Самые популярные варианты использования НЛП

Обработка естественного языка (NLP) — важная технология, используемая сегодня многими компаниями. Это позволяет компьютерам понимать человеческий язык и обрабатывать его как данные. Но для чего именно он используется? В этой статье мы рассмотрим несколько примеров использования обработки естественного языка и то, как НЛП применяется в различных отраслях.

Примеры использования НЛП

С помощью НЛП технологии, компьютеры теперь могут автоматически обрабатывать естественные человеческие языки, такие как речь или текст, и хотя это само по себе весьма увлекательно, реальная ценность этой технологии заключается в ее вариантах использования.

Давайте рассмотрим некоторые реальные приложения технологии обработки естественного языка:

Обнаружение спама

Лучшие технологии обнаружения спама используют возможности NLP для сканирования электронной почты и выявления нежелательной почты благодаря языку, который часто указывает на спам или фишинг.

Классификация электронной почты

Если вы используете Gmail, вы уже заметили, что наши входящие электронные письма автоматически классифицируются как наши основные входящие, рекламные акции и спам.

Это делается благодаря НЛП. ИИ обучен идентифицировать и классифицировать электронные письма по этим категориям благодаря его пониманию содержания электронных писем. Как мы видели ранее, спам-почта, как правило, содержит нечеткие сообщения и нерелевантные исходящие ссылки. Точно так же рекламные электронные письма используют определенный язык и, как правило, содержат рекламный контент, например купоны или предложения со скидками.

Инструменты исправления грамматики

Инструменты исправления грамматики, такие как Grammarly, использовать методы НЛП, чтобы просмотреть текст, проверить наличие языковых ошибок и дать рекомендации о том, какие исправления следует внести.

Согласно Grammarly, программное обеспечение получает данные о правилах грамматики и орфографии от их команды лингвистов и инженеров глубокого обучения, которые разработали алгоритмы, которые изучают правила и шаблоны хорошего письма, анализируя миллионы предложений из исследовательского текста. Он также учится на данных, так как каждый раз, когда пользователь принимает или игнорирует предложение, данное Grammarly, ИИ становится умнее. Благодаря этим знаниям инструмент знает, как отличить правильное использование от неправильного, и предлагает предлагаемые поправки или исправления.

Обобщение текста

Резюме текста — это процесс сокращения текста и создания краткого резюме с сохранением основной идеи и сообщения, переданных исходным документом.

Опять же, здесь работают техники НЛП, чтобы «переваривать» огромные объемы цифрового текста, понимать его содержание, извлекать наиболее важные идеи, игнорируя ненужную информацию, и создавать более короткий фрагмент текста, который по-прежнему содержит все ключевые моменты.

Существует два основных метода обобщения текстов:

• Экстрактивный метод
  В этом методе алгоритмы используют осмысленные предложения и фразы из исходного текста и комбинируют их для создания резюме. Для этого алгоритм использует частоту слов, релевантность фраз и другие параметры.
• Абстрактный метод
  В этом более продвинутом методе алгоритм должен понимать общее значение предложений и интерпретировать контекст, чтобы генерировать новые предложения на основе общего значения. Таким образом, на выходе получается новый текст, полностью отличный от исходного содержания.

Автоматический перевод

Одним из лучших вариантов использования обработки естественного языка является перевод. С момента своего появления в 1950-х годах автоматизированный перевод прошел долгий путь.

Эффективный перевод — это больше, чем просто замена слов, он должен точно отражать значение и тон входного языка, чтобы иметь возможность перевести его на другой язык с тем же значением и желаемым эффектом.

Услуги автоматического перевода, такие как Google Translate, or DeepL используйте возможности NLP для понимания и точного перевода глобальных языков в текстовом или даже голосовом форматах. В Inbenta мы используем возможности НЛП для автоматического перевода в наших многоязычных чат-ботах, чтобы гарантировать, что наши пользователи получат ответы, которые они ищут, на предпочитаемом ими языке.

Анализ настроений

Анализ тональности пытается оценить общее настроение текста или документа, анализируя язык, используемый в этом содержании. Его можно использовать для сообщений в социальных сетях, ответов, обзоров и многого другого, чтобы определить чувство, мнение или убеждение в заявлении, таким образом предоставляя много информации о выборе клиентов и их факторах принятия решений.

Виртуальные агенты и чат-боты

Благодаря технологии НЛП чат-боты стали более похожи на людей. Решения для разговорного ИИ такое как Интеллектуальные чат-боты на базе искусственного интеллекта использовать обработку естественного языка для понять смысл запросов пользователя и отвечайте на них точно.

Чат-боты имеют множество применений в различных отраслях, поскольку они облегчают общение с клиентами и автоматизируют различные задачи на основе правил, такие как ответы на часто задаваемые вопросы или бронирование рейсов. Они экономичны и доступны круглосуточно и без выходных каждый день в году, что позволяет пользователям самостоятельно находить ответы на свои вопросы, тем самым улучшая взаимодействие с пользователем.

Примеры использования НЛП для конкретных отраслей

В последние годы обработка естественного языка стала настолько мощной, что теперь она влияет на бизнес-операции в различных отраслях. Вот некоторые из лучших вариантов использования НЛП в разных секторах.

Варианты использования НЛП в розничной торговле и электронной коммерции

Розничные продавцы могут использовать НЛП для анализа данных о клиентах и ​​преобразования их в полезную информацию, чтобы принимать более обоснованные решения в рамках своих процессов, от разработки продуктов и управления запасами до продаж и маркетинговых инициатив.

Исследование рынка
Маркетологи могут извлекать данные из различных источников, таких как обзоры, комментарии, сообщения в социальных сетях и т. д., и объединять их с возможностями НЛП для анализа настроений потребителей, выявления рыночных тенденций и оптимизации своих маркетинговых стратегий.

Семантический поиск
Семантические поисковые системы на основе НЛП позволить розничным интернет-магазинам и веб-сайтам электронной коммерции понимать намерения покупателей, даже когда они используют поиск с длинным хвостом, например «черное женское платье, размер 10», чтобы предлагать подходящие ответы и повышать видимость продуктов. Использование семантического поиска позволяет сайтам электронной коммерции повысить коэффициент конверсии и снизить процент отказа от корзины.

Чат-бот для электронной коммерции
Чат-боты в электронной коммерции использовать НЛП, чтобы понимать запросы покупателей и отвечать на них наиболее точным образом. Они могут даже предлагать транзакционные возможности, позволяя пользователям находить продукты, которые они ищут, предлагать сопутствующие продукты, продвигать предложения и даже завершать продажи, не выходя из чат-бота.

Варианты использования NLP в банковском деле и финансах

Банковские и финансовые учреждения могут использовать НЛП для анализа рыночных данных и использовать эту информацию для снижения рисков и принятия более эффективных решений. НЛП также может помочь этим учреждениям выявить незаконную деятельность, такую ​​как отмывание денег и другие мошеннические действия.

Кредитная оценка
Банки и финансовые учреждения используют кредитный скоринг, чтобы определить риски, связанные с кредитованием денег физическому или юридическому лицу. NLP может помочь в оценке кредитоспособности, извлекая соответствующие данные из неструктурированных документов, таких как кредитная документация, доходы, инвестиции, расходы и т. д., и передавая их в программное обеспечение для оценки кредитоспособности для определения кредитного рейтинга.

Обнаружение мошенничества
В сочетании с искусственным интеллектом NLP может помочь обнаружить мошенничество с неструктурированными финансовыми документами.

Варианты использования НЛП в страховании

Страховые компании может использовать НЛП для анализа общения с клиентами, чтобы выявить признаки мошенничества и пометить эти претензии для более глубокого анализа.

Варианты использования НЛП в здравоохранении

НЛП может анализировать общение с пациентами из электронной почты, чат-приложений и телефонных линий помощи пациентам. медицинские работники расставлять приоритеты у пациентов в зависимости от их потребностей, улучшая диагностику и лечение пациентов, а также добиваясь лучших результатов.

Диктовка
Врачи используют диктофоны для документирования клинических процедур и результатов. НЛП можно использовать для анализа голосовых записей и преобразования их в текст для передачи в записи пациентов.

Чат-бот здравоохранения
Чат-боты здравоохранения использовать возможности НЛП, чтобы понять запросы пациентов и помочь им в планировании встреч, поиске медицинских служб, оценке симптомов, установке напоминаний о вакцинации и даже предоставлении помощи в области психического здоровья или информации о Covid или других проблемах общественного здравоохранения.

Варианты использования HR НЛП

НЛП также широко используется Отдел кадров для автоматизации различных задач.

Возобновить оценку
NLP можно использовать для проверки резюме кандидатов путем извлечения соответствующих ключевых слов (образование, навыки, предыдущие роли) и для классификации кандидатов на основе того, насколько их профиль соответствует данной должности. Его также можно использовать для обобщения резюме кандидатов, которые соответствуют определенным ролям, чтобы помочь рекрутерам быстрее просматривать резюме.

Рекрутинговый чат-бот
Чат-боты для подбора персонала используются для автоматизации коммуникации между рекрутерами и кандидатами. Обычно они используют возможности НЛП, чтобы запланировать собеседования, ответить на вопросы кандидатов о должности или процессе найма или даже облегчить адаптацию.

Теперь, когда вы знаете, насколько мощными могут быть приложения НЛП, вы можете попробовать их сами. Воспользуйтесь нашей 14-дневной БЕСПЛАТНОЙ пробной версией и протестируйте наши решения для разговорного ИИ для вашего бизнеса.

Ознакомьтесь с нашими похожими статьями