De mest populære NLP-brukssakene

Natural Language Processing (NLP) er en viktig teknologi som brukes av mange bedrifter i dag. Den gjør det mulig for datamaskiner å forstå menneskelig språk og behandle det som data. Men hva brukes det til egentlig? I denne artikkelen skal vi se på noen eksempler på bruk av naturlig språkbehandling og hvordan NLP har blitt brukt i forskjellige bransjer.

Eksempler på NLP-bruk

Med hjelp av NLP-teknologi, datamaskiner kan nå automatisk håndtere naturlige menneskelige språk som tale eller tekst, og selv om dette er ganske fascinerende i seg selv, ligger den virkelige verdien bak denne teknologien i brukstilfellene.

La oss gå gjennom noen virkelige anvendelser av Natural Language Processing-teknologi:

Deteksjon av søppelpost

De beste spam-deteksjonsteknologiene bruker NLP-funksjoner til å skanne e-poster og identifisere søppelpost takket være språk som ofte indikerer spam eller phishing.

E-postklassifisering

Hvis du bruker Gmail, har du nå lagt merke til at våre innkommende e-poster automatisk blir klassifisert i vår primære innboks, kampanjer og søppelpost.

Dette gjøres takket være NLP. AI er opplært til å identifisere og klassifisere e-poster i disse kategoriene takket være dens forståelse av innholdet i e-postene. Som vi har sett før, har søppelpost en tendens til å ha uklare meldinger og irrelevante utgående lenker. Tilsvarende bruker reklame-e-poster et spesifikt språk og har en tendens til å ha reklameinnhold, som kuponger eller rabatterte tilbud.

Verktøy for grammatikkkorrigering

Verktøy for grammatikkretting, som f.eks Grammarly, bruk NLP-teknikker for å skanne en tekst, se etter språkfeil og gi forslag til hvilke rettelser som bør gjøres.

I følge Grammarly mates programvaren med data om grammatikkregler og stavemåte av deres team av lingvister og dyplæringsingeniører som har utviklet algoritmer som lærer reglene og mønstrene for god skriving, ved å analysere millioner av setninger fra forskningstekst. Den lærer også med data, for hver gang en bruker godtar eller ignorerer et forslag gitt av Grammarly, blir AI smartere. Takket være denne kunnskapen vet verktøyet hvordan det skal skille mellom riktig og feil bruk, og ber om foreslåtte endringer eller rettelser.

Tekstoppsummering

Tekstoppsummering er prosessen med å forkorte en tekst og generere et kortfattet sammendrag, samtidig som kjerneideen og budskapet formidlet av det første dokumentet beholdes.

Nok en gang er NLP-teknikker på jobb her for å "fordøye" enorme mengder digital tekst, forstå innholdet, trekke ut de mest sentrale ideene mens du ignorerer irrelevant informasjon, og lage et kortere stykke tekst som fortsatt inneholder alle nøkkelpunktene.

Det er to hovedmetoder for å oppsummere tekster:

• Ekstraktiv metode
  I denne metoden bruker algoritmer meningsfulle setninger og fraser fra originalteksten og kombinerer dem for å lage et sammendrag. For å gjøre det bruker algoritmen ordfrekvens, relevansen til fraser, samt andre parametere.
• Abstrakt metode
  I denne mer avanserte metoden må algoritmen forstå den generelle betydningen av setninger og tolke konteksten for å generere nye setninger basert på den generelle betydningen. Utgangen er derfor en ny tekst, helt forskjellig fra kildeinnholdet.

Automatisert oversettelse

En av de mest brukte tilfellene av naturlig språkbehandling er oversettelse. Siden starten på 1950-tallet har automatisert oversettelse kommet langt.

En effektiv oversettelse er mer enn bare å erstatte ord, den må fange opp betydningen og tonen i inputspråket nøyaktig for å kunne oversette det til et annet språk med samme betydning og ønsket effekt.

Automatiserte oversettelsestjenester som f.eks Google Trans or deepl utnytte kraften til NLP for å forstå og produsere en nøyaktig oversettelse av globale språk i tekst, eller til og med stemmeformater. Hos Inbenta bruker vi kraften til NLP brukt på automatisert oversettelse i våre flerspråklige chatboter, for å sikre at brukerne våre får svarene de leter etter på deres foretrukne språk.

Sentimentanalyse

Sentimentanalyse prøver å måle den generelle stemningen i en tekst eller et dokument, ved å analysere språket som brukes i dette innholdet. Den kan brukes til innlegg på sosiale medier, svar, anmeldelser og mer for å identifisere følelsen, meningen eller troen til en uttalelse, og gir dermed mye informasjon om kundenes valg og deres beslutningsdrivere.

Virtuelle agenter og chatbots

Takket være NLP-teknologien har chatbots blitt mer menneskelignende. Samtale AI-løsninger i likhet med AI-drevne intelligente chatbots bruke Natural Language Processing til forstå meningen bak brukerens spørsmål og svare på dem på en nøyaktig måte.

Chatbots har mange applikasjoner i forskjellige bransjer ettersom de forenkler samtaler med kunder og automatiserer ulike regelbaserte oppgaver, som å svare på vanlige spørsmål eller bestilling av flyreiser. De er kostnadseffektive og tilgjengelige 24/7 hver eneste dag hele året, slik at brukerne kan finne svar på spørsmålene sine på egen hånd, og dermed forbedre brukeropplevelsen.

NLP bransjespesifikke eksempler på bruk

Natural Language Processing har blitt så kraftig de siste årene at det nå påvirker virksomheten på tvers av ulike bransjer. Her er noen av de mest brukte tilfellene av NLP i forskjellige sektorer.

Detaljhandel og e-handel NLP brukssaker

Forhandlere kan bruke NLP til å analysere kundedata og transformere dem til praktisk innsikt for å ta mer informerte beslutninger på tvers av prosessene deres, fra produktdesign og lagerstyring til salgs- og markedsføringstiltak.

Markedsintelligens
Markedsførere kan trekke ut data fra ulike kilder som anmeldelser, kommentarer, innlegg på sosiale medier osv., og kombinere det med NLP-funksjoner for å analysere forbrukernes følelser, oppdage markedstrender og optimalisere markedsføringsstrategiene deres.

Semantisk søk
NLP-drevne semantiske søkemotorer gjør det mulig for nettbutikker og e-handelsnettsteder å forstå kjøpernes hensikt, selv når de bruker lange søk som «svart damekjole størrelse 10», for å foreslå passende svar og øke synligheten til produktene. Utnytte semantisk søk gjør det mulig for e-handelssider å øke konverteringsfrekvensen og redusere avbruddsfrekvensen for handlekurven.

E-handel chatbot
Chatbots i e-handel bruk NLP for å forstå kunders spørsmål og svare på dem på den mest nøyaktige måten. De kan til og med tilby transaksjonsmuligheter, slik at brukerne kan finne produktene de leter etter, foreslå relaterte produkter, promotere tilbud og til og med fullføre salg uten å måtte forlate chatboten.

Bank og finans NLP brukssaker

Bank- og finansinstitusjoner kan bruke NLP til å analysere markedsdata og bruke den innsikten til å redusere risiko og ta bedre beslutninger. NLP kan også hjelpe disse institusjonene med å identifisere ulovlige aktiviteter som hvitvasking av penger og annen uredelig atferd.

Kredittpoeng
Banker og finansinstitusjoner bruker kredittscoring for å bestemme risikoen forbundet med å låne ut penger til en enkeltperson eller en bedrift. NLP kan hjelpe til med kredittscoring ved å trekke ut relevante data fra ustrukturerte dokumenter som lånedokumentasjon, inntekter, investeringer, utgifter osv., og mate det til kredittscoringsprogramvare for å bestemme kredittscore.

Oppdagelse av svindel
Kombinert med kunstig intelligens kan NLP bidra til å oppdage svindel fra ustrukturerte økonomiske dokumenter.

Forsikring NLP brukssaker

Forsikringsselskaper kan bruke NLP til å analysere kundekommunikasjon for å identifisere indikatorer på svindel og flagge disse påstandene for dypere analyse.

Healthcare NLP-brukstilfeller

NLP kan analysere pasientkommunikasjon fra e-poster, chatteapplikasjoner og pasienttelefoner og hjelp medisinske fagpersoner prioritere pasienter basert på deres behov, forbedre pasientens diagnose og behandling, og gi bedre resultater.

diktat
Leger bruker stemmeopptakere for å dokumentere kliniske prosedyrer og resultater. NLP kan brukes til å analysere stemmeregistreringer og transkribere dem til tekst, for å bli matet til pasientenes poster.

Helsetjenester chatbot
Helsetjenester chatbots bruke NLP-funksjoner for å forstå pasientenes spørsmål og kan hjelpe dem med å planlegge avtaler, finne helsetjenester, vurdere symptomer, sette vaksinasjonspåminnelser og til og med gi psykisk helsehjelp eller informasjon om Covid eller andre folkehelseproblemer.

HR NLP brukssaker

NLP er også mye brukt av HR-avdelinger for å automatisere ulike oppgaver.

Gjenoppta evalueringen
NLP kan brukes til å screene kandidatenes CV ved å trekke ut relevante nøkkelord (utdanning, ferdigheter, tidligere roller), og til å klassifisere kandidater basert på hvordan deres profil samsvarer med en gitt stilling. Den kan også brukes til å oppsummere CV-ene til kandidater som matcher spesifikke roller for å hjelpe rekrutterere med å skumme gjennom CV-er raskere.

Chatbot for rekruttering
Chatbots for rekrutteringsformål brukes til å automatisere kommunikasjonen mellom rekrutterere og kandidater. De bruker vanligvis NLP-evner for å planlegge intervjuer, svare på kandidaters spørsmål om stillingen eller rekrutteringsprosessen, eller til og med forenkle onboarding.

Nå som du vet hvor kraftige NLP-applikasjoner kan være, kan det være lurt å prøve dem ut selv. Dra nytte av vår 14-dagers GRATIS prøveversjon og test våre konversasjons-AI-løsninger for din bedrift.

Sjekk ut våre lignende artikler