Cele mai populare cazuri de utilizare a NLP

Procesarea limbajului natural (NLP) este o tehnologie importantă folosită astăzi de multe companii. Permite computerelor să înțeleagă limbajul uman și să-l proceseze ca date. Dar pentru ce este folosit mai exact? În acest articol, vom analiza câteva exemple de cazuri de utilizare a procesării limbajului natural și modul în care NLP a fost aplicat în diferite industrii.

Exemple de cazuri de utilizare a NLP

Cu ajutorul Tehnologia NLP, acum computerele pot gestiona automat limbaje umane naturale precum vorbirea sau textul și, deși acest lucru este destul de fascinant în sine, valoarea reală din spatele acestei tehnologii constă în cazurile de utilizare.

Să trecem prin câteva aplicații reale ale tehnologiei de procesare a limbajului natural:

Detectare spam

Cele mai bune tehnologii de detectare a spam-ului folosesc capabilitățile NLP pentru a scana e-mailurile și a identifica mesajele nedorite datorită limbajului care indică adesea spam sau phishing.

Clasificarea e-mailurilor

Dacă utilizați Gmail, veți fi observat până acum că e-mailurile noastre primite sunt clasificate automat în căsuța noastră principală de e-mail, promoții și mesaje spam.

Acest lucru se realizează datorită NLP. AI este instruit să identifice și să clasifice e-mailurile în aceste categorii datorită înțelegerii sale a conținutului e-mailurilor. După cum am văzut anterior, e-mailurile spam tinde să aibă mesaje neclare și link-uri de ieșire irelevante. În mod similar, e-mailurile promoționale folosesc un limbaj specific și tind să aibă conținut promoțional, cum ar fi cupoane sau oferte reduse.

Instrumente de corectare a gramaticii

Instrumente de corectare a gramaticii, cum ar fi Grammarly, utilizați tehnici NLP pentru a scana un text, pentru a verifica erorile de limbă și pentru a oferi sugestii cu privire la corecțiile care ar trebui făcute.

Potrivit Grammarly, software-ul este alimentat cu date despre regulile gramaticale și ortografie de către echipa lor de lingviști și ingineri de învățare profundă care au proiectat algoritmi care învață regulile și tiparele unei scrise bune, analizând milioane de propoziții din textul cercetării. De asemenea, învață cu date, deoarece de fiecare dată când un utilizator acceptă sau ignoră o sugestie dată de Grammarly, IA devine mai inteligentă. Datorită acestor cunoștințe, instrumentul știe să facă diferența între utilizarea corectă și cea incorectă și solicită modificări sau corecții sugerate.

Rezumat text

Rezumarea textului este procesul de scurtare a unui text și de generare a unui rezumat concis, păstrând în același timp ideea de bază și mesajul transmis de documentul inițial.

Încă o dată, tehnicile NLP lucrează aici pentru a „digera” volume uriașe de text digital, pentru a înțelege conținutul, pentru a extrage cele mai centrale idei, ignorând informațiile irelevante și pentru a crea o bucată de text mai scurtă care conține în continuare toate punctele cheie.

Există două metode principale de a rezuma textele:

• Metoda extractivă
  În această metodă, algoritmii folosesc propoziții și fraze semnificative din textul original și le combină pentru a crea un rezumat. Pentru a face acest lucru, algoritmul folosește frecvența cuvintelor, relevanța frazelor, precum și alți parametri.
• Metoda abstractiva
  În această metodă mai avansată, algoritmul trebuie să înțeleagă sensul general al propozițiilor și să interpreteze contextul pentru a genera noi propoziții bazate pe sensul general. Prin urmare, rezultatul este un text nou, complet diferit de conținutul sursă.

Traducere automată

Unul dintre cele mai importante cazuri de utilizare a procesării limbajului natural este traducerea. De la începuturile sale în anii 1950, traducerea automată a parcurs un drum lung.

O traducere eficientă înseamnă mai mult decât înlocuirea cuvintelor, trebuie să surprindă cu exactitate semnificația și tonul limbii de intrare pentru a o putea traduce într-o altă limbă cu același sens și impactul dorit.

Servicii de traducere automată, cum ar fi Traducerea Google or DeepL profitați de puterea NLP pentru a înțelege și a produce o traducere precisă a limbilor globale în format text sau chiar voce. La Inbenta, folosim puterea NLP aplicată traducerii automate în chatbot-urile noastre multilingve, pentru a ne asigura că utilizatorii noștri primesc răspunsurile pe care le caută în limba lor preferată.

Analiza sentimentelor

Analiza sentimentelor încearcă să evalueze starea de spirit generală a unui text sau document, prin analiza limbajului folosit în aceste conținuturi. Poate fi folosit pentru postări, răspunsuri, recenzii și multe altele pe rețelele sociale, pentru a identifica sentimentul, opinia sau credința unei declarații, oferind astfel o mulțime de informații despre alegerile clienților și factorii lor de decizie.

Agenți virtuali și chatbot

Datorită tehnologiei NLP, chatbot-urile au devenit mai asemănătoare oamenilor. Soluții AI conversaționale ca Chatbot inteligenți alimentați de inteligență artificială utilizați procesarea limbajului natural pentru a înțelegeți semnificația din spatele interogărilor utilizatorului și răspundeți-le într-un mod corect.

Chatbot-urile au numeroase aplicații în diferite industrii, deoarece facilitează conversațiile cu clienții și automatizează diverse sarcini bazate pe reguli, cum ar fi răspunsul la întrebări frecvente sau rezervarea zborurilor. Sunt eficiente din punct de vedere al costurilor și sunt disponibile 24/7 în fiecare zi a anului, permițând utilizatorilor să găsească singuri răspunsuri la întrebările lor, îmbunătățind astfel experiența utilizatorului.

Exemple de cazuri de utilizare specifice industriei NLP

Procesarea limbajului natural a devenit atât de puternică în ultimii ani încât acum afectează operațiunile de afaceri din diverse industrii. Iată câteva dintre cele mai importante cazuri de utilizare a NLP în diferite sectoare.

Cazuri de utilizare a NLP pentru comerțul cu amănuntul și comerțul electronic

Comercianții cu amănuntul pot folosi NLP pentru a analiza datele clienților și a le transforma în informații utile pentru a lua decizii mai informate în cadrul proceselor lor, de la proiectarea produselor și gestionarea stocurilor până la inițiative de vânzări și marketing.

Informații de piață
Specialiștii în marketing pot extrage date din diverse surse, cum ar fi recenzii, comentarii, postări pe rețelele sociale etc. și le pot combina cu capabilitățile NLP pentru a analiza sentimentele consumatorilor, a detecta tendințele pieței și a-și optimiza strategiile de marketing.

Căutare semantică
Motoare de căutare semantice bazate pe NLP permite magazinelor online de vânzare cu amănuntul și site-urilor web de comerț electronic să înțeleagă intenția cumpărătorilor, chiar și atunci când folosesc căutări cu coadă lungă, cum ar fi „rochie femei negre mărimea 10”, pentru a sugera răspunsuri potrivite și pentru a crește vizibilitatea produselor. Utilizarea căutării semantice permite site-urilor de comerț electronic să crească ratele de conversie și să scadă rata de abandon a coșului.

Chatbot de comerț electronic
Chatbot în comerțul electronic utilizați NLP pentru a înțelege întrebările cumpărătorilor și pentru a le răspunde în cel mai precis mod. Ele pot oferi chiar și capabilități tranzacționale, permițând utilizatorilor să găsească produsele pe care le caută, sugerând produse similare, promovând oferte și chiar să finalizeze vânzările fără a fi nevoie să părăsească chatbot-ul.

Cazuri de utilizare a NLP bancar și financiar

Instituțiile bancare și financiare pot folosi NLP pentru a analiza datele de piață și pentru a utiliza aceste informații pentru a reduce riscurile și pentru a lua decizii mai bune. NLP poate ajuta, de asemenea, aceste instituții să identifice activități ilegale precum spălarea banilor și alte comportamente frauduloase.

Scor de credit
Băncile și instituțiile financiare folosesc credit scoring pentru a determina riscurile asociate cu împrumutul de bani unei persoane sau unei afaceri. NLP poate ajuta la evaluarea creditului extragând date relevante din documente nestructurate, cum ar fi documentația de împrumut, venituri, investiții, cheltuieli etc. și le poate furniza software-ului de scoring pentru a determina scorul de credit.

Detectarea fraudei
Combinat cu inteligența artificială, NLP poate ajuta la detectarea fraudei din documente financiare nestructurate.

Cazuri de utilizare a NLP-ului de asigurări

Firme de asigurari poate folosi NLP pentru a analiza comunicarea cu clienții pentru a identifica indicatorii de fraudă și pentru a semnala aceste afirmații pentru o analiză mai profundă.

Cazuri de utilizare a PNL în domeniul sănătății

NLP poate analiza comunicarea pacientului din e-mailuri, aplicații de chat și linii de asistență și ajutor pentru pacient profesioniștii din domeniul medical acordați prioritate pacienților în funcție de nevoile acestora, îmbunătățind diagnosticul și tratamentul pacientului și obținerea unor rezultate mai bune.

Dictare
Medicii folosesc înregistratoare de voce pentru a documenta procedurile și rezultatele clinice. NLP poate fi folosit pentru a analiza înregistrările vocale și a le transcrie în text, pentru a fi alimentate în înregistrările pacienților.

Chatbot de asistență medicală
Chatbots din domeniul sănătății utilizați capabilitățile NLP pentru a înțelege întrebările pacienților și îi puteți ajuta în programarea întâlnirilor, localizarea serviciilor de asistență medicală, evaluarea simptomelor, stabilirea mementourilor de vaccinare și chiar furnizarea de asistență pentru sănătate mintală sau informații despre Covid sau alte probleme de sănătate publică.

Cazuri de utilizare HR NLP

NLP este, de asemenea, foarte folosit de Departamentele HR pentru a automatiza diverse sarcini.

Reluați evaluarea
NLP poate fi folosit pentru a verifica CV-urile candidaților prin extragerea de cuvinte cheie relevante (educație, abilități, roluri anterioare) și pentru a clasifica candidații în funcție de modul în care profilul lor se potrivește cu o anumită poziție. Poate fi folosit și pentru a rezuma CV-urile candidaților care se potrivesc cu anumite roluri, pentru a-i ajuta pe recrutori să parcurgă CV-urile mai repede.

Chatbot de recrutare
Chatbots pentru recrutare sunt folosite pentru a automatiza comunicarea dintre recrutori și candidați. Ei folosesc de obicei capabilitățile NLP pentru a programa interviuri, pentru a răspunde la întrebările candidaților despre poziție sau procesul de recrutare sau chiar pentru a facilita integrarea.

Acum că știți cât de puternice pot fi aplicațiile NLP, poate doriți să le încercați singur. Beneficiați de proba noastră GRATUITĂ de 14 zile și testați soluțiile noastre conversaționale AI pentru afacerea dvs.

Consultați articolele noastre similare