自然言語処理 (NLP) は、今日多くの企業で使用されている重要なテクノロジです。 コンピューターが人間の言葉を理解し、データとして処理できるようにします。 しかし、それは正確には何に使用されますか？ この記事では、自然言語処理のユース ケースの例と、さまざまな業界で NLP がどのように適用されているかを見ていきます。
NLP の使用例
の助けを借りて、 NLPテクノロジー.
自然言語処理テクノロジーの実際のアプリケーションを見てみましょう。
スパム検出
最高のスパム検出テクノロジは、NLP 機能を使用して電子メールをスキャンし、スパムやフィッシングを示すことが多い言語のおかげでジャンク メールを識別します。
メール分類
Gmail を使用している場合は、受信メールがプライマリ受信トレイ、プロモーション、スパム受信トレイに自動的に分類されることにお気付きでしょう。
これは、NLP のおかげで行われます。 AI は、メールの内容を理解することで、これらのカテゴリのメールを識別して分類するように訓練されています。 これまで見てきたように、スパム メールには不明確なメッセージと無関係なアウトバウンドリンクが含まれる傾向があります。 同様に、プロモーション メールは特定の言語を使用し、クーポンや割引オファーなどのプロモーション コンテンツを含む傾向があります。
文法修正ツール
などの文法修正ツール 文法、NLP テクニックを使用して、テキストをスキャンし、言語エラーをチェックし、どの修正を行うべきかを提案します。
Grammarly によると、ソフトウェアには、研究テキストから何百万もの文を分析することによって、優れた文章の規則とパターンを学習するアルゴリズムを設計した言語学者とディープラーニング エンジニアのチームによって、文法規則とスペルに関するデータが供給されます。 また、Grammarly からの提案をユーザーが受け入れるか無視するたびに、AI がより賢くなるため、データを使用して学習します。 その知識のおかげで、ツールは正しい使用法と誤った使用法を区別する方法を認識し、提案された修正または修正を促します。
テキスト要約
テキストの要約とは、テキストを短くして簡潔な要約を生成する一方で、最初の文書で伝えられた核となるアイデアとメッセージを保持するプロセスです。
繰り返しますが、NLP テクニックは、膨大な量のデジタル テキストを「消化」し、コンテンツを理解し、無関係な情報を無視して最も中心的なアイデアを抽出し、重要なポイントをすべて含む短いテキストを作成するために機能しています。
テキストを要約するには、主に XNUMX つの方法があります。
- 抽出方法
この方法では、アルゴリズムが元のテキストから意味のある文章やフレーズを使用し、それらを組み合わせて要約を作成します。 そのために、アルゴリズムは単語の頻度、フレーズの関連性、およびその他のパラメーターを使用します。 - 抽象的方法
このより高度な方法では、アルゴリズムが文の一般的な意味を理解し、コンテキストを解釈して、全体的な意味に基づいて新しい文を生成する必要があります。 したがって、出力は新しいテキストであり、ソース コンテンツとはまったく異なります。
自動翻訳
自然言語処理の主な使用例の 1950 つは翻訳です。 XNUMX 年代に登場して以来、自動翻訳は長い道のりを歩んできました。
効果的な翻訳とは、単に単語を置き換えるだけではありません。入力言語の意味とトーンを正確に捉えて、同じ意味と望ましい効果を持つ別の言語に翻訳できるようにする必要があります。
などの自動翻訳サービス Google翻訳 or DeepL NLP の力を活用して、テキストや音声形式のグローバル言語を理解し、正確に翻訳します。 Inbenta では、多言語チャットボットの自動翻訳に適用される NLP の力を使用して、ユーザーが希望する言語で探している回答を確実に得られるようにします。
感情分析
感情分析は、これらのコンテンツで使用されている言語を分析することにより、テキストまたはドキュメントの全体的な雰囲気を測定しようとします。 ソーシャル メディアの投稿、応答、レビューなどに使用して、声明の感情、意見、または信念を特定できるため、顧客の選択と意思決定要因に関する多くの情報を提供できます。
仮想エージェントとチャットボット
NLP テクノロジーのおかげで、チャットボットはより人間らしくなりました。 会話型 AI ソリューション ような AI を活用したインテリジェントなチャットボット 自然言語処理を使用して ユーザーのクエリの背後にある意味を理解する 正確な方法でそれらに答えます。
チャットボットは、顧客との会話を促進し、FAQ への回答や フライトの予約. それらは費用対効果が高く、年中無休で利用できるため、ユーザーは自分の質問に対する答えを自分で見つけることができ、ユーザー エクスペリエンスが向上します。
NLP 業界固有の使用例
近年、自然言語処理は非常に強力になり、さまざまな業界の事業運営に影響を与えています。 ここでは、さまざまな分野での NLP の主な使用例をいくつか紹介します。
小売と e コマースの NLP ユース ケース
小売業者は NLP を使用して顧客データを分析し、それを実用的な洞察に変換して、製品設計や在庫管理から販売およびマーケティング イニシアチブまで、プロセス全体でより多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
市場情報
マーケティング担当者は、レビュー、コメント、ソーシャル メディアの投稿などのさまざまなソースからデータを抽出し、それを NLP 機能と組み合わせて、消費者の感情を分析し、市場の傾向を検出し、マーケティング戦略を最適化できます。
セマンティック検索
NLP を利用したセマンティック検索エンジン オンライン小売店や EC サイトは、買い物客が「黒人女性 ドレス サイズ 10」などのロングテール検索を使用した場合でも、買い物客の意図を理解し、適切な反応を提案して商品の認知度を高めることができます。 セマンティック検索の活用 e コマース サイトのコンバージョン率を高め、カート放棄率を下げることができます。
Eコマースチャットボット
eコマースにおけるチャットボット NLP を使用して買い物客のクエリを理解し、最も正確な方法で回答します。 トランザクション機能を提供することもでき、ユーザーは探している製品を見つけたり、関連製品を提案したり、オファーを宣伝したり、チャットボットを離れることなく販売を完了したりできます.
銀行と金融の NLP ユースケース
銀行や金融機関は、NLP を使用して市場データを分析し、その洞察を使用してリスクを軽減し、より良い意思決定を下すことができます。 NLP は、これらの機関がマネーロンダリングやその他の不正行為などの違法行為を特定するのにも役立ちます。
クレジットスコアリング
銀行および金融機関は、個人または企業への貸付に関連するリスクを判断するために、クレジット スコアリングを使用します。 NLP は、ローンの書類、収入、投資、支出などの非構造化ドキュメントから関連データを抽出し、それをクレジット スコアリング ソフトウェアにフィードしてクレジット スコアを決定することで、クレジット スコアリングを支援します。
不正検出
人工知能と組み合わせると、NLP は構造化されていない財務文書から不正を検出するのに役立ちます。
保険 NLP のユースケース
保険会社 NLP を使用して顧客のコミュニケーションを分析し、詐欺の兆候を特定し、これらの主張にフラグを立ててより深い分析を行うことができます。
ヘルスケア NLP のユースケース
NLP は、電子メール、チャット アプリケーション、患者のヘルプラインおよびヘルプからの患者のコミュニケーションを分析できます。 医療専門家 ニーズに基づいて患者に優先順位を付け、患者の診断と治療を改善し、より良い結果をもたらします。
ディクテーション
医師はボイスレコーダーを使用して、臨床手順と結果を文書化します。 NLP を使用して、音声記録を分析し、それらをテキストに書き起こして、患者の記録に提供することができます。
ヘルスケアチャットボット
医療チャットボット NLP 機能を使用して患者のクエリを理解し、予約のスケジューリング、医療サービスの検索、症状の評価、予防接種のリマインダーの設定、さらにはメンタルヘルスの支援や Covid やその他の公衆衛生上の懸念に関する情報の提供を支援できます。
HR NLP の使用例
NLP は、 人事部門 さまざまなタスクを自動化するために。
評価を再開する
NLP を使用して、関連するキーワード (学歴、スキル、以前の役割) を抽出して候補者の履歴書を選別し、プロファイルが特定の役職にどのように一致するかに基づいて候補者を分類できます。 また、採用担当者が履歴書をすばやく読み進めるのに役立つように、特定の役割に一致する候補者の履歴書を要約するためにも使用できます。
採用チャットボット
採用目的のチャットボット 採用担当者と候補者間のコミュニケーションを自動化するために使用されます。 彼らは通常、NLP 機能を使用して、面接のスケジュールを設定したり、ポジションや採用プロセスに関する候補者の質問に答えたり、オンボーディングを促進したりします。
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