Kõige populaarsemad NLP kasutusjuhtumid

Natural Language Processing (NLP) on tänapäeval paljudes ettevõtetes kasutatav oluline tehnoloogia. See võimaldab arvutitel mõista inimkeelt ja töödelda seda andmetena. Aga milleks seda täpselt kasutatakse? Selles artiklis vaatleme mõningaid näiteid loomuliku keele töötlemise kasutusjuhtudest ja sellest, kuidas NLP-d on erinevates tööstusharudes rakendatud.

NLP kasutusjuhtude näited

Abil NLP tehnoloogia, saavad arvutid nüüd automaatselt hakkama ka loomulike inimkeeltega, nagu kõne või tekst, ja kuigi see on iseenesest üsna põnev, peitub selle tehnoloogia tegelik väärtus selle kasutusjuhtudes.

Vaatame läbi mõned loomuliku keele töötlemise tehnoloogia reaalsed rakendused:

Rämpsposti tuvastamine

Parimad rämpsposti tuvastamise tehnoloogiad kasutavad NLP-funktsioone e-kirjade skannimiseks ja rämpsposti tuvastamiseks tänu keelele, mis viitab sageli rämpspostile või andmepüügile.

E-posti klassifikatsioon

Kui kasutate Gmaili, olete nüüdseks märganud, et meie sissetulevad meilid liigitatakse automaatselt meie peamise postkasti, reklaamide ja rämpsposti postkasti.

Seda tehakse tänu NLP-le. Tehisintellekt on koolitatud e-kirju nendesse kategooriatesse tuvastama ja klassifitseerima tänu sellele, et ta mõistab meilide sisu. Nagu oleme varem näinud, kipuvad rämpspostid sisaldama ebaselgeid sõnumeid ja ebaolulisi väljaminevaid linke. Samamoodi kasutavad reklaammeilid kindlat keelt ja sisaldavad tavaliselt reklaamsisu, nagu kupongid või sooduspakkumised.

Grammatikaparandusvahendid

Grammatikaparandusvahendid, nt Grammarly, kasutage teksti skannimiseks, keelevigade kontrollimiseks ja soovituste andmiseks paranduste tegemiseks NLP-tehnikaid.

Grammarly sõnul varustab tarkvara grammatikareeglite ja õigekirja andmetega nende keeleteadlaste ja süvaõppeinseneride meeskond, kes on loonud algoritme, mis õpivad selgeks hea kirjutamise reegleid ja mustreid, analüüsides miljoneid lauseid uurimistekstist. Samuti õpib see andmetega, sest iga kord, kui kasutaja Grammarly soovituse vastu võtab või ignoreerib, muutub AI targemaks. Tänu nendele teadmistele teab tööriist, kuidas teha vahet õigel ja ebaõigel kasutamisel, ning palub teha muudatusettepanekuid või parandusi.

Teksti kokkuvõte

Teksti kokkuvõte on teksti lühendamise ja kokkuvõtliku kokkuvõtte loomine, säilitades samal ajal algdokumendi põhiidee ja sõnumi.

Taas on siin töös NLP-tehnikad, et "seedida" tohutuid digitaalse teksti mahtu, mõista sisu, eraldada kõige kesksemad ideed, jättes tähelepanuta ebaolulise teabe, ja luua lühem tekstiosa, mis sisaldab siiski kõiki põhipunkte.

Tekstide kokkuvõtte tegemiseks on kaks peamist meetodit:

• Ekstraheeriv meetod
  Selle meetodi puhul kasutavad algoritmid tähendusrikkaid lauseid ja fraase algtekstist ning kombineerivad need kokkuvõtte loomiseks. Selleks kasutab algoritm sõnade sagedust, fraaside asjakohasust ja muid parameetreid.
• Abstraktiivne meetod
  Selle täiustatud meetodi puhul peab algoritm mõistma lausete üldist tähendust ja tõlgendama konteksti, et genereerida üldise tähenduse põhjal uusi lauseid. Väljund on seega uus tekst, mis on lähtesisust täiesti erinev.

Automaattõlge

Üks loomuliku keele töötlemise levinumaid kasutusjuhte on tõlkimine. Alates selle loomisest 1950. aastatel on automaattõlge jõudnud kaugele.

Tõhus tõlge on midagi enamat kui lihtsalt sõnade asendamine, see peab täpselt tabama sisestuskeele tähendust ja tooni, et tõlkida see sama tähenduse ja soovitud mõjuga teise keelde.

Automatiseeritud tõlketeenused nagu Google'i tõlge or deepl Kasutage NLP-i võimet globaalsete keelte mõistmiseks ja täpseks tõlkeks tekstis või isegi häälevormingus. Inbentas kasutame oma mitmekeelsetes vestlusrobotites automaattõlkele rakendatavat NLP-d tagamaks, et meie kasutajad saavad otsitud vastused nende eelistatud keeles.

Sentimentide analüüs

Sentimentanalüüs püüab hinnata teksti või dokumendi üldist meeleolu, analüüsides selles sisus kasutatud keelt. Seda saab kasutada sotsiaalmeedia postituste, vastuste, arvustuste ja muu jaoks, et tuvastada väitega seotud tunne, arvamus või veendumus, pakkudes seega palju teavet klientide valikute ja nende otsustustegurite kohta.

Virtuaalsed agendid ja vestlusrobotid

Tänu NLP-tehnoloogiale on vestlusrobotid muutunud inimlikumaks. Vestluspõhised AI lahendused nagu AI-toega intelligentsed vestlusrobotid kasutage loomuliku keele töötlemist mõista kasutaja päringute taga olevat tähendust ja vastake neile täpselt.

Vestlusrobotidel on erinevates tööstusharudes palju rakendusi, kuna need hõlbustavad vestlusi klientidega ja automatiseerivad erinevaid reeglipõhiseid ülesandeid, nagu KKK-dele vastamine või lendude broneerimine. Need on kulutõhusad ja saadaval ööpäevaringselt igal päeval aastas, võimaldades kasutajatel oma küsimustele ise vastuseid leida, parandades seeläbi kasutuskogemust.

NLP-valdkonnaspetsiifilised kasutusjuhtumite näited

Loomuliku keele töötlemine on viimastel aastatel muutunud nii võimsaks, et see mõjutab nüüd äritegevust erinevates tööstusharudes. Siin on mõned NLP levinumad kasutusjuhtumid erinevates sektorites.

Jaemüügi ja e-kaubanduse NLP kasutusjuhtumid

Jaemüüjad saavad kasutada NLP-d kliendiandmete analüüsimiseks ja muutmiseks kasutatavateks teadmisteks, et teha teadlikumaid otsuseid oma protsesside lõikes alates tootekujundusest ja varude haldamisest kuni müügi- ja turundusalgatusteni.

Turuinfo
Turundajad saavad hankida andmeid erinevatest allikatest, nagu ülevaated, kommentaarid, sotsiaalmeedia postitused jne, ning kombineerida neid NLP võimalustega, et analüüsida tarbijate tundeid, tuvastada turusuundumusi ja optimeerida oma turundusstrateegiaid.

Semantiline otsing
NLP-põhised semantilised otsingumootorid võimaldavad veebipoodidel ja e-kaubanduse veebisaitidel mõista ostjate kavatsusi isegi siis, kui nad kasutavad pika sabaga otsinguid, näiteks „must naiste kleit suurus 10”, et soovitada sobivaid vastuseid ja suurendada toodete nähtavust. Semantilise otsingu võimendamine võimaldab e-kaubanduse saitidel suurendada konversioonimäärasid ja vähendada ostukorvist loobumise määra.

E-kaubanduse vestlusbot
Vestlusbotid e-kaubanduses kasutada NLP-d, et mõista ostjate päringuid ja vastata neile kõige täpsemal viisil. Nad võivad isegi pakkuda tehinguvõimalusi, võimaldades kasutajatel leida otsitavaid tooteid, soovitada seotud tooteid, reklaamida pakkumisi ja isegi lõpetada müüki, ilma et peaksid vestlusbotist lahkuma.

Panganduse ja rahanduse NLP kasutusjuhtumid

Pangandus- ja finantsasutused saavad kasutada NLP-d turuandmete analüüsimiseks ja kasutada seda teavet riskide vähendamiseks ja paremate otsuste tegemiseks. NLP võib samuti aidata neil asutustel tuvastada ebaseaduslikke tegevusi, nagu rahapesu ja muu petturlik käitumine.

Krediidi hindamine
Pangad ja finantsasutused kasutavad krediidiskoori, et määrata kindlaks üksikisikule või ettevõttele raha laenamisega seotud riskid. NLP saab aidata krediidiskoori määramisel, eraldades asjakohased andmed struktureerimata dokumentidest, nagu laenudokumendid, sissetulekud, investeeringud, kulud jne, ning edastades need krediidiskoori määramiseks krediidiskoori tarkvarasse.

Pettuste avastamine
Koos tehisintellektiga võib NLP aidata tuvastada struktureerimata finantsdokumentidest tulenevaid pettusi.

Kindlustus NLP kasutusjuhtumid

Kindlustusfirmad saab kasutada NLP-d kliendisuhtluse analüüsimiseks, et tuvastada pettuse näitajad ja märgistada need väited sügavama analüüsi jaoks.

Tervishoiu NLP kasutusjuhtumid

NLP saab analüüsida patsientide suhtlust e-kirjadest, vestlusrakendustest ja patsientide abitelefonidest ning abist meditsiinitöötajad seada patsiendid prioriteediks nende vajaduste alusel, parandades patsientide diagnoosimist ja ravi ning saavutades paremaid tulemusi.

diktaat
Arstid kasutavad kliiniliste protseduuride ja tulemuste dokumenteerimiseks diktofonid. NLP-d saab kasutada kõnesalvestiste analüüsimiseks ja nende tekstiks transkribeerimiseks, et neid patsientide kirjetesse sisestada.

Tervishoiu vestlusbot
Tervishoiu vestlusrobotid kasutada NLP võimalusi, et mõista patsientide päringuid ja aidata neid kohtumiste planeerimisel, tervishoiuteenuste asukoha määramisel, sümptomite hindamisel, vaktsineerimise meeldetuletuste määramisel ja isegi vaimse tervise abi või teabe pakkumisel Covidi või muude rahvatervisega seotud probleemide kohta.

HR NLP kasutusjuhtumid

NLP-d kasutavad ka laialdaselt personaliosakonnad erinevate ülesannete automatiseerimiseks.

Jätka hindamist
NLP-d saab kasutada kandidaatide CV-de sõelumiseks, hankides asjakohased märksõnad (haridus, oskused, varasemad rollid) ja klassifitseerida kandidaate selle põhjal, kuidas nende profiil vastab antud ametikohale. Seda saab kasutada ka konkreetsetele rollidele vastavate kandidaatide CV-de kokkuvõtmiseks, et aidata värbajatel CV-dest kiiremini läbi lugeda.

Värbamisvestlusbot
Vestlusbotid värbamise eesmärgil kasutatakse värbajate ja kandidaatide vahelise suhtluse automatiseerimiseks. Tavaliselt kasutavad nad NLP-võimalusi, et planeerida intervjuusid, vastata kandidaatide küsimustele ametikoha või värbamisprotsessi kohta või isegi hõlbustada liitumist.

Nüüd, kui teate, kui võimsad NLP-rakendused võivad olla, võiksite neid ka ise proovida. Kasutage meie 14-päevast TASUTA prooviperioodi ja testige meie vestluspõhiseid AI-lahendusi oma ettevõtte jaoks.

Vaadake meie sarnaseid artikleid