حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية الأكثر شيوعًا

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تقنية مهمة تستخدمها العديد من الشركات اليوم. تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم لغة الإنسان ومعالجتها كبيانات. ولكن ما هي بالضبط؟ في هذه المقالة ، سنلقي نظرة على بعض الأمثلة لحالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية وكيف تم تطبيق البرمجة اللغوية العصبية في صناعات مختلفة.

أمثلة حالة استخدام البرمجة اللغوية العصبية

مع مساعدة من تقنية البرمجة اللغوية العصبية، يمكن لأجهزة الكمبيوتر الآن التعامل تلقائيًا مع اللغات البشرية الطبيعية مثل الكلام أو النص ، وعلى الرغم من أن هذا أمر رائع بحد ذاته ، فإن القيمة الحقيقية وراء هذه التكنولوجيا تكمن في حالات استخدامها.

لنستعرض بعض التطبيقات الواقعية لتقنية معالجة اللغة الطبيعية:

كشف البريد العشوائي

تستخدم أفضل تقنيات الكشف عن البريد العشوائي إمكانيات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لفحص رسائل البريد الإلكتروني والتعرف على البريد غير الهام بفضل اللغة التي تشير غالبًا إلى البريد العشوائي أو التصيد الاحتيالي.

تصنيف البريد الإلكتروني

إذا كنت تستخدم Gmail ، فستلاحظ الآن أن رسائل البريد الإلكتروني الواردة لدينا يتم تصنيفها تلقائيًا في صندوق الوارد الأساسي ، والعروض الترويجية ، وصندوق البريد العشوائي.

يتم ذلك بفضل البرمجة اللغوية العصبية. تم تدريب الذكاء الاصطناعي على تحديد وتصنيف رسائل البريد الإلكتروني في هذه الفئات بفضل فهمها لمحتوى رسائل البريد الإلكتروني. كما رأينا من قبل ، يميل البريد العشوائي إلى أن يحتوي على رسائل غير واضحة وروابط صادرة غير ذات صلة. وبالمثل ، تستخدم رسائل البريد الإلكتروني الترويجية لغة معينة وتميل إلى أن يكون لها محتوى ترويجي ، مثل القسائم أو العروض المخفضة.

أدوات التصحيح النحوي

أدوات التصحيح النحوي ، مثل Grammarly، استخدم تقنيات البرمجة اللغوية العصبية لمسح النص ضوئيًا والتحقق من أخطاء اللغة وتقديم اقتراحات بشأن التصحيحات التي يجب إجراؤها.

وفقًا لـ Grammarly ، يتم تغذية البرنامج ببيانات حول قواعد القواعد والتهجئة من قبل فريق اللغويين ومهندسي التعلم العميق الذين صمموا خوارزميات تتعلم قواعد وأنماط الكتابة الجيدة ، من خلال تحليل ملايين الجمل من نص البحث. كما أنه يتعلم باستخدام البيانات ، حيث أنه في كل مرة يقبل فيها المستخدم أو يتجاهل اقتراحًا مقدمًا من Grammarly ، يصبح الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً. بفضل هذه المعرفة ، تعرف الأداة كيفية التمييز بين الاستخدام الصحيح وغير الصحيح ، والمطالبة بالتعديلات أو التصحيحات المقترحة.

تلخيص النص

تلخيص النص هو عملية اختصار النص وإنشاء ملخص موجز مع الاحتفاظ بالفكرة الأساسية والرسالة التي تنقلها الوثيقة الأولية.

مرة أخرى ، تعمل تقنيات البرمجة اللغوية العصبية هنا من أجل "هضم" كميات ضخمة من النص الرقمي ، وفهم المحتوى ، واستخراج الأفكار الأكثر مركزية مع تجاهل المعلومات غير ذات الصلة ، وإنشاء نص أقصر لا يزال يحتوي على جميع النقاط الأساسية.

هناك طريقتان رئيسيتان لتلخيص النصوص:

• طريقة الاستخراج
  في هذه الطريقة ، تستخدم الخوارزميات جملًا وعبارات ذات معنى من النص الأصلي وتجمعها لإنشاء ملخص. للقيام بذلك ، تستخدم الخوارزمية تردد الكلمات ، وأهمية العبارات ، بالإضافة إلى معلمات أخرى.
• طريقة تجريدية
  في هذه الطريقة الأكثر تقدمًا ، يجب على الخوارزمية فهم المعنى العام للجمل وتفسير السياق من أجل إنشاء جمل جديدة بناءً على المعنى العام. وبالتالي فإن المخرج هو نص جديد ، يختلف تمامًا عن المحتوى المصدر.

الترجمة الآلية

تعتبر الترجمة من أهم حالات استخدام معالجة اللغة الطبيعية. قطعت الترجمة الآلية شوطا طويلا منذ إنشائها في الخمسينيات من القرن الماضي.

الترجمة الفعالة هي أكثر من مجرد استبدال الكلمات ، فهي تحتاج إلى التقاط معنى ونبرة لغة الإدخال بدقة لتتمكن من ترجمتها إلى لغة أخرى بنفس المعنى والتأثير المطلوب.

خدمات الترجمة الآلية مثل الترجمة من Google or DeepL الاستفادة من قوة البرمجة اللغوية العصبية لفهم وإنتاج ترجمة دقيقة للغات العالمية في النص ، أو حتى التنسيقات الصوتية. في Inbenta ، نستخدم قوة معالجة اللغات الطبيعية المطبقة على الترجمة الآلية في روبوتات الدردشة متعددة اللغات لدينا ، لضمان حصول المستخدمين على الإجابات التي يبحثون عنها بلغتهم المفضلة.

تحليل المشاعر

يحاول تحليل المشاعر قياس الحالة العامة للنص أو المستند ، من خلال تحليل اللغة المستخدمة في هذه المحتويات. يمكن استخدامه في منشورات وسائل التواصل الاجتماعي ، والردود ، والمراجعات ، وغير ذلك الكثير لتحديد الشعور أو الرأي أو الاعتقاد ببيان ما ، وبالتالي توفير الكثير من المعلومات حول اختيارات العملاء ودوافع اتخاذ القرار الخاصة بهم.

الوكلاء وروبوتات الدردشة الافتراضية

بفضل تقنية البرمجة اللغوية العصبية ، أصبحت روبوتات الدردشة أكثر شبهاً بالبشر. حلول الذكاء الاصطناعي للمحادثة مثل روبوتات محادثة ذكية تعمل بالذكاء الاصطناعي استخدام معالجة اللغة الطبيعية فهم المعنى الكامن وراء استفسارات المستخدم والإجابة عليها بطريقة دقيقة.

تحتوي روبوتات الدردشة على العديد من التطبيقات في صناعات مختلفة لأنها تسهل المحادثات مع العملاء وأتمتة المهام المختلفة المستندة إلى القواعد ، مثل الإجابة على الأسئلة الشائعة أو حجز رحلات. إنها فعالة من حيث التكلفة ومتاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع كل يوم من أيام السنة ، مما يتيح للمستخدمين العثور على إجابات لأسئلتهم بأنفسهم ، وبالتالي تحسين تجربة المستخدم.

أمثلة على حالة استخدام خاصة بالصناعة اللغوية العصبية

أصبحت Natural Language Processing قوية للغاية في السنوات الأخيرة لدرجة أنها تؤثر الآن على العمليات التجارية عبر مختلف الصناعات. فيما يلي بعض أفضل حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية في قطاعات مختلفة.

حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية للبيع بالتجزئة والتجارة الإلكترونية

يمكن لبائعي التجزئة استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل بيانات العملاء وتحويلها إلى رؤى قابلة للتنفيذ من أجل اتخاذ قرارات أكثر استنارة عبر عملياتهم ، من تصميم المنتج وإدارة المخزون إلى مبادرات المبيعات والتسويق.

الذكاء التسويقي
يمكن للمسوقين استخراج البيانات من مصادر مختلفة مثل المراجعات والتعليقات ومنشورات الوسائط الاجتماعية وما إلى ذلك ، ودمجها مع إمكانيات البرمجة اللغوية العصبية لتحليل مشاعر المستهلك واكتشاف اتجاهات السوق وتحسين استراتيجيات التسويق الخاصة بهم.

البحث الدلالي
محركات البحث الدلالية التي تعمل بمعالجة اللغات الطبيعية تمكين متاجر البيع بالتجزئة ومواقع التجارة الإلكترونية عبر الإنترنت من فهم نية المتسوقين ، حتى عندما يستخدمون عمليات بحث طويلة الذيل مثل "فستان نسائي أسود مقاس 10" ، من أجل اقتراح استجابات مناسبة وزيادة وضوح المنتجات. الاستفادة من البحث الدلالي تمكن مواقع التجارة الإلكترونية من زيادة معدلات التحويل وتقليل معدل التخلي عن سلة التسوق.

روبوت التجارة الإلكترونية
الشات بوتس في التجارة الإلكترونية استخدم البرمجة اللغوية العصبية لفهم استفسارات المتسوقين والإجابة عليها بأكثر الطرق دقة. يمكنهم حتى تقديم إمكانات المعاملات ، وتمكين المستخدمين من العثور على المنتجات التي يبحثون عنها ، واقتراح المنتجات ذات الصلة ، والترويج للعروض ، وحتى إنهاء المبيعات دون الحاجة إلى مغادرة chatbot.

حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية والتمويلية

يمكن للمؤسسات المصرفية والمالية استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل بيانات السوق واستخدام تلك الرؤية لتقليل المخاطر واتخاذ قرارات أفضل. يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية أيضًا هذه المؤسسات في تحديد الأنشطة غير القانونية مثل غسيل الأموال والسلوكيات الاحتيالية الأخرى.

سجل الائتمان
تستخدم البنوك والمؤسسات المالية نظام التصنيف الائتماني من أجل تحديد المخاطر المرتبطة بإقراض الأموال لفرد أو شركة. يمكن أن تساعد البرمجة اللغوية العصبية في تسجيل الائتمان عن طريق استخراج البيانات ذات الصلة من المستندات غير المهيكلة مثل وثائق القرض ، والدخل ، والاستثمارات ، والمصروفات ، وما إلى ذلك ، وإطعامها في برنامج تسجيل الائتمان لتحديد درجة الائتمان.

الكشف عن الغش
إلى جانب الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن يساعد البرمجة اللغوية العصبية في اكتشاف الاحتيال من المستندات المالية غير المنظمة.

حالات استخدام التأمين البرمجة اللغوية العصبية

شركات التأمين يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لتحليل اتصالات العملاء لتحديد مؤشرات الاحتيال والإبلاغ عن هذه المطالبات لتحليل أعمق.

حالات استخدام البرمجة اللغوية العصبية للرعاية الصحية

يمكن لـ NLP تحليل اتصالات المريض من رسائل البريد الإلكتروني وتطبيقات الدردشة وخطوط مساعدة المرضى والمساعدة محترفين طبيا إعطاء الأولوية للمرضى بناءً على احتياجاتهم ، وتحسين تشخيص المرضى وعلاجهم ، وتحقيق نتائج أفضل.

إملاء
يستخدم الأطباء مسجلات الصوت لتوثيق الإجراءات والنتائج السريرية. يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتحليل التسجيلات الصوتية ونسخها إلى نص ، من أجل إدخالها في سجلات المرضى.

روبوت الرعاية الصحية
روبوتات المحادثة الخاصة بالرعاية الصحية استخدام قدرات البرمجة اللغوية العصبية لفهم استفسارات المرضى ويمكن أن تساعدهم في تحديد المواعيد ، وتحديد مواقع خدمات الرعاية الصحية ، وتقييم الأعراض ، ووضع تذكيرات بالتطعيم ، وحتى تقديم المساعدة أو المعلومات المتعلقة بالصحة العقلية حول كوفيد أو غيرها من مخاوف الصحة العامة.

حالات استخدام HR NLP

يستخدم البرمجة اللغوية العصبية أيضًا على نطاق واسع بواسطة أقسام الموارد البشرية من أجل أتمتة المهام المختلفة.

تقييم السيرة الذاتية
يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية لفحص السير الذاتية للمرشحين عن طريق استخراج الكلمات الرئيسية ذات الصلة (التعليم والمهارات والأدوار السابقة) ، وتصنيف المرشحين بناءً على كيفية تطابق ملفهم الشخصي مع منصب معين. يمكن استخدامه أيضًا لتلخيص السير الذاتية للمرشحين الذين يتطابقون مع أدوار محددة من أجل مساعدة المجندين على تصفح السير الذاتية بشكل أسرع.

محادثة التوظيف
روبوتات الدردشة لأغراض التوظيف تُستخدم لأتمتة التواصل بين المجندين والمرشحين. عادةً ما يستخدمون إمكانات البرمجة اللغوية العصبية من أجل تحديد مواعيد المقابلات ، أو الإجابة على أسئلة المرشحين حول الوظيفة أو عملية التوظيف ، أو حتى تسهيل الإعداد.

الآن بعد أن عرفت مدى قوة تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية ، قد ترغب في تجربتها بنفسك. استفد من الإصدار التجريبي المجاني لمدة 14 يومًا واختبر حلول الذكاء الاصطناعي للمحادثة الخاصة بنا لعملك.

تحقق من مقالاتنا المماثلة