I casi d'uso della PNL più popolari

Il Natural Language Processing (NLP) è una tecnologia importante utilizzata oggi da molte aziende. Consente ai computer di comprendere il linguaggio umano e di elaborarlo come dati. Ma a cosa serve esattamente? In questo articolo, esamineremo alcuni esempi di casi d'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale e come la PNL è stata applicata in diversi settori.

Esempi di casi d'uso della PNL

Con l'aiuto di Tecnologia PNL, i computer ora possono gestire automaticamente i linguaggi umani naturali come la parola o il testo e, sebbene questo sia di per sé piuttosto affascinante, il vero valore dietro questa tecnologia risiede nei suoi casi d'uso.

Esaminiamo alcune applicazioni reali della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale:

Rilevamento spam

Le migliori tecnologie di rilevamento dello spam utilizzano le funzionalità NLP per scansionare le e-mail e identificare la posta indesiderata grazie a un linguaggio che spesso indica spam o phishing.

Classificazione e-mail

Se utilizzi Gmail, avrai già notato che le nostre e-mail in entrata vengono automaticamente classificate nella nostra casella di posta principale, promozioni e posta in arrivo spam.

Questo viene fatto grazie alla PNL. L'intelligenza artificiale è addestrata a identificare e classificare le e-mail in queste categorie grazie alla sua comprensione del contenuto delle e-mail. Come abbiamo visto in precedenza, la posta indesiderata tende a contenere messaggi poco chiari e collegamenti in uscita irrilevanti. Allo stesso modo, le e-mail promozionali utilizzano un linguaggio specifico e tendono ad avere contenuti promozionali, come coupon o offerte scontate.

Strumenti di correzione grammaticale

Strumenti di correzione grammaticale, come Grammarly, utilizzare tecniche di PNL per scansionare un testo, verificare la presenza di errori linguistici e dare suggerimenti su quali correzioni dovrebbero essere apportate.

Secondo Grammarly, il software viene alimentato con dati sulle regole grammaticali e l'ortografia dal loro team di linguisti e ingegneri di deep learning che hanno progettato algoritmi che apprendono le regole e i modelli di una buona scrittura, analizzando milioni di frasi dal testo di ricerca. Impara anche con i dati, poiché ogni volta che un utente accetta o ignora un suggerimento dato da Grammarly, l'IA diventa più intelligente. Grazie a questa conoscenza, lo strumento sa distinguere tra uso corretto e non corretto e suggerisce modifiche o correzioni suggerite.

Riepilogo del testo

Il riepilogo del testo è il processo di accorciamento di un testo e generazione di un riassunto conciso pur mantenendo l'idea centrale e il messaggio trasmesso dal documento iniziale.

Ancora una volta, le tecniche di PNL sono al lavoro qui per "digerire" enormi volumi di testo digitale, comprenderne il contenuto, estrarre le idee più centrali ignorando le informazioni irrilevanti e creare una parte di testo più breve che contenga ancora tutti i punti chiave.

Esistono due metodi principali per riassumere i testi:

• Metodo estrattivo
  In questo metodo, gli algoritmi utilizzano frasi e frasi significative dal testo originale e le combinano per creare un riassunto. Per fare ciò, l'algoritmo utilizza la frequenza delle parole, la pertinenza delle frasi e altri parametri.
• Metodo astrattivo
  In questo metodo più avanzato, l'algoritmo deve comprendere il significato generale delle frasi e interpretare il contesto per generare nuove frasi basate sul significato generale. L'output è quindi un nuovo testo, completamente diverso dal contenuto di partenza.

Traduzione automatizzata

Uno dei principali casi d'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale è la traduzione. Dalla sua nascita negli anni '1950, la traduzione automatica ha fatto molta strada.

Una traduzione efficace non si limita a sostituire le parole, ma deve catturare con precisione il significato e il tono della lingua di input per poterlo tradurre in un'altra lingua con lo stesso significato e l'impatto desiderato.

Servizi di traduzione automatica come Google Traduttore or DeepL sfrutta il potere della PNL per comprendere e produrre una traduzione accurata delle lingue globali in formato testo o persino vocale. In Inbenta, utilizziamo la potenza della PNL applicata alla traduzione automatica nei nostri chatbot multilingue, per garantire che i nostri utenti ottengano le risposte che stanno cercando nella loro lingua preferita.

Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment cerca di valutare lo stato d'animo generale di un testo o di un documento, analizzando il linguaggio utilizzato in questi contenuti. Può essere utilizzato per post sui social media, risposte, recensioni e altro per identificare il sentimento, l'opinione o la convinzione di un'affermazione, fornendo così molte informazioni sulle scelte dei clienti e sui loro fattori decisionali.

Agenti virtuali e chatbot

Grazie alla tecnologia NLP, i chatbot sono diventati più umani. Soluzioni AI conversazionali piace Chatbot intelligenti basati sull'intelligenza artificiale utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il significato delle domande dell'utente e rispondi in modo accurato.

I chatbot hanno numerose applicazioni in diversi settori in quanto facilitano le conversazioni con i clienti e automatizzano varie attività basate su regole, come rispondere a domande frequenti o prenotazione di voli. Sono convenienti e disponibili 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX ogni singolo giorno dell'anno, consentendo agli utenti di trovare le risposte alle loro domande da soli, migliorando così l'esperienza dell'utente.

Esempi di casi d'uso specifici del settore della PNL

L'elaborazione del linguaggio naturale è diventata così potente negli ultimi anni che ora sta influenzando le operazioni aziendali in vari settori. Ecco alcuni dei principali casi d'uso della PNL in diversi settori.

Casi d'uso della PNL per la vendita al dettaglio e l'e-commerce

I rivenditori possono utilizzare la PNL per analizzare i dati dei clienti e trasformarli in informazioni fruibili al fine di prendere decisioni più informate attraverso i loro processi, dalla progettazione del prodotto e la gestione dell'inventario alle iniziative di vendita e marketing.

Intelligence di mercato
Gli esperti di marketing possono estrarre dati da varie fonti come recensioni, commenti, post sui social media, ecc. E combinarli con le funzionalità NLP per analizzare i sentimenti dei consumatori, rilevare le tendenze del mercato e ottimizzare le loro strategie di marketing.

Ricerca semantica
Motori di ricerca semantici basati sulla PNL consentire ai negozi al dettaglio online e ai siti di e-commerce di comprendere le intenzioni degli acquirenti, anche quando utilizzano ricerche a coda lunga come "donne nere vestono taglia 10", al fine di suggerire risposte adeguate e aumentare la visibilità dei prodotti. Sfruttando la ricerca semantica consente ai siti di e-commerce di aumentare i tassi di conversione e diminuire il tasso di abbandono del carrello.

Chatbot per e-commerce
Chatbot nell'e-commerce utilizzare la PNL per comprendere le domande degli acquirenti e rispondere nel modo più accurato. Possono persino offrire funzionalità transazionali, consentendo agli utenti di trovare i prodotti che stanno cercando, suggerire prodotti correlati, promuovere offerte e persino finalizzare le vendite senza dover uscire dal chatbot.

Casi d'uso della PNL nel settore bancario e finanziario

Le istituzioni bancarie e finanziarie possono utilizzare la PNL per analizzare i dati di mercato e utilizzare tale intuizione per ridurre i rischi e prendere decisioni migliori. La PNL può anche aiutare queste istituzioni a identificare attività illegali come il riciclaggio di denaro e altri comportamenti fraudolenti.

Livello di crediti
Le banche e gli istituti finanziari utilizzano il credit scoring per determinare i rischi associati al prestito di denaro a un individuo oa un'azienda. La PNL può assistere nel punteggio di credito estraendo i dati rilevanti da documenti non strutturati come documentazione di prestito, reddito, investimenti, spese, ecc. E inviarli al software di punteggio di credito per determinare il punteggio di credito.

Intercettazione di una frode
In combinazione con l'Intelligenza Artificiale, la PNL può aiutare a rilevare le frodi da documenti finanziari non strutturati.

Casi d'uso della PNL assicurativa

Compagnie di assicurazione può utilizzare la PNL per analizzare la comunicazione con i clienti per identificare gli indicatori di frode e contrassegnare queste affermazioni per un'analisi più approfondita.

Casi d'uso della PNL nel settore sanitario

La PNL può analizzare la comunicazione del paziente da e-mail, applicazioni di chat e linee di assistenza e aiuto per i pazienti professionisti medici dare la priorità ai pazienti in base alle loro esigenze, migliorare la diagnosi e il trattamento del paziente e ottenere risultati migliori.

Dettatura
I medici utilizzano registratori vocali per documentare procedure e risultati clinici. La PNL può essere utilizzata per analizzare le registrazioni vocali e trascriverle in testo, in modo da inserirle nelle cartelle dei pazienti.

Chatbot sanitario
Chatbot sanitari utilizzare le capacità di PNL per comprendere le domande dei pazienti e può aiutarli a programmare appuntamenti, individuare i servizi sanitari, valutare i sintomi, impostare promemoria per le vaccinazioni e persino fornire assistenza per la salute mentale o informazioni su Covid o altri problemi di salute pubblica.

Casi d'uso della PNL delle risorse umane

La PNL è anche ampiamente utilizzata da Dipartimenti delle risorse umane per automatizzare varie attività.

Riprendere la valutazione
La PNL può essere utilizzata per selezionare i curriculum dei candidati estraendo parole chiave pertinenti (istruzione, competenze, ruoli precedenti) e per classificare i candidati in base a come il loro profilo corrisponde a una determinata posizione. Può anche essere utilizzato per riassumere i curriculum dei candidati che corrispondono a ruoli specifici al fine di aiutare i recruiter a sfogliare i curriculum più velocemente.

Chatbot di reclutamento
Chatbot a scopo di reclutamento sono utilizzati per automatizzare la comunicazione tra selezionatori e candidati. Di solito utilizzano le funzionalità di PNL per programmare colloqui, rispondere alle domande dei candidati sulla posizione o sul processo di assunzione o persino facilitare l'onboarding.

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