محبوب ترین موارد استفاده NLP

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک فناوری مهم است که امروزه توسط بسیاری از شرکت ها استفاده می شود. این کامپیوترها را قادر می سازد تا زبان انسان را درک کرده و آن را به عنوان داده پردازش کنند. اما دقیقا چه کاربردی دارد؟ در این مقاله به چند نمونه از موارد استفاده از پردازش زبان طبیعی و نحوه استفاده از NLP در صنایع مختلف خواهیم پرداخت.

نمونه های مورد استفاده NLP

با کمک تکنولوژی NLP، رایانه ها اکنون می توانند به طور خودکار زبان های طبیعی انسانی مانند گفتار یا متن را کنترل کنند، و اگرچه این به خودی خود بسیار جذاب است، اما ارزش واقعی پشت این فناوری در موارد استفاده آن نهفته است.

اجازه دهید برخی از کاربردهای واقعی فناوری پردازش زبان طبیعی را مرور کنیم:

تشخیص هرزنامه

بهترین فناوری‌های تشخیص هرزنامه از قابلیت‌های NLP برای اسکن ایمیل‌ها و شناسایی نامه‌های ناخواسته به لطف زبانی که اغلب نشان دهنده هرزنامه یا فیشینگ است، استفاده می‌کنند.

طبقه بندی ایمیل

اگر از Gmail استفاده می کنید، تا به حال متوجه شده اید که ایمیل های ورودی ما به طور خودکار در صندوق ورودی اصلی، تبلیغات و صندوق ورودی هرزنامه طبقه بندی می شوند.

این به لطف NLP انجام می شود. هوش مصنوعی برای شناسایی و طبقه بندی ایمیل ها در این دسته ها به لطف درک محتوای ایمیل ها آموزش دیده است. همانطور که قبلا دیده ایم، ایمیل های هرزنامه معمولا دارای پیام های نامشخص و لینک های خروجی نامربوط هستند. به طور مشابه، ایمیل‌های تبلیغاتی از زبان خاصی استفاده می‌کنند و تمایل دارند محتوای تبلیغاتی مانند کوپن‌ها یا پیشنهادهای تخفیف‌خورده داشته باشند.

ابزار تصحیح گرامر

ابزارهای تصحیح گرامر، مانند Grammarly، از تکنیک های NLP برای اسکن یک متن، بررسی خطاهای زبانی و ارائه پیشنهاداتی که باید در مورد آنها اصلاح شود، استفاده کنید.

به گفته Grammarly، این نرم‌افزار با داده‌های مربوط به قواعد گرامر و املا توسط تیم زبان‌شناسان و مهندسان یادگیری عمیق که الگوریتم‌هایی را طراحی کرده‌اند که قوانین و الگوهای نوشتن خوب را با تجزیه و تحلیل میلیون‌ها جمله از متن تحقیق طراحی کرده‌اند، تغذیه می‌کند. همچنین با داده ها یاد می گیرد، زیرا هر بار که کاربر پیشنهادی را که توسط Grammarly ارائه شده است می پذیرد یا نادیده می گیرد، هوش مصنوعی هوشمندتر می شود. به لطف این دانش، این ابزار می داند که چگونه بین استفاده صحیح و نادرست تفاوت قائل شود و اصلاحات یا اصلاحات پیشنهادی را درخواست می کند.

خلاصه سازی متن

خلاصه سازی متن فرآیند کوتاه کردن یک متن و ایجاد یک خلاصه مختصر در حالی است که ایده اصلی و پیام منتقل شده توسط سند اولیه را حفظ می کند.

یک بار دیگر، تکنیک‌های NLP در اینجا کار می‌کنند تا حجم عظیمی از متن دیجیتال را «هضم» کنند، محتوا را درک کنند، محوری‌ترین ایده‌ها را استخراج کنند و در عین حال اطلاعات نامربوط را نادیده بگیرند، و قطعه کوتاه‌تری از متن ایجاد کنند که همچنان حاوی تمام نکات کلیدی باشد.

دو روش اصلی برای خلاصه کردن متون وجود دارد:

• روش استخراجی
  در این روش الگوریتم‌ها از جملات و عبارات معنی‌دار متن اصلی استفاده می‌کنند و آن‌ها را برای ایجاد خلاصه ترکیب می‌کنند. برای انجام این کار، الگوریتم از فراوانی کلمات، ارتباط عبارات و همچنین پارامترهای دیگر استفاده می کند.
• روش انتزاعی
  در این روش پیشرفته تر، الگوریتم باید معنای کلی جملات را درک کند و زمینه را تفسیر کند تا جملات جدیدی بر اساس معنای کلی تولید کند. بنابراین خروجی یک متن جدید است که کاملاً متفاوت از محتوای منبع است.

ترجمه خودکار

یکی از موارد استفاده برتر پردازش زبان طبیعی ترجمه است. ترجمه خودکار از زمان آغاز به کار آن در دهه 1950، راه درازی را پیموده است.

یک ترجمه موثر بیشتر از جایگزین کردن کلمات است، بلکه باید معنی و لحن زبان ورودی را به طور دقیق ضبط کند تا بتواند آن را به زبان دیگری با همان معنا و تأثیر دلخواه ترجمه کند.

خدمات ترجمه خودکار مانند گوگل ترجمه or دیپل از قدرت NLP برای درک و تولید ترجمه دقیق زبان های جهانی در متن یا حتی فرمت های صوتی استفاده کنید. در Inbenta، ما از قدرت NLP اعمال شده برای ترجمه خودکار در چت ربات‌های چندزبانه خود استفاده می‌کنیم تا اطمینان حاصل کنیم که کاربران ما پاسخ‌هایی را که به دنبال آن هستند به زبان دلخواه خود دریافت می‌کنند.

تجزیه و تحلیل احساسات

تحلیل احساسات سعی می کند با تجزیه و تحلیل زبان مورد استفاده در این محتوا، حال و هوای کلی یک متن یا سند را بسنجد. می‌توان از آن برای پست‌های رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌ها، بررسی‌ها و موارد دیگر برای شناسایی احساس، نظر یا باور یک بیانیه استفاده کرد، بنابراین اطلاعات زیادی در مورد انتخاب‌های مشتریان و محرک‌های تصمیم‌گیری آن‌ها ارائه می‌کند.

عوامل مجازی و چت بات ها

به لطف فناوری NLP، چت بات ها بیشتر شبیه انسان شده اند. راه حل های هوش مصنوعی محاوره ای پسندیدن چت ربات های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی از پردازش زبان طبیعی استفاده کنید معنای پشت پرسش های کاربر را درک کنید و به طور دقیق به آنها پاسخ دهید.

چت بات ها کاربردهای متعددی در صنایع مختلف دارند، زیرا مکالمه با مشتریان را تسهیل می کنند و وظایف مختلف مبتنی بر قوانین را خودکار می کنند، مانند پاسخ به سؤالات متداول یا رزرو پرواز. آنها مقرون به صرفه هستند و به صورت 24 ساعته در هر روز از سال در دسترس هستند و کاربران را قادر می سازند تا به تنهایی پاسخ سوالات خود را بیابند و در نتیجه تجربه کاربری را افزایش دهند.

نمونه های مورد استفاده خاص صنعت NLP

پردازش زبان طبیعی در سال های اخیر چنان قدرتمند شده است که اکنون بر عملیات تجاری در صنایع مختلف تأثیر می گذارد. در اینجا برخی از موارد استفاده برتر از NLP در بخش های مختلف آورده شده است.

موارد استفاده از NLP در خرده فروشی و تجارت الکترونیک

خرده‌فروشان می‌توانند از NLP برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و تبدیل آن به بینش‌های عملی برای تصمیم‌گیری آگاهانه‌تر در فرآیندهای خود، از طراحی محصول و مدیریت موجودی تا ابتکارات فروش و بازاریابی، استفاده کنند.

هوش اقتصادی
بازاریابان می‌توانند داده‌ها را از منابع مختلف مانند نظرات، نظرات، پست‌های رسانه‌های اجتماعی و غیره استخراج کنند و آن‌ها را با قابلیت‌های NLP برای تجزیه و تحلیل احساسات مصرف‌کننده، شناسایی روند بازار و بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی خود ترکیب کنند.

جستجوی معنایی
موتورهای جستجوی معنایی مبتنی بر NLP فروشگاه‌های خرده‌فروشی آنلاین و وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک را قادر می‌سازد تا هدف خریداران را درک کنند، حتی زمانی که از جستجوهای طولانی مانند «لباس زنان سیاه پوست سایز 10» استفاده می‌کنند تا پاسخ‌های مناسب را پیشنهاد دهند و دید محصولات را افزایش دهند. استفاده از جستجوی معنایی سایت های تجارت الکترونیک را قادر می سازد تا نرخ تبدیل را افزایش دهند و نرخ رها شدن سبد خرید را کاهش دهند.

ربات چت تجارت الکترونیک
چت بات ها در تجارت الکترونیک از NLP برای درک سوالات خریداران و پاسخ به آنها به دقیق ترین روش استفاده کنید. آن‌ها حتی می‌توانند قابلیت‌های تراکنشی را ارائه دهند، به کاربران این امکان را می‌دهند که محصولات مورد نظر خود را پیدا کنند، محصولات مرتبط را پیشنهاد کنند، پیشنهادات را تبلیغ کنند و حتی بدون نیاز به ترک چت‌بات، فروش را نهایی کنند.

موارد استفاده بانکی و مالی NLP

بانک ها و موسسات مالی می توانند از NLP برای تجزیه و تحلیل داده های بازار و استفاده از این بینش برای کاهش ریسک ها و تصمیم گیری بهتر استفاده کنند. NLP همچنین می‌تواند به این مؤسسات کمک کند تا فعالیت‌های غیرقانونی مانند پولشویی و سایر رفتارهای متقلبانه را شناسایی کنند.

نمره اعتبار
بانک ها و مؤسسات مالی از امتیازدهی اعتباری برای تعیین خطرات مرتبط با وام دادن پول به یک فرد یا یک تجارت استفاده می کنند. NLP می‌تواند با استخراج داده‌های مرتبط از اسناد بدون ساختار مانند اسناد وام، درآمد، سرمایه‌گذاری، هزینه‌ها و غیره به امتیازدهی اعتبار کمک کند و آن را به نرم‌افزار امتیازدهی اعتباری برای تعیین امتیاز اعتباری تغذیه کند.

تشخیص تقلب
همراه با هوش مصنوعی، NLP می تواند به کشف تقلب از اسناد مالی بدون ساختار کمک کند.

موارد استفاده از NLP بیمه

شرکت های بیمه می تواند از NLP برای تجزیه و تحلیل ارتباطات مشتری برای شناسایی شاخص های تقلب و علامت گذاری این ادعاها برای تجزیه و تحلیل عمیق تر استفاده کند.

موارد استفاده از NLP مراقبت های بهداشتی

NLP می‌تواند ارتباطات بیمار را از طریق ایمیل، برنامه‌های چت، و خطوط کمکی و کمک به بیمار تجزیه و تحلیل کند متخصصان پزشکی اولویت بندی بیماران بر اساس نیازهای آنها، بهبود تشخیص و درمان بیمار و ایجاد نتایج بهتر.

دیکته
پزشکان از ضبط صوت برای ثبت رویه ها و نتایج بالینی استفاده می کنند. NLP می تواند برای تجزیه و تحلیل رکوردهای صوتی و رونویسی آنها به متن استفاده شود تا به سوابق بیماران داده شود.

چت ربات مراقبت های بهداشتی
چت ربات های مراقبت های بهداشتی از قابلیت های NLP برای درک سوالات بیماران استفاده کنید و می توانید آنها را در برنامه ریزی قرار ملاقات، مکان یابی خدمات مراقبت های بهداشتی، ارزیابی علائم، تنظیم یادآوری واکسیناسیون، و حتی ارائه کمک های بهداشت روان یا اطلاعات در مورد کووید یا سایر نگرانی های بهداشت عمومی کمک کنید.

موارد استفاده HR NLP

NLP نیز بسیار مورد استفاده قرار می گیرد بخش های منابع انسانی به منظور خودکار کردن وظایف مختلف

ارزیابی رزومه
NLP را می توان برای غربالگری رزومه نامزدها با استخراج کلمات کلیدی مرتبط (تحصیلات، مهارت ها، نقش های قبلی) و طبقه بندی کاندیداها بر اساس نحوه مطابقت مشخصات آنها با یک موقعیت خاص استفاده کرد. همچنین می‌توان از آن برای خلاصه کردن رزومه‌های نامزدهایی که با نقش‌های خاصی مطابقت دارند استفاده کرد تا به استخدام‌کنندگان در بررسی سریع‌تر رزومه‌ها کمک کند.

ربات چت استخدام
چت بات ها برای اهداف استخدام برای خودکار کردن ارتباط بین استخدام کنندگان و نامزدها استفاده می شود. آن‌ها معمولاً از قابلیت‌های NLP برای برنامه‌ریزی مصاحبه‌ها، پاسخ دادن به سؤالات نامزدها در مورد موقعیت یا فرآیند استخدام یا حتی تسهیل ورود استفاده می‌کنند.

اکنون که می دانید برنامه های NLP چقدر می توانند قدرتمند باشند، ممکن است بخواهید خودتان آنها را امتحان کنید. از آزمایش رایگان 14 روزه ما بهره مند شوید و راه حل های هوش مصنوعی محاوره ای ما را برای کسب و کار خود آزمایش کنید.

مقالات مشابه ما را بررسی کنید