilor clienților folosind aceste baze de date NLP. Aceasta este o practică comună NLP urmată de fiecare afacere care constă în telecomunicații digitale și servicii pentru clienți.

De exemplu, Appiventiv a dezvoltat un asistent de chat AI-bot bazat pe procesarea limbajului natural pentru a se integra în aplicațiile bancare web și mobile ale unei bănci globale. Acest lucru a ajutat banca să rezolve reclamațiile clienților în timp real, luând măsuri rapide în cazul cardurilor de credit furate sau a oricărui furt și îmbunătățind serviciul clienți la potențialul maxim.

Filtre de e-mail

Una dintre cele mai inițiale și de bază aplicații ale tehnologiei de procesare a limbajului natural este filtrele de e-mail.

Funcția de filtru de e-mail a început cu filtre de spam și descoperirea anumitor fraze și cuvinte; cu toate acestea, aceasta a fost actualizată la cea mai răspândită aplicație numită clasificare Gmail. Sistemul recunoaște dacă e-mailul aparține uneia dintre cele trei categorii (social, principal sau promoții) pe baza conținutului. Dacă utilizați Gmail, este esențial să vă păstrați căsuța de e-mail într-o dimensiune ușor de gestionat. Filtrele de e-mail păstrează intactă relevanța e-mailului, ceea ce vă ajută să răspundeți rapid.

Analiza datelor

Pe măsură ce mai mulți furnizori de Business Intelligence au început să utilizeze interfețe în limbaj natural pentru vizualizarea datelor, tehnologia de procesare a limbajului natural este integrată în fluxul de lucru de analiză a datelor. Un exemplu sunt codificări vizuale mai inteligente, care oferă cea mai bună vizualizare pentru sarcina potrivită, bazată pe semantica datelor. Acest lucru deschide mai multe oportunități pentru ca oamenii să exploreze datele dvs. de afaceri folosind declarații de procesare a limbajului natural și fragmente de întrebări.

Când aplicați NLP datelor, aceasta nu numai că îmbunătățește nivelul de accesibilitate, ci și reduce bariera în calea analizei în cadrul organizațiilor.

Traducerea limbii

Multe limbi nu permit traducerea directă și au diverse ordine pentru structurile de propoziții, pe care serviciile de traducere le trec cu vederea. Dar Procesarea limbajului natural nu trece cu vederea nicio structură de propoziție. Cu NLP, traducătorii online pot traduce orice limbă sau fragment cu acuratețe și pot prezenta rezultate corecte din punct de vedere gramatical.

Mai mult, software-ul și instrumentele de procesare a limbajului natural pot recunoaște limba pe baza textului introdus și o pot traduce automat.

În afară de exemplele menționate mai sus, tehnologia de procesare a limbajului natural oferă producătorilor de conținut și puterea de a automatiza metadatele și de a urmări interacțiuni convenabile cu brandul. La fel ca și exemplele, aplicațiile NLP sunt chiar largi și puternice. Să aruncăm o privire detaliată asupra unora dintre aplicațiile de afaceri semnificative și cazurile de utilizare ale procesării limbajului natural.

Cazuri de utilizare de procesare a limbajului natural în peisajul afacerilor

O problemă majoră apare atunci când întreprinderile au cantități mari de date despre clienți care nu oferă informații și informații care să reglementeze afacerea. Aplicațiile și tehnicile de procesare a limbajului natural ajută la analiza datelor neregulate pentru a identifica sentimentele, feedback-urile, modelele și alte perspective legate de afaceri. La ce altceva poate fi folosit NLP? Să aflăm.

Publicitate vizată

Într-o zi cauți un produs pe Amazon, iar în celelalte zile consecutive, produse similare îți sunt anunțate prin Google. Ți-ai dat seama ce s-a întâmplat aici?

Publicitate vizată! Este un tip de publicitate online în care anunțurile sunt afișate utilizatorilor pe baza căutărilor lor online. Majoritatea afacerilor digitale folosesc publicitate direcționată pentru a economisi bani și pentru a câștiga potențiali clienți.

Algoritmul publicității vizate se bazează pe potrivirea cuvintelor cheie. Modelul NLP prinde astfel de cuvinte cheie și expresii pentru a le asocia cu anunțurile. Alți factori, cum ar fi vizitele recente pe site și paginile web deschise frecvent, influențează algoritmii de publicitate țintă. Cu toate acestea, întregul cerc de ceasuri de cuvinte cheie este condus de NLP.

Angajare și Recrutare

Folosind procesarea limbajului natural, recrutorii pot găsi candidații potriviți ușor și convenabil. Tehnici precum recunoașterea numelui entităților și extragerea informațiilor conduse de NLP sunt folosite pentru a extrage locația, numele, abilitățile și experiența. În plus, aceste caracteristici pot fi utilizate pentru a identifica candidații potriviți și nepotriviți.

Acest proces imparțial de filtru de reluare și selecție a redus cu aproximativ 80% din munca manuală. Multe întreprinderi utilizează, de asemenea, software-ul de procesare a limbajului Natural, cum ar fi ATS (Applicant Tracking System) pentru a verifica eficient CV-urile.

Monitorizarea rețelelor sociale

Clientul potențial al fiecărei afaceri ar putea fi disponibil pe platformele de social media pentru a menține o prezență digitală. Fluxurile și postările zilnice ale acestora generează date masive care arată modelele de cumpărare ale utilizatorului, comportamentul clienților, aprecierile și displacele. Aici, tehnicile NLP pot ajuta companiile să analizeze postările de pe rețelele sociale și să extragă informații relevante despre ele. Monitorizarea rețelelor sociale permite, de asemenea, întreprinderilor să examineze problemele legate de produse cu care se confruntă utilizatorii.

Chatbots

Serviciul pentru clienți și experiența este cea mai importantă parte a oricărei afaceri. Am discutat deja despre utilizările procesării limbajului natural în asistență inteligentă și chatbot; cu toate acestea, împreună cu îmbunătățirea experienței clienților, NLP economisește și costul afacerii dvs. de angajare a reprezentanților clienților.

De la recomandarea unui produs până la colectarea feedback-ului despre produse, chatboții acționează ca un partener perfect pentru clienții moderni.

De exemplu, Mudra este o aplicație chatbot care oferă mileniilor soluții de gestionare a bugetului, reducând astfel costurile și revoluționând procesul tradițional de gestionare a banilor financiari.

Rezumat text

Rezumarea automată a textului se explică de la sine. Caracteristica ajută la rezumarea textului prin extragerea celor mai importante funcții și cuvinte cheie. Scopul final este de a simplifica procesul de parcurgere a unor cantități mari de date, inclusiv documentație juridică, lucrări științifice, conținut de știri/articole etc.

Există două tehnici standard NLP pe care întreprinderile le folosesc pentru a rezuma datele:

• Rezumat bazat pe extracție - Aceasta extrage fraze cheie și creează un rezumat fără a îmbunătăți textul și a adăuga conținut suplimentar
• Rezumare bazată pe abstracție – Aceasta creează noi fraze prin parafrazarea conținutului original. Această abordare este mai comună și are performanțe mai bune în automatizarea proceselor de afaceri.

Detectarea urgenței

Utilizările procesării limbajului natural sunt la fel de extinse pe cât le folosiți. NLP ajută, de asemenea, companiile să detecteze urgența în text. Modelul de detectare a urgenței bazat pe NLP este personalizat și instruit de întreprinderi pentru a recunoaște anumite cuvinte și expresii care denotă nemulțumire și gravitate.

Acest lucru le permite companiilor să prioritizeze cele mai critice solicitări ale clienților, astfel încât acestea să nu fie îngropate sub mormanul de bilete nerezolvate. Detectarea urgenței îmbunătățește, de asemenea, timpul de răspuns al afacerii, conducând la satisfacția maximă a clienților.

Beneficiile puternice ale AI și NLP nu se limitează doar la detectarea urgenței pe text. În peisajul digital actual, aplicațiile și software-ul bazate pe NLP sunt utilizate în fiecare industrie pentru fiecare aspect al gestionării situațiilor de urgență.

Un exemplu proeminent de detectare a urgenței în industria sănătății este aplicația YouCOMM bazată pe AI și NLP, care oferă acces în timp real la ajutor medical. Ajută la conectarea pacienților din spital cu asistentele interne în caz de urgență sau tratament medical de urgență.

Combinația dintre procesarea limbajului natural și inteligența artificială este ceea ce are nevoie fiecare întreprindere pentru a conduce afacerea mai eficient. Există infinite software și instrumente NLP disponibile care pot fi personalizate pentru nevoile și procesele fiecărei afaceri. Cu toate acestea, cel mai bine ar fi să căutați expertiză profesională de la o companie de încredere de dezvoltare de software AI și ML pentru a obține analize și perspective personalizate.

Cum vă poate ajuta Appinventiv cu soluții de top NLP?

Appinventiv are o echipă de experți de software AI și dezvoltatori de aplicații pentru a proiecta soluții inteligente, a automatiza sarcinile de afaceri și a servi mai bine clienții. Expertiza noastră variază de la capturarea și procesarea datelor până la soluții de analiză și învățare automată, oferind doar ceea ce este mai bun pentru afacerea dvs. Permiteți-ne să vă transformăm capacitățile de afaceri prin serviciile noastre. Conecteaza-te cu noi!