De meest populaire NLP-use-cases

Natural Language Processing (NLP) is een belangrijke technologie die tegenwoordig door veel bedrijven wordt gebruikt. Het stelt computers in staat menselijke taal te begrijpen en deze als gegevens te verwerken. Maar waar wordt het precies voor gebruikt? In dit artikel bekijken we enkele voorbeelden van gebruiksscenario's voor natuurlijke taalverwerking en hoe NLP in verschillende industrieën is toegepast.

Voorbeelden van NLP-gebruiksvoorbeelden

Dankzij NLP-technologiekunnen computers nu automatisch overweg met natuurlijke menselijke talen zoals spraak of tekst, en hoewel dit op zich al fascinerend is, ligt de echte waarde achter deze technologie in de use cases.

Laten we eens kijken naar enkele real-life toepassingen van Natural Language Processing-technologie:

Spamdetectie

De beste spamdetectietechnologieën maken gebruik van NLP-mogelijkheden om e-mails te scannen en ongewenste e-mail te identificeren dankzij taal die vaak wijst op spam of phishing.

E-mail classificatie

Als u Gmail gebruikt, is het u inmiddels opgevallen dat onze inkomende e-mails automatisch worden geclassificeerd in onze primaire inbox, promoties en spam-inbox.

Dit wordt gedaan dankzij NLP. De AI is getraind om e-mails in deze categorieën te identificeren en te classificeren dankzij het begrip van de inhoud van de e-mails. Zoals we eerder hebben gezien, bevat spammail vaak onduidelijke berichten en irrelevante uitgaande links. Evenzo gebruiken promotionele e-mails specifieke taal en bevatten ze meestal promotionele inhoud, zoals kortingsbonnen of aanbiedingen met korting.

Hulpmiddelen voor grammaticacorrectie

Grammaticacorrectietools, zoals Grammarly, NLP-technieken gebruiken om een ​​tekst te scannen, te controleren op taalfouten en suggesties te doen voor eventuele correcties.

Volgens Grammarly wordt de software gevoed met gegevens over grammaticaregels en spelling door hun team van taalkundigen en deep learning-ingenieurs die algoritmen hebben ontworpen die de regels en patronen van goed schrijven leren door miljoenen zinnen uit onderzoeksteksten te analyseren. Het leert ook met gegevens, want elke keer dat een gebruiker een suggestie van Grammarly accepteert of negeert, wordt de AI slimmer. Dankzij die kennis weet de tool onderscheid te maken tussen correct en incorrect gebruik en vraagt ​​het om voorgestelde wijzigingen of correcties.

Tekst samenvatting

Tekstsamenvatting is het proces van het inkorten van een tekst en het genereren van een beknopte samenvatting met behoud van het kernidee en de boodschap van het oorspronkelijke document.

Nogmaals, hier zijn NLP-technieken aan het werk om enorme hoeveelheden digitale tekst te "verteren", de inhoud te begrijpen, de meest centrale ideeën eruit te halen terwijl irrelevante informatie wordt genegeerd, en een korter stuk tekst te maken dat nog steeds alle belangrijke punten bevat.

Er zijn twee hoofdmethoden om teksten samen te vatten:

• Extractieve methode
  Bij deze methode gebruiken algoritmen betekenisvolle zinnen en woordgroepen uit de originele tekst en combineren ze tot een samenvatting. Om dit te doen, gebruikt het algoritme woordfrequentie, de relevantie van zinnen en andere parameters.
• Abstracte methode
  Bij deze meer geavanceerde methode moet het algoritme de algemene betekenis van zinnen begrijpen en de context interpreteren om nieuwe zinnen te genereren op basis van de algemene betekenis. De uitvoer is dus een nieuwe tekst, totaal verschillend van de broninhoud.

Geautomatiseerde vertaling

Een van de meest gebruikte toepassingen van Natural Language Processing is vertaling. Sinds de oprichting in de jaren vijftig heeft geautomatiseerde vertaling een lange weg afgelegd.

Een effectieve vertaling is meer dan alleen het vervangen van woorden, het moet de betekenis en toon van de invoertaal nauwkeurig vastleggen om het te kunnen vertalen naar een andere taal met dezelfde betekenis en gewenste impact.

Geautomatiseerde vertaaldiensten zoals Google Vertalen or DeepL maak gebruik van de kracht van NLP om een ​​nauwkeurige vertaling van wereldtalen in tekst of zelfs spraakformaten te begrijpen en te produceren. Bij Inbenta gebruiken we de kracht van NLP toegepast op geautomatiseerde vertaling in onze meertalige chatbots, om ervoor te zorgen dat onze gebruikers de antwoorden krijgen waarnaar ze op zoek zijn in hun voorkeurstaal.

Sentiment analyse

Sentimentanalyse probeert de algehele stemming van een tekst of document te peilen door de taal die in deze inhoud wordt gebruikt te analyseren. Het kan worden gebruikt voor posts, reacties, beoordelingen en meer op sociale media om het gevoel, de mening of de overtuiging van een bewering te identificeren, en biedt zo veel informatie over de keuzes van klanten en hun beslissingsdrijfveren.

Virtuele agenten en chatbots

Dankzij NLP-technologie zijn chatbots menselijker geworden. Conversationele AI-oplossingen als AI-aangedreven intelligente chatbots natuurlijke taalverwerking gebruiken om de betekenis achter de vragen van de gebruiker begrijpen en beantwoord ze op een nauwkeurige manier.

Chatbots hebben tal van toepassingen in verschillende industrieën, omdat ze gesprekken met klanten vergemakkelijken en verschillende op regels gebaseerde taken automatiseren, zoals het beantwoorden van veelgestelde vragen of vluchten boeken. Ze zijn kosteneffectief en elke dag van het jaar 24/7 beschikbaar, waardoor gebruikers zelf antwoorden op hun vragen kunnen vinden, waardoor de gebruikerservaring wordt verbeterd.

Voorbeelden van NLP-branchespecifieke use-cases

Natuurlijke taalverwerking is de afgelopen jaren zo krachtig geworden dat het nu invloed heeft op de bedrijfsvoering in verschillende sectoren. Hier zijn enkele van de beste use-cases van NLP in verschillende sectoren.

Retail & e-commerce NLP use cases

Retailers kunnen NLP gebruiken om klantgegevens te analyseren en om te zetten in bruikbare inzichten om beter geïnformeerde beslissingen te nemen in hun processen, van productontwerp en voorraadbeheer tot verkoop- en marketinginitiatieven.

Marktinformatie
Marketeers kunnen gegevens uit verschillende bronnen halen, zoals recensies, opmerkingen, posts op sociale media, enz., en deze combineren met NLP-mogelijkheden om consumentensentimenten te analyseren, markttrends te detecteren en hun marketingstrategieën te optimaliseren.

Semantisch zoeken
Door NLP aangedreven semantische zoekmachines stellen online winkels en e-commerce websites in staat om de intentie van het winkelend publiek te begrijpen, zelfs wanneer ze uitgebreide zoekopdrachten gebruiken, zoals "zwarte vrouwen jurk maat 10", om passende antwoorden voor te stellen en de zichtbaarheid van producten te vergroten. Semantisch zoeken gebruiken stelt e-commercesites in staat om de conversiepercentages te verhogen en het aantal verlaten winkelwagentjes te verlagen.

Chatbot voor e-commerce
Chatbots in e-commerce gebruik NLP om de vragen van klanten te begrijpen en ze op de meest nauwkeurige manier te beantwoorden. Ze kunnen zelfs transactiemogelijkheden bieden, waardoor gebruikers de producten kunnen vinden waarnaar ze op zoek zijn, gerelateerde producten kunnen voorstellen, aanbiedingen kunnen promoten en zelfs verkopen kunnen afronden zonder de chatbot te hoeven verlaten.

Bank- en financiële NLP use cases

Banken en financiële instellingen kunnen NLP gebruiken om marktgegevens te analyseren en dat inzicht gebruiken om risico's te verkleinen en betere beslissingen te nemen. NLP kan deze instellingen ook helpen bij het identificeren van illegale activiteiten zoals het witwassen van geld en ander frauduleus gedrag.

Credit scoren
Banken en financiële instellingen gebruiken kredietscores om de risico's te bepalen die gepaard gaan met het lenen van geld aan een persoon of een bedrijf. NLP kan helpen bij kredietscores door relevante gegevens te extraheren uit ongestructureerde documenten zoals leningdocumentatie, inkomsten, investeringen, uitgaven, enz., en deze door te voeren naar kredietscoresoftware om de kredietscore te bepalen.

Fraude detectie
In combinatie met kunstmatige intelligentie kan NLP helpen bij het opsporen van fraude uit ongestructureerde financiële documenten.

Verzekering NLP use cases

Verzekeringsbedrijven kan NLP gebruiken om klantcommunicatie te analyseren om indicatoren van fraude te identificeren en deze claims te markeren voor diepere analyse.

NLP use cases in de gezondheidszorg

NLP kan patiëntcommunicatie analyseren via e-mails, chatapplicaties en hulplijnen en hulp voor patiënten medische professionals prioriteit geven aan patiënten op basis van hun behoeften, de diagnose en behandeling van patiënten verbeteren en betere resultaten behalen.

Dictee
Artsen gebruiken voicerecorders om klinische procedures en resultaten te documenteren. NLP kan worden gebruikt om spraakopnamen te analyseren en om te zetten in tekst, om ze vervolgens toe te voegen aan de dossiers van patiënten.

Chatbot voor gezondheidszorg
Chatbots voor de gezondheidszorg gebruik NLP-mogelijkheden om de vragen van de patiënt te begrijpen en kan hen helpen bij het plannen van afspraken, het lokaliseren van gezondheidszorgdiensten, het beoordelen van symptomen, het instellen van vaccinatieherinneringen en zelfs het bieden van geestelijke gezondheidszorg of informatie over Covid of andere volksgezondheidsproblemen.

HR NLP-use-cases

NLP wordt ook veel gebruikt door HR-afdelingen om verschillende taken te automatiseren.

Evaluatie hervatten
NLP kan worden gebruikt om de cv's van kandidaten te screenen door relevante trefwoorden te extraheren (opleiding, vaardigheden, eerdere functies) en om kandidaten te classificeren op basis van hoe hun profiel overeenkomt met een bepaalde functie. Het kan ook worden gebruikt om de cv's samen te vatten van kandidaten die bij specifieke functies passen, zodat recruiters sneller door cv's kunnen bladeren.

Werving-chatbot
Chatbots voor wervingsdoeleinden worden gebruikt om de communicatie tussen recruiters en kandidaten te automatiseren. Ze gebruiken meestal NLP-mogelijkheden om sollicitatiegesprekken te plannen, vragen van kandidaten over de functie of het wervingsproces te beantwoorden, of zelfs onboarding te vergemakkelijken.

Nu je weet hoe krachtig NLP-toepassingen kunnen zijn, wil je ze misschien zelf uitproberen. Profiteer van onze GRATIS proefperiode van 14 dagen en test onze conversatie-AI-oplossingen voor uw bedrijf.

Bekijk onze vergelijkbare artikelen