Приложения НЛП и варианты их использования для современных предприятий

Более 80% данных, доступных в цифровом ландшафте, представляют собой неструктурированные данные. Что такое неструктурированные данные?

Тексты, изображения и видео, которые не могут быть представлены в графическом или табличном формате (в основном, в любой согласованной форме структурированных данных), составляют неструктурированные данные. Теперь неструктурированные данные будут бесполезны для бизнеса, если их не проанализировать и не структурировать. Поэтому нам нужно НЛП (обработка естественного языка) для обработки, организации и интерпретации этих неструктурированных данных.

Еще одна интересная причина для использования технологии обработки естественного языка — это формирование связи между людьми и современными технологиями, такими как искусственный интеллект, машинное обучение, робототехника и т. д.

Цифровые предприятия используют приложения для обработки естественного языка, чтобы современные технологии могли интерпретировать все неструктурированные данные, выпущенные в их домене. На самом деле, по прогнозам, мировой доход от рынка обработки естественного языка достигнет около 43 миллиардов долларов США к 2025 году, поскольку все больше организаций пытаются заполнить пробел между человеческим и машинным общением.

Поскольку количество приложений и программного обеспечения для обработки естественного языка растет в геометрической прогрессии, самое время начать внедрять их в наш бизнес. Как насчет того, чтобы начать с основ?

Эта статья будет служить исчерпывающим руководством по технологии обработки естественного языка, вариантам ее использования и примерам в реальном времени, поэтому не пропустите ничего важного.

Что такое обработка естественного языка (NLP)?

Обработка естественного языка — это тип ИИ, который помогает компьютерам обрабатывать и интерпретировать человеческий язык. Проще говоря, технология НЛП дает машинам возможность читать, понимать и извлекать смысл из любых неструктурированных данных. В идеале модель обработки естественного языка манипулирует речью и текстом с помощью вычислительной базы, работающей на различном программном обеспечении.

Компании могут дополнительно извлекать скрытые закономерности и идеи из неструктурированных данных и принимать обоснованные решения, основанные на достоверных фактах.

Сегодня ИИ и НЛП расцветают благодаря значительному улучшению доступности данных и увеличению вычислительной мощности. Это показывает, как предприятия из всех областей, таких как здравоохранение, финансы, средства массовой информации, человеческие ресурсы и т. д., полагаются на методы обработки естественного языка.

Вы узнаете больше о НЛП, открыв для себя его реальные приложения и примеры.

Примеры ИИ и НЛП в реальном времени

Хотя термины «искусственный интеллект» (ИИ) и «обработка естественного языка» (НЛП) могут вызывать в воображении образы футуристических роботов, уже существуют базовые примеры НЛП, ежедневно используемые организациями. Ниже приведены несколько ярких примеров технологии обработки естественного языка в реальном времени:

Умные помощники

Возможно, вы уже знакомы с Siri от Apple и Alexa от Amazon, специализирующимися на распознавании речи с помощью функций распознавания голоса. Эти интеллектуальные помощники дополнительно выводят осмысленные и основанные на решениях ответы на человеческую речь, которая в основном представляет собой неструктурированные данные.

Современные клиенты теперь ожидают, что умные помощники будут понимать контекстуальные подсказки и делать определенные действия более управляемыми, например, заказ товаров, ответы на личные вопросы и даже ответы с юмором. Все это возможно с моделями на основе NLP, поддерживаемыми искусственным интеллектом, который помогает умным помощникам декодировать человеческую речь.

Пример этого можно увидеть в приложении Vyrb, которое Appinventiv разработала для своего клиента Innovative Eyewear. Vyrb — это приложение голосового помощника для социальных сетей, которое позволяет размещать голосовые сообщения на таких платформах, как Twitter и Facebook, используя очки Bluetooth и другие носимые устройства. Это классический пример того, как организации могут использовать интеллектуальных помощников на основе NLP для своих современных бизнес-процессов.

Интеллектуального ввода текста

Такие функции, как автозамена, интеллектуальный ввод текста и автозаполнение, чрезвычайно распространены на смартфонах и в других онлайн-пространствах. Интеллектуальные тексты почти аналогичны поисковым системам, которые предсказывают и предлагают следующие слова на основе того, что вы часто вводите и ищете. Функция автозамены даже изменяет ваши слова, чтобы все утверждение звучало более уместно для другого пользователя. Между тем, машина тоже учится у вас каждый раз, когда предлагает.

Чем дольше вы используете функцию прогнозирования текстов на основе AI-NLP, тем больше она будет учиться и настраивать себя в соответствии с вашими предпочтениями.

Цифровые телефонные звонки

Возможно, вы часто слышали, что «этот звонок может быть записан в целях обучения» и задавались вопросом, что это влечет за собой. Записанные звонки используются системами НЛП для изучения базы данных и предоставления улучшенных и персонализированных услуг в будущем. Автоматизированные системы направляют звонки клиентов чат-ботам или представителям службы, которые отвечают на запросы клиентов, используя эти базы данных НЛП. Это обычная практика НЛП, которой следует каждый бизнес, связанный с цифровыми телекоммуникациями и обслуживанием клиентов.

Например, компания Appiventiv разработала помощника в чате с искусственным интеллектом на основе обработки естественного языка для интеграции в веб-приложения и мобильные банковские приложения глобального банка. Это помогло банку разрешать жалобы клиентов в режиме реального времени, принимать быстрые меры в отношении украденных кредитных карт или любой кражи и повышать уровень обслуживания клиентов до максимального потенциала.

Фильтры электронной почты

Одним из самых первых и основных приложений технологии обработки естественного языка являются фильтры электронной почты.

Функция фильтра электронной почты началась с фильтров спама и обнаружения определенных фраз и слов; однако оно было обновлено до наиболее распространенного приложения, называемого классификацией Gmail. Система распознает, относится ли электронное письмо к одной из трех категорий (социальные, основные или рекламные акции) на основе содержимого. Если вы используете Gmail, очень важно поддерживать управляемый размер папки «Входящие». Фильтры электронной почты сохраняют релевантность вашей почты, что помогает вам быстро отвечать.

Анализ данных

Поскольку все больше поставщиков бизнес-аналитики начали использовать интерфейсы на естественном языке для визуализации данных, технология обработки естественного языка интегрируется в рабочий процесс анализа данных. Одним из примеров являются более интеллектуальные визуальные кодировки, которые обеспечивают наилучшую визуализацию для правильной задачи на основе семантики данных. Это открывает перед людьми больше возможностей для изучения ваших бизнес-данных с помощью операторов обработки естественного языка и фрагментов вопросов.

Когда вы применяете NLP к данным, это не только повышает уровень доступности, но и снижает барьер для аналитики в разных организациях.

Языковой перевод

Многие языки не допускают прямого перевода и имеют различные порядки построения предложений, которые службы перевода не учитывают. Но обработка естественного языка не упускает из виду структуру предложения. С помощью НЛП онлайн-переводчики могут точно перевести любой язык или его фрагмент, представляя грамматически правильные результаты.

Кроме того, программное обеспечение и инструменты обработки естественного языка также могут распознавать язык на основе входного текста и автоматически переводить его.

Помимо упомянутых выше примеров, технология обработки естественного языка также дает производителям контента возможность автоматизировать метаданные и добиваться удобного взаимодействия с брендом. Как и в примерах, приложения НЛП широки и мощны. Давайте подробно рассмотрим некоторые важные бизнес-приложения и варианты использования обработки естественного языка.

Варианты использования обработки естественного языка в бизнес-ландшафте

Серьезная проблема возникает, когда предприятия имеют большие объемы данных о клиентах, которые не предоставляют никакой информации и информации для регулирования бизнеса. Приложения и методы обработки естественного языка помогают анализировать нерегулярные данные для выявления настроений, отзывов, закономерностей и других важных для бизнеса сведений. Для чего еще можно использовать НЛП? Давай выясним.

Целевая реклама

Один день вы ищете товар на Amazon, а в последующие дни похожие товары рекламируются вам через Google. Вы поняли, что здесь произошло?

Целевая реклама! Это тип онлайн-рекламы, при котором реклама показывается пользователям на основе их онлайн-поиска. Большинство цифровых компаний используют таргетированную рекламу, чтобы сэкономить деньги и привлечь потенциальных клиентов.

Алгоритм таргетированной рекламы основан на сопоставлении ключевых слов. Модель НЛП улавливает такие ключевые слова и фразы, чтобы ассоциировать их с рекламой. Другие факторы, такие как недавние посещения веб-сайтов и часто открываемые веб-страницы, влияют на алгоритмы целевой рекламы. Однако весь круг наблюдения за ключевыми словами управляется НЛП.

Найм и набор

Используя обработку естественного языка, рекрутеры могут легко и удобно находить подходящих кандидатов. Такие методы, как распознавание сущности имени и извлечение информации, используемые НЛП, используются для извлечения местоположения, имени, навыков и опыта. Кроме того, эти функции можно использовать для определения подходящих и неподходящих кандидатов.

Этот беспристрастный фильтр резюме и процесс отбора сократили примерно 80% ручного труда. Многие предприятия также используют программное обеспечение NaturaL Language Processing, такое как ATS (система отслеживания кандидатов), для эффективного просмотра резюме.

Мониторинг социальных сетей

Потенциальный клиент каждого бизнеса может быть доступен на платформах социальных сетей для поддержания цифрового присутствия. Их ежедневные ленты новостей и посты генерируют массивные данные, которые показывают модели покупок пользователей, поведение клиентов, симпатии и антипатии. Здесь методы НЛП могут помочь компаниям анализировать сообщения в социальных сетях и извлекать из них соответствующую информацию. Мониторинг социальных сетей также позволяет предприятиям изучать проблемы с продуктом, с которыми сталкиваются пользователи.

Чат-боты

Обслуживание клиентов и опыт являются наиболее важной частью любого бизнеса. Мы уже обсуждали использование обработки естественного языка в интеллектуальной помощи и чат-ботах; однако, наряду с повышением качества обслуживания клиентов, NLP также снижает расходы вашего бизнеса на найм представителей клиентов.

От рекомендации продукта до сбора отзывов о продукте чат-боты являются идеальным компаньоном для современных клиентов.

Например, Mudra — это приложение для чат-бота, которое предоставляет миллениалам решения для управления бюджетом, тем самым сокращая расходы и революционизируя традиционный процесс управления финансами.

Обобщение текста

Автоматическое суммирование текста говорит само за себя. Эта функция помогает суммировать текст, выделяя наиболее важные функции и ключевые слова. Конечная цель — упростить процесс просмотра огромных объемов данных, включая юридическую документацию, научные статьи, новостной контент/статьи и т. д.

Есть два стандартных метода НЛП, которые предприятия используют для обобщения данных:

• Резюме на основе извлечения — это извлечение ключевых фраз и создание сводки без улучшения текста и добавления дополнительного контента.
• Обобщение на основе абстракций. Это создает новые фразы путем перефразирования исходного содержания. Этот подход более распространен и лучше работает при автоматизации бизнес-процессов.

Обнаружение срочности

Использование обработки естественного языка столь же обширно, как и вы. НЛП также помогает предприятиям определять срочность в тексте. Модель обнаружения срочности на основе NLP настраивается и обучается предприятиями для распознавания определенных слов и выражений, обозначающих недовольство и серьезность.

Это позволяет предприятиям расставлять приоритеты для наиболее важных запросов клиентов, чтобы они не были погребены под кучей нерешенных заявок. Обнаружение срочности также сокращает время отклика бизнеса, что приводит к максимальной удовлетворенности клиентов.

Мощные преимущества ИИ и НЛП не ограничиваются только определением срочности текста. В современном цифровом ландшафте приложения и программное обеспечение на основе NLP используются в каждой отрасли для каждого аспекта управления чрезвычайными ситуациями.

Одним из ярких примеров экстренного обнаружения в сфере здравоохранения является приложение YouCOMM на основе AI и NLP, которое обеспечивает доступ к медицинской помощи в режиме реального времени. Это помогает связать пациентов больницы с штатными медсестрами в случае неотложной или неотложной медицинской помощи.

Сочетание обработки естественного языка и искусственного интеллекта — это то, что нужно каждому предприятию для более эффективного ведения бизнеса. Существует бесконечное количество программного обеспечения и инструментов НЛП, которые можно настроить в соответствии с потребностями и процессами любого бизнеса. Тем не менее, было бы лучше обратиться за профессиональным опытом к надежной компании-разработчику программного обеспечения для искусственного интеллекта и машинного обучения, чтобы получить индивидуальную аналитику и идеи.

Как Appinventiv может помочь вам с лучшими решениями NLP?

Appinventiv имеет опытную команду разработчиков программного обеспечения и приложений для искусственного интеллекта, которые разрабатывают интеллектуальные решения, автоматизируют бизнес-задачи и улучшают обслуживание ваших клиентов. Наш опыт варьируется от сбора и обработки данных до решений для аналитики и машинного обучения, предоставляя только то, что лучше всего подходит для вашего бизнеса. Позвольте нам трансформировать возможности вашего бизнеса с помощью наших услуг. Связаться с нами!