De mest populære NLP-brugssager

Natural Language Processing (NLP) er en vigtig teknologi, der bruges af mange virksomheder i dag. Det gør det muligt for computere at forstå menneskeligt sprog og behandle det som data. Men hvad bruges det helt præcist til? I denne artikel vil vi se på nogle eksempler på anvendelsessager med naturlig sprogbehandling, og hvordan NLP er blevet anvendt i forskellige brancher.

Eksempler på NLP-brug

Med hjælp fra NLP teknologi, kan computere nu automatisk håndtere naturlige menneskelige sprog som tale eller tekst, og selvom dette er ret fascinerende i sig selv, ligger den virkelige værdi bag denne teknologi i dens use cases.

Lad os gennemgå nogle virkelige anvendelser af Natural Language Processing-teknologi:

Spam detektion

De bedste spam-detektionsteknologier bruger NLP-funktioner til at scanne e-mails og identificere junkmail takket være sprog, der ofte indikerer spam eller phishing.

E-mail klassificering

Hvis du bruger Gmail, har du nu bemærket, at vores indgående e-mails automatisk bliver klassificeret i vores primære indbakke, kampagner og spam-indbakke.

Dette gøres takket være NLP. AI'en er trænet til at identificere og klassificere e-mails i disse kategorier takket være dens forståelse af indholdet af e-mails. Som vi har set før, har spam-mail en tendens til at have uklare beskeder og irrelevante udgående links. Tilsvarende bruger salgsfremmende e-mails et specifikt sprog og har en tendens til at have salgsfremmende indhold, såsom kuponer eller rabattilbud.

Værktøjer til grammatikkorrektion

Grammatikkorrektionsværktøjer, som f.eks Grammarly, brug NLP-teknikker til at scanne en tekst, tjekke for sprogfejl og give forslag til, hvilke rettelser der bør foretages.

Ifølge Grammarly bliver softwaren fodret med data om grammatikregler og stavning af deres team af lingvister og deep learning-ingeniører, som har designet algoritmer, der lærer reglerne og mønstrene for god skrivning, ved at analysere millioner af sætninger fra forskningstekst. Den lærer også med data, da hver gang en bruger accepterer eller ignorerer et forslag givet af Grammarly, bliver AI smartere. Takket være den viden ved værktøjet, hvordan man skelner mellem korrekt og forkert brug, og anmoder om foreslåede ændringer eller rettelser.

Tekstopsummering

Tekstresumé er processen med at forkorte en tekst og generere et kortfattet resumé, samtidig med at kerneideen og det budskab, som det oprindelige dokument formidler, bibeholdes.

Endnu en gang er NLP-teknikker på arbejde her for at "fordøje" enorme mængder digital tekst, forstå indholdet, udtrække de mest centrale ideer, mens man ignorerer irrelevant information og skabe et kortere stykke tekst, der stadig indeholder alle nøglepunkterne.

Der er to hovedmetoder til at opsummere tekster:

• Ekstraktionsmetode
  I denne metode bruger algoritmer meningsfulde sætninger og sætninger fra den originale tekst og kombinerer dem for at skabe et resumé. For at gøre det bruger algoritmen ordfrekvens, relevansen af ​​sætninger samt andre parametre.
• Abstrakt metode
  I denne mere avancerede metode skal algoritmen forstå den generelle betydning af sætninger og fortolke konteksten for at generere nye sætninger baseret på den overordnede betydning. Outputtet er derfor en ny tekst, helt anderledes end kildeindholdet.

Automatiseret oversættelse

Et af de mest populære eksempler på naturlig sprogbehandling er oversættelse. Siden starten i 1950'erne er automatiseret oversættelse nået langt.

En effektiv oversættelse er mere end blot at erstatte ord, den skal præcist fange betydningen og tonen i inputsproget for at kunne oversætte det til et andet sprog med samme betydning og ønskede effekt.

Automatiserede oversættelsestjenester som f.eks Google Translate or deepl udnytte kraften i NLP til at forstå og producere en nøjagtig oversættelse af globale sprog i tekst eller endda stemmeformater. Hos Inbenta bruger vi kraften i NLP anvendt til automatiseret oversættelse i vores flersprogede chatbots for at sikre, at vores brugere får de svar, de leder efter, på deres foretrukne sprog.

Følelsesanalyse

Følelsesanalyse forsøger at måle den overordnede stemning i en tekst eller et dokument ved at analysere det sprog, der bruges i dette indhold. Det kan bruges til opslag på sociale medier, svar, anmeldelser og mere til at identificere følelsen, mening eller tro på et udsagn, og dermed give en masse information om kundernes valg og deres beslutningsdrivere.

Virtuelle agenter og chatbots

Takket være NLP-teknologien er chatbots blevet mere menneskelignende. Samtale AI-løsninger ligesom AI-drevne intelligente chatbots bruge Natural Language Processing til forstå meningen bag brugerens forespørgsler og besvare dem på en præcis måde.

Chatbots har adskillige applikationer i forskellige brancher, da de letter samtaler med kunder og automatiserer forskellige regelbaserede opgaver, såsom besvarelse af ofte stillede spørgsmål eller booking af fly. De er omkostningseffektive og tilgængelige 24/7 hver eneste dag hele året, hvilket gør det muligt for brugerne at finde svar på deres spørgsmål på egen hånd og dermed forbedre brugeroplevelsen.

Eksempler på NLP branchespecifikke use case

Natural Language Processing er blevet så kraftfuldt i de senere år, at det nu påvirker forretningsdriften på tværs af forskellige brancher. Her er nogle af de mest populære eksempler på NLP i forskellige sektorer.

Retail & e-handel NLP use cases

Detailhandlere kan bruge NLP til at analysere kundedata og omdanne dem til handlingsvenlig indsigt for at træffe mere informerede beslutninger på tværs af deres processer, fra produktdesign og lagerstyring til salgs- og marketinginitiativer.

Markedsintelligens
Markedsførere kan udtrække data fra forskellige kilder såsom anmeldelser, kommentarer, indlæg på sociale medier osv. og kombinere det med NLP-funktioner for at analysere forbrugernes følelser, opdage markedstendenser og optimere deres marketingstrategier.

Semantisk søgning
NLP-drevne semantiske søgemaskiner gøre det muligt for online-detailbutikker og e-handelswebsteder at forstå kundernes hensigt, selv når de bruger langhale-søgninger såsom "sort damekjole størrelse 10", for at foreslå passende svar og øge produkternes synlighed. Udnyttelse af semantisk søgning gør det muligt for e-handelswebsteder at øge konverteringsraterne og reducere antallet af afbrudte indkøbskurv.

E-handel chatbot
Chatbots i e-handel bruge NLP for at forstå kundernes forespørgsler og besvare dem på den mest nøjagtige måde. De kan endda tilbyde transaktionsmuligheder, så brugerne kan finde de produkter, de leder efter, foreslå relaterede produkter, promovere tilbud og endda afslutte salg uden at skulle forlade chatbotten.

Bank og finans NLP-brugssager

Bank- og finansielle institutioner kan bruge NLP til at analysere markedsdata og bruge denne indsigt til at reducere risici og træffe bedre beslutninger. NLP kan også hjælpe disse institutioner med at identificere ulovlige aktiviteter som hvidvaskning af penge og anden svigagtig adfærd.

Kredit scoring
Banker og finansielle institutioner bruger kreditscoring til at bestemme de risici, der er forbundet med at låne penge til en enkeltperson eller en virksomhed. NLP kan hjælpe med kreditscoring ved at udtrække relevante data fra ustrukturerede dokumenter, såsom lånedokumentation, indkomst, investeringer, udgifter osv., og føre det til kreditscoringssoftware for at bestemme kreditscore.

Opdagelse af svindel
Kombineret med kunstig intelligens kan NLP hjælpe med at opdage svindel fra ustrukturerede finansielle dokumenter.

Forsikring NLP brugssager

Forsikringsselskaber kan bruge NLP til at analysere kundekommunikation for at identificere indikatorer for svindel og markere disse påstande til en dybere analyse.

Healthcare NLP use cases

NLP kan analysere patientkommunikation fra e-mails, chatapplikationer og patienthjælpelinjer og hjælp medicinske fagfolk prioritere patienter baseret på deres behov, forbedre patientdiagnose og behandling og skabe bedre resultater.

diktat
Læger bruger stemmeoptagere til at dokumentere kliniske procedurer og resultater. NLP kan bruges til at analysere stemmeoptegnelser og transskribere dem til tekst, for at blive ført til patienternes optegnelser.

Healthcare chatbot
Healthcare chatbots bruge NLP-funktioner til at forstå patienternes forespørgsler og kan hjælpe dem med at planlægge aftaler, lokalisere sundhedsydelser, vurdere symptomer, indstille vaccinationspåmindelser og endda give mental sundhedshjælp eller information om Covid eller andre folkesundhedsproblemer.

HR NLP use cases

NLP er også meget brugt af HR afdelinger for at automatisere forskellige opgaver.

Genoptag evaluering
NLP kan bruges til at screene kandidaters CV ved at udtrække relevante søgeord (uddannelse, færdigheder, tidligere roller) og til at klassificere kandidater ud fra, hvordan deres profil matcher en given stilling. Det kan også bruges til at opsummere CV'erne for kandidater, der matcher specifikke roller, for at hjælpe rekrutterere med at skimme gennem CV'erne hurtigere.

Rekruttering chatbot
Chatbots til rekrutteringsformål bruges til at automatisere kommunikationen mellem rekrutterere og kandidater. De bruger normalt NLP-kapaciteter for at planlægge interviews, besvare kandidaters spørgsmål om stillingen eller rekrutteringsprocessen eller endda lette onboarding.

Nu hvor du ved, hvor kraftfulde NLP-applikationer kan være, vil du måske prøve dem selv. Drag fordel af vores 14-dages GRATIS prøveperiode, og test vores samtale-AI-løsninger til din virksomhed.

Tjek vores lignende artikler