सबसे लोकप्रिय एनएलपी उपयोग मामले

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) आज कई कंपनियों द्वारा उपयोग की जाने वाली एक महत्वपूर्ण तकनीक है। यह कंप्यूटर को मानव भाषा को समझने और इसे डेटा के रूप में प्रोसेस करने में सक्षम बनाता है। लेकिन यह वास्तव में किस लिए प्रयोग किया जाता है? इस लेख में, हम प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण उपयोग मामलों के कुछ उदाहरण देखेंगे और विभिन्न उद्योगों में एनएलपी कैसे लागू किया गया है।

एनएलपी उपयोग मामले के उदाहरण

की मदद से एनएलपी तकनीक, कंप्यूटर अब भाषण या पाठ जैसी प्राकृतिक मानव भाषाओं को स्वचालित रूप से संभाल सकते हैं, और हालांकि यह अपने आप में काफी आकर्षक है, इस तकनीक के पीछे वास्तविक मूल्य इसके उपयोग के मामलों में निहित है।

आइए प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण प्रौद्योगिकी के कुछ वास्तविक जीवन अनुप्रयोगों के बारे में जानें:

स्पैम का पता लगाना

सबसे अच्छी स्पैम डिटेक्शन तकनीक ईमेल को स्कैन करने और जंक मेल की पहचान करने के लिए एनएलपी क्षमताओं का उपयोग करती है, भाषा के लिए धन्यवाद जो अक्सर स्पैम या फ़िशिंग का संकेत देती है।

ईमेल वर्गीकरण

यदि आप जीमेल का उपयोग करते हैं, तो आपने अब तक देखा होगा कि हमारे आने वाले ईमेल स्वचालित रूप से हमारे प्राथमिक इनबॉक्स, प्रचार और स्पैम इनबॉक्स में वर्गीकृत हो जाते हैं।

यह एनएलपी के लिए धन्यवाद किया जाता है। एआई को ईमेल की सामग्री की समझ के कारण इन श्रेणियों में ईमेल की पहचान करने और वर्गीकृत करने के लिए प्रशिक्षित किया जाता है। जैसा कि हमने पहले देखा, स्पैम मेल में अक्सर अस्पष्ट संदेश और अप्रासंगिक आउटबाउंड लिंक होते हैं। इसी तरह, प्रचार ईमेल विशिष्ट भाषा का उपयोग करते हैं और कूपन या रियायती ऑफ़र जैसी प्रचारात्मक सामग्री रखते हैं।

व्याकरण सुधार उपकरण

व्याकरण सुधार उपकरण, जैसे Grammarly, पाठ को स्कैन करने, भाषा की त्रुटियों की जाँच करने और सुधार करने के लिए सुझाव देने के लिए एनएलपी तकनीकों का उपयोग करें।

ग्रामरली के अनुसार, सॉफ़्टवेयर को व्याकरण के नियमों और वर्तनी के बारे में भाषाविदों और गहन शिक्षण इंजीनियरों की टीम द्वारा डेटा के साथ खिलाया जाता है, जिन्होंने एल्गोरिदम डिज़ाइन किए हैं जो शोध पाठ से लाखों वाक्यों का विश्लेषण करके अच्छे लेखन के नियमों और पैटर्न को सीखते हैं। यह डेटा के साथ भी सीखता है, जैसा कि हर बार जब कोई उपयोगकर्ता ग्रामरली द्वारा दिए गए सुझाव को स्वीकार या अनदेखा करता है, तो AI अधिक स्मार्ट हो जाता है। उस ज्ञान के लिए धन्यवाद, उपकरण सही और गलत उपयोग के बीच अंतर करना जानता है, और सुझाए गए संशोधनों या सुधारों को संकेत देता है।

पाठ सारांश

पाठ संक्षेपीकरण एक पाठ को छोटा करने और प्रारंभिक दस्तावेज़ द्वारा बताए गए मूल विचार और संदेश को बनाए रखते हुए एक संक्षिप्त सारांश तैयार करने की प्रक्रिया है।

एक बार फिर, डिजिटल पाठ की विशाल मात्रा को "पचाने" के लिए एनएलपी तकनीकें यहां काम कर रही हैं, सामग्री को समझें, अप्रासंगिक सूचनाओं को अनदेखा करते हुए सबसे केंद्रीय विचारों को निकालें, और पाठ का एक छोटा टुकड़ा बनाएं जिसमें अभी भी सभी प्रमुख बिंदु हों।

टेक्स्ट को सारांशित करने की दो मुख्य विधियाँ हैं:

• निकालने की विधि
  इस पद्धति में, एल्गोरिदम मूल पाठ से सार्थक वाक्यों और वाक्यांशों का उपयोग करते हैं और सारांश बनाने के लिए उन्हें संयोजित करते हैं। ऐसा करने के लिए, एल्गोरिथ्म शब्द आवृत्ति, वाक्यांशों की प्रासंगिकता, साथ ही अन्य मापदंडों का उपयोग करता है।
• अमूर्त विधि
  इस अधिक उन्नत विधि में, एल्गोरिथम को वाक्यों के सामान्य अर्थ को समझना होता है और समग्र अर्थ के आधार पर नए वाक्य उत्पन्न करने के लिए संदर्भ की व्याख्या करनी होती है। इसलिए आउटपुट एक नया पाठ है, जो स्रोत सामग्री से पूरी तरह अलग है।

स्वचालित अनुवाद

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के शीर्ष उपयोग मामलों में से एक अनुवाद है। 1950 के दशक में अपनी स्थापना के बाद से, स्वचालित अनुवाद ने एक लंबा सफर तय किया है।

एक प्रभावी अनुवाद केवल शब्दों को बदलने से कहीं अधिक है, इसे इनपुट भाषा के अर्थ और स्वर को सटीक रूप से कैप्चर करने की आवश्यकता होती है ताकि इसे उसी अर्थ और वांछित प्रभाव के साथ दूसरी भाषा में अनुवाद करने में सक्षम बनाया जा सके।

स्वचालित अनुवाद सेवाएं जैसे Google अनुवाद or deepl पाठ, या यहां तक ​​कि आवाज प्रारूपों में वैश्विक भाषाओं के सटीक अनुवाद को समझने और बनाने के लिए एनएलपी की शक्ति का लाभ उठाएं। Inbenta में, हम अपने बहुभाषी चैटबॉट्स में स्वचालित अनुवाद पर लागू NLP की शक्ति का उपयोग यह सुनिश्चित करने के लिए करते हैं कि हमारे उपयोगकर्ताओं को उनकी पसंदीदा भाषा में वे उत्तर मिलें जिनकी वे तलाश कर रहे हैं।

भावनाओं का विश्लेषण

भावना विश्लेषण इन सामग्रियों में प्रयुक्त भाषा का विश्लेषण करके, किसी पाठ या दस्तावेज़ के समग्र मूड को मापने का प्रयास करता है। इसका उपयोग सोशल मीडिया पोस्ट, प्रतिक्रियाओं, समीक्षाओं और किसी कथन की भावना, राय या विश्वास की पहचान करने के लिए किया जा सकता है, इस प्रकार यह ग्राहकों की पसंद और उनके निर्णय चालकों के बारे में बहुत सारी जानकारी प्रदान करता है।

वर्चुअल एजेंट और चैटबॉट

एनएलपी प्रौद्योगिकी के लिए धन्यवाद, चैटबॉट अधिक मानवीय बन गए हैं। संवादी एआई समाधान पसंद एआई-संचालित बुद्धिमान चैटबॉट के लिए नेचुरल लैंग्वेज प्रोसेसिंग का उपयोग करें उपयोगकर्ता के प्रश्नों के पीछे के अर्थ को समझें और उनका सटीक तरीके से जवाब दें।

चैटबॉट के विभिन्न उद्योगों में कई अनुप्रयोग हैं क्योंकि वे ग्राहकों के साथ बातचीत की सुविधा प्रदान करते हैं और विभिन्न नियम-आधारित कार्यों को स्वचालित करते हैं, जैसे कि अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्नों का उत्तर देना या बुकिंग उड़ानें. वे लागत प्रभावी हैं, और वर्ष के हर दिन 24/7 उपलब्ध हैं, जिससे उपयोगकर्ता अपने प्रश्नों के उत्तर स्वयं ढूंढ सकते हैं, इस प्रकार उपयोगकर्ता अनुभव को बढ़ाते हैं।

एनएलपी उद्योग-विशिष्ट उपयोग के उदाहरण

प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण हाल के वर्षों में इतना शक्तिशाली हो गया है कि अब यह विभिन्न उद्योगों में व्यावसायिक संचालन को प्रभावित कर रहा है। विभिन्न क्षेत्रों में एनएलपी के कुछ शीर्ष उपयोग मामले यहां दिए गए हैं।

खुदरा और ई-कॉमर्स एनएलपी उपयोग के मामले

खुदरा विक्रेता ग्राहक डेटा का विश्लेषण करने के लिए एनएलपी का उपयोग कर सकते हैं और उत्पाद डिजाइन और इन्वेंट्री प्रबंधन से लेकर बिक्री और विपणन पहलों तक अपनी प्रक्रियाओं में अधिक सूचित निर्णय लेने के लिए इसे कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि में बदल सकते हैं।

बाजार आसूचना
विपणक विभिन्न स्रोतों जैसे समीक्षाओं, टिप्पणियों, सोशल मीडिया पोस्ट आदि से डेटा निकाल सकते हैं, और इसे एनएलपी क्षमताओं के साथ जोड़कर उपभोक्ता भावनाओं का विश्लेषण कर सकते हैं, बाजार के रुझान का पता लगा सकते हैं और अपनी मार्केटिंग रणनीतियों का अनुकूलन कर सकते हैं।

शब्दार्थ खोज
एनएलपी-संचालित सिमेंटिक सर्च इंजन ऑनलाइन खुदरा स्टोर और ई-कॉमर्स वेबसाइटों को दुकानदारों के इरादे को समझने में सक्षम करें, भले ही वे उपयुक्त प्रतिक्रियाओं का सुझाव देने और उत्पादों की दृश्यता बढ़ाने के लिए "काली महिलाओं की पोशाक आकार 10" जैसी लंबी-पूंछ वाली खोजों का उपयोग करें। शब्दार्थ खोज का लाभ उठाना ई-कॉमर्स साइटों को रूपांतरण दर बढ़ाने और कार्ट परित्याग दर कम करने में सक्षम बनाता है।

ई-कॉमर्स चैटबॉट
ई-कॉमर्स में चैटबॉट्स खरीदारों के प्रश्नों को समझने और सबसे सटीक तरीके से उनका उत्तर देने के लिए एनएलपी का उपयोग करें। वे लेन-देन की क्षमताओं की पेशकश भी कर सकते हैं, उपयोगकर्ताओं को उन उत्पादों को खोजने में सक्षम बनाते हैं जिनकी वे तलाश कर रहे हैं, संबंधित उत्पादों का सुझाव दे रहे हैं, ऑफ़र को बढ़ावा दे रहे हैं, और यहां तक ​​कि चैटबॉट को छोड़े बिना बिक्री को अंतिम रूप दे सकते हैं।

बैंकिंग और वित्त एनएलपी मामलों का उपयोग करते हैं

बैंकिंग और वित्तीय संस्थान बाजार डेटा का विश्लेषण करने के लिए एनएलपी का उपयोग कर सकते हैं और उस अंतर्दृष्टि का उपयोग जोखिम कम करने और बेहतर निर्णय लेने के लिए कर सकते हैं। एनएलपी इन संस्थानों को मनी लॉन्ड्रिंग और अन्य धोखाधड़ी वाले व्यवहार जैसी अवैध गतिविधियों की पहचान करने में भी मदद कर सकता है।

क्रेडिट स्कोरिंग
किसी व्यक्ति या व्यवसाय को पैसे उधार देने से जुड़े जोखिमों को निर्धारित करने के लिए बैंक और वित्तीय संस्थान क्रेडिट स्कोरिंग का उपयोग करते हैं। एनएलपी असंगठित दस्तावेजों जैसे ऋण दस्तावेज, आय, निवेश, व्यय आदि से प्रासंगिक डेटा निकालकर क्रेडिट स्कोरिंग में सहायता कर सकता है और क्रेडिट स्कोर निर्धारित करने के लिए इसे क्रेडिट स्कोरिंग सॉफ्टवेयर में फीड कर सकता है।

धोखाधड़ी का पता लगाना
आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के साथ संयुक्त, एनएलपी असंरचित वित्तीय दस्तावेजों से धोखाधड़ी का पता लगाने में मदद कर सकता है।

बीमा एनएलपी मामलों का उपयोग करें

बीमा कंपनियां धोखाधड़ी के संकेतकों की पहचान करने और गहन विश्लेषण के लिए इन दावों को फ़्लैग करने के लिए ग्राहक संचार का विश्लेषण करने के लिए एनएलपी का उपयोग कर सकते हैं।

हेल्थकेयर एनएलपी मामलों का उपयोग करें

एनएलपी ईमेल, चैट एप्लिकेशन और रोगी हेल्पलाइन और सहायता से रोगी संचार का विश्लेषण कर सकता है चिकित्सा पेशेवरों मरीजों को उनकी जरूरतों के आधार पर प्राथमिकता देना, रोगी के निदान और उपचार में सुधार करना और बेहतर परिणाम देना।

इमला
चिकित्सक नैदानिक ​​प्रक्रियाओं और परिणामों को दस्तावेज करने के लिए वॉयस रिकॉर्डर का उपयोग करते हैं। एनएलपी का उपयोग वॉयस रिकॉर्ड का विश्लेषण करने और उन्हें टेक्स्ट में ट्रांसक्रिप्ट करने के लिए किया जा सकता है, ताकि मरीजों के रिकॉर्ड को फीड किया जा सके।

हेल्थकेयर चैटबॉट
हेल्थकेयर चैटबॉट्स मरीजों के प्रश्नों को समझने के लिए एनएलपी क्षमताओं का उपयोग करें और अपॉइंटमेंट शेड्यूल करने, स्वास्थ्य सेवाओं का पता लगाने, लक्षणों का आकलन करने, टीकाकरण रिमाइंडर सेट करने और यहां तक ​​कि मानसिक स्वास्थ्य सहायता या कोविड या अन्य सार्वजनिक स्वास्थ्य चिंताओं के बारे में जानकारी प्रदान करने में उनकी सहायता कर सकते हैं।

एचआर एनएलपी उपयोग के मामले

एनएलपी का भी व्यापक रूप से उपयोग किया जाता है मानव संसाधन विभाग विभिन्न कार्यों को स्वचालित करने के लिए।

मूल्यांकन फिर से शुरू करें
एनएलपी का उपयोग प्रासंगिक कीवर्ड (शिक्षा, कौशल, पिछली भूमिकाएं) निकालने के द्वारा उम्मीदवारों के रिज्यूमे को स्क्रीन करने के लिए किया जा सकता है, और उम्मीदवारों को इस आधार पर वर्गीकृत किया जा सकता है कि उनका प्रोफाइल किसी दिए गए पद से कैसे मेल खाता है। इसका उपयोग उन उम्मीदवारों के रिज्यूमे को सारांशित करने के लिए भी किया जा सकता है जो भर्तीकर्ताओं को तेजी से रिज्यूमे के माध्यम से स्किम करने में मदद करने के लिए विशिष्ट भूमिकाओं से मेल खाते हैं।

भर्ती चैटबॉट
भर्ती उद्देश्यों के लिए चैटबॉट भर्तीकर्ताओं और उम्मीदवारों के बीच संचार को स्वचालित करने के लिए उपयोग किया जाता है। वे आमतौर पर इंटरव्यू शेड्यूल करने, पद या भर्ती प्रक्रिया के बारे में उम्मीदवारों के सवालों का जवाब देने या यहां तक ​​कि ऑनबोर्डिंग की सुविधा के लिए एनएलपी क्षमताओं का उपयोग करते हैं।

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