מקרי השימוש הפופולריים ביותר ב-NLP

עיבוד שפה טבעית (NLP) היא טכנולוגיה חשובה המשמשת חברות רבות כיום. זה מאפשר למחשבים להבין את השפה האנושית ולעבד אותה כנתונים. אבל למה זה משמש בדיוק? במאמר זה, נסקור כמה דוגמאות למקרי שימוש בעיבוד שפה טבעית וכיצד יושמה NLP בתעשיות שונות.

דוגמאות לשימוש ב-NLP

בעזרתו של טכנולוגיית NLP, מחשבים יכולים כעת לטפל באופן אוטומטי בשפות אנושיות טבעיות כמו דיבור או טקסט, ולמרות שזה די מרתק בפני עצמו, הערך האמיתי מאחורי הטכנולוגיה הזו טמון במקרים של שימוש בה.

בואו נעבור על כמה יישומים אמיתיים של טכנולוגיית עיבוד שפה טבעית:

זיהוי דואר זבל

הטכנולוגיות הטובות ביותר לזיהוי דואר זבל משתמשות ביכולות NLP כדי לסרוק מיילים ולזהות דואר זבל הודות לשפה שמציינת לעתים קרובות דואר זבל או דיוג.

סיווג אימייל

אם אתה משתמש ב-Gmail, כבר שמת לב שהודעות האימייל הנכנסות שלנו מסווגות אוטומטית לתיבת הדואר הנכנס הראשית שלנו, למבצעים ולתיבת דואר זבל.

זה נעשה הודות ל-NLP. ה-AI מאומן לזהות ולסווג מיילים בקטגוריות אלו הודות להבנת תוכן המיילים. כפי שראינו בעבר, דואר זבל נוטה להודעות לא ברורות וקישורים יוצאים לא רלוונטיים. באופן דומה, הודעות דוא"ל לקידום משתמשות בשפה ספציפית ונוטים להכיל תוכן פרסומי, כמו קופונים או הצעות מוזלות.

כלים לתיקון דקדוק

כלי תיקון דקדוק, כגון Grammarly, השתמש בטכניקות NLP על מנת לסרוק טקסט, לבדוק אם יש שגיאות שפה, ולתת הצעות לאיזה תיקונים יש לבצע.

לפי Grammarly, התוכנה מוזנת בנתונים על כללי דקדוק ואיות על ידי צוות הבלשנים ומהנדסי הלמידה העמוקה שלהם שתכננו אלגוריתמים הלומדים את הכללים והדפוסים של כתיבה טובה, על ידי ניתוח מיליוני משפטים מטקסט מחקר. זה גם לומד עם נתונים, שכן בכל פעם שמשתמש מקבל או מתעלם מהצעה שניתנה על ידי Grammarly, ה-AI נעשה חכם יותר. הודות לידע הזה, הכלי יודע להבדיל בין שימוש נכון לשגוי, ומעלה הצעות תיקונים או תיקונים.

סיכום טקסט

סיכום טקסט הוא תהליך של קיצור טקסט ויצירת סיכום תמציתי תוך שמירה על הרעיון והמסר המרכזיים שמעבירים המסמך הראשוני.

שוב, טכניקות NLP פועלות כאן במטרה "לעכל" כמויות עצומות של טקסט דיגיטלי, להבין את התוכן, לחלץ את הרעיונות המרכזיים ביותר תוך התעלמות ממידע לא רלוונטי, וליצור קטע טקסט קצר יותר שעדיין מכיל את כל נקודות המפתח.

ישנן שתי שיטות עיקריות לסיכום טקסטים:

• שיטת מיצוי
  בשיטה זו, אלגוריתמים משתמשים במשפטים וביטויים משמעותיים מהטקסט המקורי ומשלבים אותם ליצירת סיכום. לשם כך, האלגוריתם משתמש בתדירות מילים, ברלוונטיות של ביטויים, כמו גם בפרמטרים אחרים.
• שיטה מופשטת
  בשיטה מתקדמת יותר זו, האלגוריתם צריך להבין את המשמעות הכללית של משפטים ולפרש את ההקשר כדי ליצור משפטים חדשים המבוססים על המשמעות הכוללת. הפלט הוא אפוא טקסט חדש, שונה לחלוטין מתוכן המקור.

תרגום אוטומטי

אחד ממקרי השימוש המובילים בעיבוד שפה טבעית הוא תרגום. מאז הקמתו בשנות ה-1950, תרגום אוטומטי עבר כברת דרך.

תרגום יעיל הוא יותר מסתם החלפת מילים, הוא צריך ללכוד במדויק את המשמעות והטון של שפת הקלט כדי להיות מסוגל לתרגם אותה לשפה אחרת עם אותה משמעות והשפעה רצויה.

שירותי תרגום אוטומטיים כגון גוגל תרגום or DeepL למנף את הכוח של NLP כדי להבין ולייצר תרגום מדויק של שפות גלובליות בטקסט, או אפילו בפורמטים קוליים. ב-Inbenta, אנו משתמשים בעוצמה של NLP המיושמת על תרגום אוטומטי בצ'אטבוטים הרב-לשוניים שלנו, כדי להבטיח שהמשתמשים שלנו יקבלו את התשובות שהם מחפשים בשפה המועדפת עליהם.

ניתוח הסנטימנט

ניתוח סנטימנטים מנסה לאמוד את מצב הרוח הכללי של טקסט או מסמך, על ידי ניתוח השפה המשמשת בתכנים אלה. זה יכול לשמש עבור פוסטים ברשתות חברתיות, תגובות, ביקורות ועוד כדי לזהות את התחושה, הדעה או האמונה של הצהרה, ובכך לספק מידע רב על הבחירות של הלקוחות ומניעי ההחלטות שלהם.

סוכנים וירטואליים וצ'טבוטים

הודות לטכנולוגיית ה-NLP, הצ'אטבוטים הפכו להיות יותר דמויי אדם. פתרונות בינה מלאכותית לשיחה כמו צ'אטבוטים חכמים המופעלים על ידי בינה מלאכותית השתמש בעיבוד שפה טבעית כדי להבין את המשמעות מאחורי השאילתות של המשתמש ולענות עליהם בצורה מדויקת.

לצ'אטבוטים יש יישומים רבים בתעשיות שונות, שכן הם מקלים על שיחות עם לקוחות וממגנים משימות שונות מבוססות כללים, כגון מענה על שאלות נפוצות או הזמנת טיסות. הם חסכוניים וזמינים 24/7 בכל יום בשנה, ומאפשרים למשתמשים למצוא תשובות לשאלותיהם בעצמם, ובכך לשפר את חווית המשתמש.

דוגמאות לשימוש ספציפי לתעשייה של NLP

עיבוד שפה טבעית הפך לעוצמתי כל כך בשנים האחרונות שהוא משפיע כעת על הפעילות העסקית בתעשיות שונות. להלן כמה ממקרי השימוש המובילים של NLP במגזרים שונים.

מקרי שימוש ב-NLP קמעונאי ומסחר אלקטרוני

קמעונאים יכולים להשתמש ב-NLP כדי לנתח נתוני לקוחות ולהפוך אותם לתובנות ניתנות לפעולה על מנת לקבל החלטות מושכלות יותר בכל התהליכים שלהם, מעיצוב מוצר וניהול מלאי ועד יוזמות מכירות ושיווק.

מודיעין שוק
משווקים יכולים לחלץ נתונים ממקורות שונים כגון ביקורות, הערות, פוסטים במדיה חברתית וכו', ולשלב אותם עם יכולות NLP כדי לנתח את רגשות הצרכנים, לזהות מגמות בשוק ולייעל את אסטרטגיות השיווק שלהם.

חיפוש סמנטי
מנועי חיפוש סמנטיים המונעים על ידי NLP לאפשר לחנויות קמעונאיות מקוונות ואתרי מסחר אלקטרוני להבין את כוונת הקונים, גם כאשר הם משתמשים בחיפושים בעלי זנב ארוך כגון "שמלה שחורה לנשים מידה 10", על מנת להציע תגובות מתאימות ולהגביר את הנראות של המוצרים. מינוף חיפוש סמנטי מאפשר לאתרי מסחר אלקטרוני להגדיל את שיעורי ההמרה ולהפחית את שיעור נטישת העגלה.

צ'אטבוט למסחר אלקטרוני
צ'טבוטים במסחר אלקטרוני השתמש ב-NLP על מנת להבין את השאילתות של הקונים ולענות עליהן בצורה המדויקת ביותר. הם יכולים אפילו להציע יכולות עסקה, המאפשרות למשתמשים למצוא את המוצרים שהם מחפשים, להציע מוצרים קשורים, לקדם הצעות, ואפילו לסיים מכירות מבלי לעזוב את הצ'אטבוט.

מקרי שימוש בבנקאות ופיננסים NLP

מוסדות בנקאיים ופיננסיים יכולים להשתמש ב-NLP כדי לנתח נתוני שוק ולהשתמש בתובנה זו כדי להפחית סיכונים ולקבל החלטות טובות יותר. NLP יכול גם לעזור למוסדות אלה לזהות פעילויות לא חוקיות כמו הלבנת הון והתנהגות הונאה אחרת.

ניקוד אשראי
בנקים ומוסדות פיננסיים משתמשים בניקוד אשראי על מנת לקבוע את הסיכונים הכרוכים בהלוואת כסף לאדם פרטי או לעסק. NLP יכולה לסייע בניקוד האשראי על ידי חילוץ נתונים רלוונטיים ממסמכים לא מובנים כגון תיעוד הלוואות, הכנסות, השקעות, הוצאות וכו', ולהזין אותו לתוכנת ניקוד האשראי כדי לקבוע את ניקוד האשראי.

גילוי הונאה
בשילוב עם בינה מלאכותית, NLP יכול לסייע באיתור הונאה ממסמכים פיננסיים לא מובנים.

מקרי שימוש ב-NLP של ביטוח

חברות ביטוח יכול להשתמש ב-NLP כדי לנתח את התקשורת עם הלקוחות כדי לזהות אינדיקטורים של הונאה ולסמן טענות אלה לניתוח מעמיק יותר.

מקרי שימוש ב-NLP של שירותי בריאות

NLP יכול לנתח תקשורת מטופלים מהודעות דוא"ל, יישומי צ'אט וקווי סיוע ועזרה למטופלים אנשי מקצוע בתחום הרפואה לתת עדיפות למטופלים בהתבסס על צרכיהם, לשפר את האבחון והטיפול של המטופלים ולהניב תוצאות טובות יותר.

כתבה
רופאים משתמשים במקליטים כדי לתעד הליכים קליניים ותוצאות. ניתן להשתמש ב-NLP כדי לנתח רשומות קול ולתמלול אותן לטקסט, על מנת להזין אותן לרישומי המטופלים.

צ'טבוט של שירותי בריאות
צ'טבוטים של שירותי בריאות השתמש ביכולות NLP כדי להבין את השאילתות של המטופלים ויכול לסייע להם בתיאום פגישות, איתור שירותי בריאות, הערכת תסמינים, קביעת תזכורות חיסונים, ואפילו מתן סיוע לבריאות הנפש או מידע על קוביד או בעיות אחרות בבריאות הציבור.

מקרי שימוש ב-HR NLP

NLP נמצא בשימוש נרחב גם על ידי מחלקות משאבי אנוש על מנת להפוך משימות שונות לאוטומטיות.

המשך הערכה
ניתן להשתמש ב-NLP כדי לסנן קורות חיים של מועמדים על ידי חילוץ מילות מפתח רלוונטיות (חינוך, כישורים, תפקידים קודמים), ולסווג מועמדים על סמך האופן שבו הפרופיל שלהם תואם לתפקיד נתון. זה יכול לשמש גם כדי לסכם את קורות החיים של מועמדים התואמים תפקידים ספציפיים על מנת לעזור למגייסים לדפדף בין קורות החיים מהר יותר.

צ'אטבוט גיוס
צ'טבוטים לצורכי גיוס משמשים לאוטומציה של תקשורת בין מגייסים ומועמדים. בדרך כלל הם משתמשים ביכולות NLP על מנת לתזמן ראיונות, לענות על שאלות של מועמדים לגבי התפקיד או תהליך הגיוס, או אפילו להקל על ההצטרפות.

כעת, כשאתה יודע עד כמה יישומי NLP יכולים להיות חזקים, אולי תרצה לנסות אותם בעצמך. תהנה מהניסיון החינמי שלנו למשך 14 יום ובדוק את פתרונות הבינה המלאכותית שלנו לשיחה עבור העסק שלך.

עיין במאמרים הדומים שלנו