Suosituimmat NLP-käyttötapaukset

Natural Language Processing (NLP) on tärkeä tekniikka, jota monet yritykset käyttävät nykyään. Sen avulla tietokoneet voivat ymmärtää ihmisten kieltä ja käsitellä sitä datana. Mutta mihin sitä oikein käytetään? Tässä artikkelissa tarkastellaan joitain esimerkkejä luonnollisen kielen käsittelyn käyttötapauksista ja siitä, miten NLP:tä on sovellettu eri toimialoilla.

NLP-käyttötapausesimerkkejä

Avulla NLP-tekniikkaa, tietokoneet pystyvät nyt automaattisesti käsittelemään luonnollisia ihmiskieliä, kuten puhetta tai tekstiä, ja vaikka tämä on sinänsä varsin kiehtovaa, tämän tekniikan todellinen arvo piilee sen käyttötapauksissa.

Käydään läpi joitain luonnollisen kielenkäsittelytekniikan tosielämän sovelluksia:

Roskapostin tunnistus

Parhaat roskapostintunnistustekniikat käyttävät NLP-ominaisuuksia sähköpostien skannaamiseen ja roskapostin tunnistamiseen kielen ansiosta, joka usein viittaa roskapostiin tai tietojenkalasteluun.

Sähköpostin luokitus

Jos käytät Gmailia, olet jo huomannut, että saapuvat sähköpostimme luokitellaan automaattisesti ensisijaiseen postilaatikkoomme, tarjouksiin ja roskapostilaatikkoomme.

Tämä tapahtuu NLP:n ansiosta. Tekoäly on koulutettu tunnistamaan ja luokittelemaan sähköpostit näihin luokkiin, koska se ymmärtää sähköpostien sisällön. Kuten olemme aiemmin nähneet, roskapostissa on yleensä epäselviä viestejä ja asiaankuulumattomia lähteviä linkkejä. Samoin mainossähköpostiviesteissä käytetään tiettyä kieltä, ja niissä on yleensä mainossisältöä, kuten kuponkeja tai alennustarjouksia.

Kieliopin korjaustyökalut

Kieliopin korjaustyökalut, kuten Grammarly, käytä NLP-tekniikoita tekstin skannaamiseen, kielivirheiden tarkistamiseen ja ehdotusten tekemiseen.

Grammarlyn mukaan ohjelmistoon syötetään tietoja kielioppisäännöistä ja oikeinkirjoituksesta heidän lingvistien ja syväoppimisen insinöörien tiimiltä, ​​joka on suunnitellut algoritmeja, jotka oppivat hyvän kirjoittamisen säännöt ja mallit analysoimalla miljoonia lauseita tutkimustekstistä. Se myös oppii tietojen avulla, sillä joka kerta, kun käyttäjä hyväksyy tai jättää huomiotta Grammarlyn antaman ehdotuksen, tekoäly tulee älykkäämmäksi. Tämän tiedon ansiosta työkalu osaa erottaa oikean ja väärän käytön ja kehottaa tekemään muutoksia tai korjauksia.

Tekstin yhteenveto

Tekstin yhteenveto on prosessi, jossa tekstiä lyhennetään ja luodaan ytimekäs yhteenveto säilyttäen samalla alkuperäisen asiakirjan välittämä ydinidea ja viesti.

Jälleen kerran, NLP-tekniikat ovat työssään täällä valtavien määrien digitaalista tekstiä "sulauttamiseksi", sisällön ymmärtämiseksi, keskeisimpien ideoiden poimimiseksi ja merkityksettömän tiedon huomiotta jättämiseksi ja lyhyemmän tekstin luomiseksi, joka sisältää silti kaikki keskeiset kohdat.

On kaksi päämenetelmää tekstien yhteenvetoon:

• Ekstraktiivinen menetelmä
  Tässä menetelmässä algoritmit käyttävät merkityksellisiä lauseita ja lauseita alkuperäisestä tekstistä ja yhdistävät ne yhteenvedoksi. Tätä varten algoritmi käyttää sanan tiheyttä, lauseiden relevanssia sekä muita parametreja.
• Abstraktiivinen menetelmä
  Tässä edistyneemmässä menetelmässä algoritmin on ymmärrettävä lauseiden yleinen merkitys ja tulkittava konteksti voidakseen luoda uusia lauseita kokonaismerkityksen perusteella. Tulos on siis uusi teksti, täysin erilainen kuin lähdesisältö.

Automaattinen käännös

Yksi luonnollisen kielenkäsittelyn suosituimmista käyttötapauksista on kääntäminen. Automaattikäännös on edennyt pitkälle sen perustamisesta 1950-luvulla.

Tehokas käännös on muutakin kuin vain sanojen korvaamista, vaan sen on saatava tarkasti kiinni syöttökielen merkitys ja sävy, jotta se voidaan kääntää toiselle kielelle, jolla on sama merkitys ja haluttu vaikutus.

Automaattiset käännöspalvelut, kuten Google Translate or deepl Hyödynnä NLP:n voimaa ymmärtääksesi ja tuottaaksesi tarkan käännöksen maailmanlaajuisista kielistä teksti- tai jopa äänimuodoissa. Käytämme Inbentassa NLP:n tehoa automatisoituun kääntämiseen monikielisissä chatboteissamme varmistaaksemme, että käyttäjämme saavat etsimäänsä vastaukset haluamallaan kielellä.

Sentiment-analyysi

Tunneanalyysi pyrkii mittaamaan tekstin tai asiakirjan yleistä tunnelmaa analysoimalla näissä sisällöissä käytettyä kieltä. Sitä voidaan käyttää sosiaalisen median viesteissä, vastauksissa, arvosteluissa ja muissa väittämän tunteen, mielipiteen tai uskomuksen tunnistamiseen, mikä tarjoaa paljon tietoa asiakkaiden valinnoista ja heidän päätöksentekijöistään.

Virtuaaliagentit ja chatbotit

NLP-tekniikan ansiosta chatbotit ovat muuttuneet ihmismäisemmiksi. Keskustelevia tekoälyratkaisuja pitää Tekoälyllä toimivat älykkäät chatbotit käyttää Natural Language Processing -toimintoa ymmärtää käyttäjän kyselyiden takana olevaa merkitystä ja vastaa niihin tarkasti.

Chatbotilla on lukuisia sovelluksia eri toimialoilla, koska ne helpottavat keskusteluja asiakkaiden kanssa ja automatisoivat erilaisia ​​sääntöihin perustuvia tehtäviä, kuten vastaamisen usein kysyttyihin kysymyksiin tai varaa lentoja. Ne ovat kustannustehokkaita ja saatavilla 24/7 vuoden jokaisena päivänä, jolloin käyttäjät voivat löytää vastauksia kysymyksiinsä itse, mikä parantaa käyttökokemusta.

NLP-toimialakohtaisia ​​käyttöesimerkkejä

Luonnollisen kielen käsittelystä on tullut viime vuosina niin voimakas, että se vaikuttaa nyt liiketoimintaan eri toimialoilla. Tässä on joitain NLP:n suosituimpia käyttötapauksia eri aloilla.

Vähittäiskaupan ja sähköisen kaupankäynnin NLP-käyttötapaukset

Jälleenmyyjät voivat käyttää NLP:tä asiakastietojen analysointiin ja muuntamiseen käyttökelpoisiksi oivalluksiksi, jotta he voivat tehdä tietoisempia päätöksiä kaikissa prosesseissaan tuotesuunnittelusta ja varastonhallinnasta myynti- ja markkinointialoitteisiin.

Markkinatiedot
Markkinoijat voivat poimia tietoja eri lähteistä, kuten arvosteluista, kommenteista, sosiaalisen median viesteistä jne., ja yhdistää sen NLP-ominaisuuksiin analysoidakseen kuluttajien tunteita, havaitakseen markkinatrendejä ja optimoidakseen markkinointistrategioitaan.

Semanttinen haku
NLP-käyttöiset semanttiset hakukoneet mahdollistaa verkkokauppojen ja verkkokauppasivustojen ymmärtämisen ostajien tarkoituksen, vaikka he käyttävät pitkähäntähakuja, kuten "musta naisten mekko koko 10", jotta voidaan ehdottaa sopivia vastauksia ja lisätä tuotteiden näkyvyyttä. Hyödynnä semanttista hakua antaa verkkokauppasivustoille mahdollisuuden lisätä tulosprosentteja ja vähentää ostoskorin hylkäämisprosenttia.

Verkkokaupan chatbot
Chatbotit sähköisessä kaupankäynnissä käyttää NLP:tä ymmärtääksesi ostajien kyselyitä ja vastataksesi niihin tarkimmalla tavalla. Ne voivat jopa tarjota transaktioominaisuuksia, joiden avulla käyttäjät voivat löytää etsimänsä tuotteet, ehdottaa niihin liittyviä tuotteita, mainostaa tarjouksia ja jopa viimeistellä myyntiä ilman, että heidän tarvitsee poistua chatbotista.

Pankki- ja rahoitusalan NLP:n käyttötapaukset

Pankit ja rahoituslaitokset voivat käyttää NLP:tä markkinatietojen analysointiin ja käyttää tätä tietoa riskien vähentämiseen ja parempien päätösten tekemiseen. NLP voi myös auttaa näitä laitoksia tunnistamaan laitonta toimintaa, kuten rahanpesua ja muuta vilpillistä toimintaa.

Luottoarviointi
Pankit ja rahoituslaitokset käyttävät luottoluokitusta määrittääkseen riskit, jotka liittyvät rahan lainaamiseen yksityishenkilölle tai yritykselle. NLP voi auttaa luottoluokitusta poimimalla asiaankuuluvia tietoja jäsentelemättömistä asiakirjoista, kuten lainaasiakirjoista, tuloista, sijoituksista, kuluista jne., ja syöttämällä ne luottoluokitusohjelmistoon luottopisteiden määrittämiseksi.

Petosten havaitseminen
Yhdessä tekoälyn kanssa NLP voi auttaa havaitsemaan strukturoimattomista talousasiakirjoista peräisin olevia petoksia.

Vakuutus NLP:n käyttötapaukset

Vakuutusyhtiöt osaa käyttää NLP:tä analysoidakseen asiakasviestintää tunnistaakseen petosindikaattoreita ja merkitä nämä väitteet syvempää analysointia varten.

Terveydenhuollon NLP:n käyttötapaukset

NLP voi analysoida potilasviestintää sähköposteista, chat-sovelluksista ja potilaiden neuvontapuhelimista ja avusta lääketieteen ammattilaiset priorisoida potilaat heidän tarpeidensa perusteella, parantaa potilaiden diagnoosia ja hoitoa ja parantaa tuloksia.

sanelu
Lääkärit käyttävät ääninauhureita kliinisten toimenpiteiden ja tulosten dokumentointiin. NLP:tä voidaan käyttää äänitallenteiden analysointiin ja litteroimiseen tekstiksi, jotta ne voidaan syöttää potilaiden tietueisiin.

Terveydenhuollon chatbot
Terveydenhuollon chatbotit käyttää NLP-ominaisuuksia potilaiden kyselyjen ymmärtämiseen ja auttaa heitä varaamaan tapaamisia, paikantamaan terveydenhuoltopalveluja, arvioimaan oireita, asettamaan rokotusmuistutuksia ja jopa antamaan mielenterveysapua tai tietoa Covidista tai muista kansanterveysongelmista.

HR NLP:n käyttötapaukset

NLP on myös laajalti käytössä HR-osastot erilaisten tehtävien automatisoimiseksi.

Jatka arviointia
NLP:tä voidaan käyttää hakijoiden ansioluetteloiden seulomiseen poimimalla asiaankuuluvia avainsanoja (koulutus, taidot, aiemmat roolit) ja luokitella ehdokkaat sen perusteella, kuinka heidän profiilinsa vastaa tiettyä tehtävää. Sitä voidaan käyttää myös yhteenvedon tekemiseen tiettyjä rooleja vastaavien hakijoiden ansioluetteloista, jotta rekrytoijat voivat selailla ansioluetteloita nopeammin.

Rekrytointi chatbot
Chatbotit rekrytointitarkoituksiin käytetään automatisoimaan rekrytoijien ja ehdokkaiden välistä viestintää. He käyttävät yleensä NLP-ominaisuuksia haastattelujen ajoittamiseen, hakijoiden paikkaa tai rekrytointiprosessia koskeviin kysymyksiin vastaamiseen tai jopa pääsyn helpottamiseen.

Nyt kun tiedät, kuinka tehokkaita NLP-sovellukset voivat olla, sinun kannattaa kokeilla niitä itse. Hyödynnä 14 päivän ILMAINEN kokeilujaksomme ja testaa keskustelupohjaisia ​​tekoälyratkaisujamme yrityksellesi.

Tutustu vastaaviin artikkeleihimme