Najpopularniejsze przypadki użycia NLP

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to ważna technologia wykorzystywana obecnie przez wiele firm. Umożliwia komputerom zrozumienie ludzkiego języka i przetwarzanie go jako danych. Ale do czego dokładnie służy? W tym artykule przyjrzymy się kilku przykładom przypadków użycia przetwarzania języka naturalnego oraz sposobom zastosowania NLP w różnych branżach.

Przykłady przypadków użycia NLP

Dzięki Technologia NLP, komputery mogą teraz automatycznie obsługiwać naturalne języki ludzkie, takie jak mowa czy tekst, i chociaż jest to dość fascynujące samo w sobie, prawdziwa wartość tej technologii tkwi w przypadkach jej użycia.

Przyjrzyjmy się kilku rzeczywistym zastosowaniom technologii przetwarzania języka naturalnego:

Wykrywanie spamu

Najlepsze technologie wykrywania spamu wykorzystują funkcje NLP do skanowania wiadomości e-mail i identyfikowania wiadomości-śmieci dzięki językowi, który często wskazuje na spam lub phishing.

Klasyfikacja e-maili

Jeśli korzystasz z Gmaila, zdążyłeś już zauważyć, że nasze przychodzące e-maile są automatycznie klasyfikowane do naszej głównej skrzynki odbiorczej, skrzynek z promocjami i skrzynki odbiorczej ze spamem.

Odbywa się to dzięki NLP. Sztuczna inteligencja jest szkolona w zakresie identyfikowania i klasyfikowania wiadomości e-mail w tych kategoriach dzięki zrozumieniu treści wiadomości e-mail. Jak widzieliśmy wcześniej, spam ma zazwyczaj niejasne wiadomości i nieistotne linki wychodzące. Podobnie e-maile promocyjne używają określonego języka i zwykle zawierają treści promocyjne, takie jak kupony lub oferty ze zniżkami.

Narzędzia do korekty gramatyki

Narzędzia do poprawiania gramatyki, takie jak Grammarly, użyj technik NLP, aby zeskanować tekst, sprawdzić błędy językowe i zasugerować, jakie poprawki należy wprowadzić.

Według Grammarly oprogramowanie jest zasilane danymi o regułach gramatycznych i pisowni przez ich zespół lingwistów i inżynierów głębokiego uczenia się, którzy zaprojektowali algorytmy, które uczą się zasad i wzorców dobrego pisania, analizując miliony zdań z tekstu badawczego. Uczy się również z danymi, ponieważ za każdym razem, gdy użytkownik akceptuje lub ignoruje sugestię podaną przez Grammarly, sztuczna inteligencja staje się mądrzejsza. Dzięki tej wiedzy narzędzie potrafi rozróżnić prawidłowe i nieprawidłowe użycie i podpowiada sugestie poprawek lub poprawek.

Podsumowanie tekstu

Podsumowanie tekstu to proces skracania tekstu i generowania zwięzłego streszczenia przy jednoczesnym zachowaniu głównej idei i przesłania zawartego w pierwotnym dokumencie.

Po raz kolejny działają tutaj techniki NLP, aby „przetrawić” ogromne ilości tekstu cyfrowego, zrozumieć treść, wydobyć najważniejsze idee, ignorując nieistotne informacje, i stworzyć krótszy fragment tekstu, który nadal zawiera wszystkie kluczowe punkty.

Istnieją dwie główne metody streszczania tekstów:

• Metoda ekstrakcyjna
  W tej metodzie algorytmy wykorzystują znaczące zdania i frazy z oryginalnego tekstu i łączą je w celu utworzenia podsumowania. W tym celu algorytm wykorzystuje częstotliwość słów, trafność fraz, a także inne parametry.
• Metoda abstrakcyjna
  W tej bardziej zaawansowanej metodzie algorytm musi zrozumieć ogólne znaczenie zdań i zinterpretować kontekst, aby wygenerować nowe zdania w oparciu o ogólne znaczenie. Wyjściem jest zatem nowy tekst, całkowicie odmienny od treści źródłowej.

Tłumaczenie automatyczne

Jednym z najczęstszych przypadków użycia przetwarzania języka naturalnego jest tłumaczenie. Od momentu powstania w latach 1950. XX wieku automatyczne tłumaczenie przeszło długą drogę.

Skuteczne tłumaczenie to coś więcej niż tylko zastąpienie słów, musi dokładnie uchwycić znaczenie i ton języka wejściowego, aby móc przetłumaczyć go na inny język z tym samym znaczeniem i pożądanym efektem.

Zautomatyzowane usługi tłumaczeniowe, takie jak tłumacz Google or Deepl wykorzystaj moc NLP do zrozumienia i stworzenia dokładnego tłumaczenia języków globalnych w tekście, a nawet w formatach głosowych. W Inbenta wykorzystujemy moc NLP zastosowaną do automatycznego tłumaczenia w naszych wielojęzycznych chatbotach, aby zapewnić, że nasi użytkownicy otrzymają odpowiedzi, których szukają w preferowanym języku.

Analiza sentymentów

Analiza nastrojów próbuje ocenić ogólny nastrój tekstu lub dokumentu, analizując język używany w tych treściach. Można go używać do postów w mediach społecznościowych, odpowiedzi, recenzji i nie tylko, aby zidentyfikować uczucia, opinie lub przekonania w oświadczeniu, dostarczając w ten sposób wielu informacji na temat wyborów klientów i ich czynników decyzyjnych.

Wirtualni agenci i chatboty

Dzięki technologii NLP chatboty stały się bardziej ludzkie. Konwersacyjne rozwiązania AI lubić Inteligentne chatboty oparte na sztucznej inteligencji użyj przetwarzania języka naturalnego, aby zrozumieć znaczenie zapytań użytkownika i odpowiedzieć na nie w sposób dokładny.

Chatboty mają wiele zastosowań w różnych branżach, ponieważ ułatwiają rozmowy z klientami i automatyzują różne zadania oparte na regułach, takie jak odpowiadanie na często zadawane pytania lub rezerwacja lotów. Są opłacalne i dostępne 24 godziny na dobę, każdego dnia w roku, umożliwiając użytkownikom samodzielne znalezienie odpowiedzi na pytania, poprawiając w ten sposób doświadczenie użytkownika.

Przykłady przypadków użycia specyficznych dla branży NLP

Przetwarzanie języka naturalnego stało się w ostatnich latach tak potężne, że obecnie wpływa na operacje biznesowe w różnych branżach. Oto niektóre z najlepszych przypadków użycia NLP w różnych sektorach.

Przypadki użycia NLP w handlu detalicznym i e-commerce

Sprzedawcy detaliczni mogą używać NLP do analizowania danych klientów i przekształcania ich w praktyczne spostrzeżenia, aby podejmować bardziej świadome decyzje w swoich procesach, od projektowania produktu i zarządzania zapasami po inicjatywy sprzedażowe i marketingowe.

Badania rynku
Marketerzy mogą wydobywać dane z różnych źródeł, takich jak recenzje, komentarze, posty w mediach społecznościowych itp., i łączyć je z funkcjami NLP w celu analizowania nastrojów konsumentów, wykrywania trendów rynkowych i optymalizowania strategii marketingowych.

Wyszukiwanie semantyczne
Wyszukiwarki semantyczne oparte na NLP umożliwiają sklepom internetowym i witrynom e-commerce zrozumienie intencji kupujących, nawet jeśli korzystają z wyszukiwań typu long tail, takich jak „czarna sukienka damska rozmiar 10”, w celu zasugerowania pasujących odpowiedzi i zwiększenia widoczności produktów. Wykorzystanie wyszukiwania semantycznego umożliwia witrynom e-commerce zwiększenie współczynników konwersji i zmniejszenie wskaźnika porzucania koszyków.

Chatbot e-commerce
Chatboty w e-commerce używaj NLP, aby zrozumieć pytania kupujących i jak najdokładniej na nie odpowiadać. Mogą nawet oferować możliwości transakcyjne, umożliwiając użytkownikom znajdowanie poszukiwanych produktów, sugerowanie powiązanych produktów, promowanie ofert, a nawet finalizowanie sprzedaży bez konieczności opuszczania chatbota.

Przypadki użycia NLP w bankowości i finansach

Instytucje bankowe i finansowe mogą wykorzystywać NLP do analizowania danych rynkowych i wykorzystywać tę wiedzę do zmniejszania ryzyka i podejmowania lepszych decyzji. NLP może również pomóc tym instytucjom w identyfikacji nielegalnych działań, takich jak pranie pieniędzy i inne nieuczciwe zachowania.

Punktacja kredytowa
Banki i instytucje finansowe wykorzystują punktację kredytową w celu określenia ryzyka związanego z pożyczaniem pieniędzy osobie fizycznej lub firmie. NLP może pomóc w punktacji kredytowej poprzez wyodrębnienie odpowiednich danych z nieustrukturyzowanych dokumentów, takich jak dokumentacja kredytowa, dochody, inwestycje, wydatki itp., i przekazanie ich do oprogramowania do oceny zdolności kredytowej w celu określenia oceny kredytowej.

Wykrywanie oszustw
W połączeniu ze sztuczną inteligencją NLP może pomóc w wykrywaniu oszustw na podstawie nieustrukturyzowanych dokumentów finansowych.

Przypadki użycia ubezpieczeniowego NLP

Firmy ubezpieczeniowe może używać NLP do analizowania komunikacji z klientami w celu identyfikacji oznak oszustwa i oflagowania tych twierdzeń do głębszej analizy.

Przypadki użycia NLP w opiece zdrowotnej

NLP może analizować komunikację z pacjentem z wiadomości e-mail, aplikacji do czatu oraz infolinii i pomocy dla pacjentów medyczni profesjonaliści priorytetyzować pacjentów w oparciu o ich potrzeby, poprawiając diagnostykę i leczenie pacjentów oraz osiągając lepsze wyniki.

dyktando
Lekarze używają dyktafonów do dokumentowania procedur klinicznych i wyników. NLP można wykorzystać do analizy nagrań głosowych i transkrypcji ich na tekst, aby wprowadzić je do dokumentacji pacjentów.

Chatbot medyczny
Chatboty medyczne korzystać z funkcji NLP, aby rozumieć pytania pacjentów i pomagać im w planowaniu wizyt, lokalizowaniu usług opieki zdrowotnej, ocenie objawów, ustawianiu przypomnień o szczepieniach, a nawet zapewnianiu pomocy w zakresie zdrowia psychicznego lub informacji o Covid lub innych problemach zdrowia publicznego.

Przypadki użycia HR NLP

NLP jest również szeroko stosowany przez Działy HR w celu automatyzacji różnych zadań.

Wznów ocenę
NLP można wykorzystać do przeszukiwania życiorysów kandydatów poprzez wyodrębnienie odpowiednich słów kluczowych (wykształcenie, umiejętności, poprzednie role) oraz do klasyfikowania kandydatów na podstawie tego, jak ich profil pasuje do danego stanowiska. Można go również wykorzystać do podsumowania życiorysów kandydatów pasujących do określonych ról, aby pomóc rekruterom w szybszym przeglądaniu życiorysów.

Chatbot rekrutacyjny
Chatboty do celów rekrutacyjnych służą do automatyzacji komunikacji pomiędzy rekruterami a kandydatami. Zwykle wykorzystują możliwości NLP w celu umawiania rozmów kwalifikacyjnych, odpowiadania na pytania kandydatów dotyczące stanowiska lub procesu rekrutacyjnego, a nawet ułatwiania onboardingu.

Teraz, gdy już wiesz, jak potężne mogą być aplikacje NLP, możesz sam je wypróbować. Skorzystaj z naszej 14-dniowej BEZPŁATNEJ wersji próbnej i przetestuj nasze konwersacyjne rozwiązania AI dla Twojej firmy.

Sprawdź nasze podobne artykuły