Najbolj priljubljeni primeri uporabe NLP

Obdelava naravnega jezika (NLP) je pomembna tehnologija, ki jo danes uporabljajo številna podjetja. Računalnikom omogoča razumevanje človeškega jezika in njegovo obdelavo kot podatke. Toda za kaj točno se uporablja? V tem članku si bomo ogledali nekaj primerov uporabe obdelave naravnega jezika in kako se NLP uporablja v različnih panogah.

Primeri uporabe NLP

S pomočjo NLP tehnologija, lahko računalniki zdaj samodejno upravljajo z naravnimi človeškimi jeziki, kot sta govor ali besedilo, in čeprav je to samo po sebi zelo fascinantno, je prava vrednost te tehnologije v primerih njene uporabe.

Oglejmo si nekaj resničnih aplikacij tehnologije obdelave naravnega jezika:

Zaznavanje neželene pošte

Najboljše tehnologije za odkrivanje neželene pošte uporabljajo zmogljivosti NLP za skeniranje e-pošte in prepoznavanje neželene pošte zahvaljujoč jeziku, ki pogosto nakazuje neželeno pošto ali lažno predstavljanje.

Klasifikacija e-pošte

Če uporabljate Gmail, ste že opazili, da se naša dohodna e-poštna sporočila samodejno razvrščajo v naš primarni nabiralnik, promocije in nabiralnik za neželeno pošto.

To se naredi zahvaljujoč NLP. Umetna inteligenca je usposobljena za prepoznavanje in razvrščanje e-poštnih sporočil v te kategorije, zahvaljujoč svojemu razumevanju vsebine e-poštnih sporočil. Kot smo že videli, ima vsiljena pošta navadno nejasna sporočila in nepomembne izhodne povezave. Podobno promocijska e-poštna sporočila uporabljajo poseben jezik in imajo običajno promocijsko vsebino, kot so kuponi ali znižane ponudbe.

Orodja za popravljanje slovnice

Orodja za popravljanje slovnice, kot je npr Grammarly, uporabite tehnike NLP, da skenirate besedilo, preverite jezikovne napake in podate predloge, katere popravke je treba narediti.

Glede na Grammarly programsko opremo napaja s podatki o slovničnih pravilih in črkovanju njihova ekipa jezikoslovcev in inženirjev za globoko učenje, ki so oblikovali algoritme, ki se naučijo pravil in vzorcev dobrega pisanja z analizo milijonov stavkov iz raziskovalnega besedila. Uči se tudi s podatki, saj vsakič, ko uporabnik sprejme ali ignorira predlog Grammarlyja, AI postane pametnejši. Zahvaljujoč temu znanju zna orodje razlikovati med pravilno in nepravilno uporabo ter prikaže predlagane spremembe ali popravke.

Povzemanje besedila

Povzemanje besedila je postopek krajšanja besedila in generiranja jedrnatega povzetka, pri čemer se ohrani glavna ideja in sporočilo, ki ga posreduje začetni dokument.

Tudi tu so na delu tehnike NLP, da bi »prebavili« ogromne količine digitalnega besedila, razumeli vsebino, izluščili najbolj osrednje ideje, pri tem pa ignorirali nepomembne informacije in ustvarili krajši del besedila, ki še vedno vsebuje vse ključne točke.

Obstajata dve glavni metodi za povzemanje besedil:

• Ekstrakcijska metoda
  Pri tej metodi algoritmi uporabljajo smiselne stavke in besedne zveze iz izvirnega besedila in jih združijo, da ustvarijo povzetek. Za to algoritem uporablja pogostost besed, ustreznost besednih zvez in druge parametre.
• Abstraktna metoda
  Pri tej naprednejši metodi mora algoritem razumeti splošni pomen stavkov in razlagati kontekst, da ustvari nove stavke na podlagi celotnega pomena. Rezultat je torej novo besedilo, popolnoma drugačno od izvorne vsebine.

Samodejno prevajanje

Eden najboljših primerov uporabe obdelave naravnega jezika je prevajanje. Avtomatizirano prevajanje je od svojega začetka v petdesetih letih 1950. stoletja napredovalo daleč.

Učinkovit prevod je več kot le zamenjava besed, mora natančno zajeti pomen in ton vnesenega jezika, da ga lahko prevedemo v drug jezik z enakim pomenom in želenim učinkom.

Storitve avtomatiziranega prevajanja, kot npr Google Translate or deepl izkoristite moč NLP za razumevanje in izdelavo natančnega prevoda globalnih jezikov v besedilnih ali celo glasovnih formatih. Pri Inbenti uporabljamo moč NLP, ki se uporablja za samodejno prevajanje v naših večjezičnih klepetalnih robotih, da zagotovimo, da naši uporabniki dobijo odgovore, ki jih iščejo, v svojem želenem jeziku.

Analiza občutka

Analiza razpoloženja poskuša oceniti splošno razpoloženje besedila ali dokumenta z analizo jezika, uporabljenega v teh vsebinah. Uporablja se lahko za objave v družabnih omrežjih, odzive, recenzije in drugo za prepoznavanje občutkov, mnenj ali prepričanj izjave, s čimer zagotavlja veliko informacij o odločitvah strank in njihovih gonilih odločanja.

Virtualni agenti in chatboti

Zahvaljujoč tehnologiji NLP so chatboti postali bolj podobni ljudem. Pogovorne rešitve AI kot Inteligentni chatboti, ki jih poganja AI uporabite obdelavo naravnega jezika za razumeti pomen uporabnikovih poizvedb in nanje natančno odgovorite.

Klepetalni roboti imajo številne aplikacije v različnih panogah, saj olajšajo pogovore s strankami in avtomatizirajo različna opravila, ki temeljijo na pravilih, kot je odgovarjanje na pogosta vprašanja oz. rezervacija letov. So stroškovno učinkoviti in na voljo 24/7 vse dni v letu, uporabnikom pa omogočajo, da sami poiščejo odgovore na svoja vprašanja in tako izboljšajo uporabniško izkušnjo.

NLP primeri uporabe, specifični za panogo

Obdelava naravnega jezika je v zadnjih letih postala tako močna, da zdaj vpliva na poslovne operacije v različnih panogah. Tukaj je nekaj najboljših primerov uporabe NLP v različnih sektorjih.

Primeri uporabe NLP v maloprodaji in e-trgovini

Trgovci na drobno lahko uporabljajo NLP za analizo podatkov o strankah in njihovo pretvorbo v uporabne vpoglede, da bi lahko sprejemali bolj informirane odločitve v svojih procesih, od načrtovanja izdelkov in upravljanja zalog do prodajnih in tržnih pobud.

Tržne informacije
Tržniki lahko pridobijo podatke iz različnih virov, kot so ocene, komentarji, objave v družabnih omrežjih itd., in jih združijo z zmožnostmi NLP, da analizirajo čustva potrošnikov, zaznajo tržne trende in optimizirajo svoje marketinške strategije.

Semantično iskanje
Semantični iskalniki, ki jih poganja NLP omogočajo spletnim maloprodajnim trgovinam in spletnim mestom e-trgovine, da razumejo namene kupcev, tudi ko uporabljajo dolgorepa iskanja, kot je »črna ženska obleka velikosti 10«, da bi predlagali ustrezne odzive in povečali prepoznavnost izdelkov. Izkoriščanje semantičnega iskanja omogoča spletnim mestom e-trgovine, da povečajo stopnje konverzije in zmanjšajo stopnjo opustitve košarice.

Klepetalni robot za e-trgovino
Klepetalni roboti v e-trgovini uporabite NLP, da razumete vprašanja kupcev in nanje odgovorite na najbolj natančen način. Ponujajo lahko celo transakcijske zmogljivosti, ki uporabnikom omogočajo, da najdejo izdelke, ki jih iščejo, predlagajo sorodne izdelke, promovirajo ponudbe in celo zaključijo prodajo, ne da bi morali zapustiti chatbot.

Bančništvo in finance NLP primeri uporabe

Bančne in finančne institucije lahko uporabljajo NLP za analizo tržnih podatkov in ta vpogled uporabijo za zmanjšanje tveganj in sprejemanje boljših odločitev. NLP lahko tem institucijam pomaga tudi pri prepoznavanju nezakonitih dejavnosti, kot je pranje denarja in drugo goljufivo vedenje.

Kreditno točkovanje
Banke in finančne institucije uporabljajo kreditno točkovanje, da bi določile tveganja, povezana s posojanjem denarja posamezniku ali podjetju. NLP lahko pomaga pri bonitetnem točkovanju tako, da iz nestrukturiranih dokumentov izvleče ustrezne podatke, kot so posojilna dokumentacija, prihodki, naložbe, stroški itd., in jih posreduje programski opremi za bonitetno točkovanje, da se določi kreditna ocena.

Odkrivanje goljufij
V kombinaciji z umetno inteligenco lahko NLP pomaga odkriti goljufije iz nestrukturiranih finančnih dokumentov.

Primeri uporabe NLP zavarovanja

Zavarovalnice lahko uporabi NLP za analizo komunikacije s strankami, da prepozna indikatorje goljufije in označi te trditve za poglobljeno analizo.

Primeri uporabe NLP v zdravstvu

NLP lahko analizira komunikacijo pacientov iz e-pošte, aplikacij za klepet ter telefonskih številk in pomoči pacientom medicinski strokovnjaki dajanje prednosti pacientom glede na njihove potrebe, izboljšanje diagnoze in zdravljenja pacientov ter spodbujanje boljših rezultatov.

narek
Zdravniki uporabljajo diktafone za dokumentiranje kliničnih postopkov in rezultatov. NLP se lahko uporablja za analizo glasovnih zapisov in njihovo prepisovanje v besedilo, ki se vnese v kartone bolnikov.

Zdravstveni chatbot
Klepetalni roboti za zdravstveno varstvo uporabite zmogljivosti NLP za razumevanje pacientovih poizvedb in jim lahko pomagate pri načrtovanju terminov, iskanju zdravstvenih storitev, ocenjevanju simptomov, nastavljanju opomnikov za cepljenje in celo zagotavljanju pomoči pri duševnem zdravju ali informacij o Covidu ali drugih vprašanjih javnega zdravja.

Primeri uporabe HR NLP

NLP pogosto uporabljajo tudi Kadrovski oddelki za avtomatizacijo različnih opravil.

Ocena nadaljevanja
NLP se lahko uporablja za pregledovanje življenjepisov kandidatov z izločanjem ustreznih ključnih besed (izobrazba, veščine, prejšnje vloge) in za razvrščanje kandidatov glede na to, kako se njihov profil ujema z danim položajem. Uporablja se lahko tudi za povzemanje življenjepisov kandidatov, ki ustrezajo določenim vlogam, da bi zaposlovalcem pomagali hitreje preleteti življenjepise.

Klepetalni robot za zaposlovanje
Klepetalni roboti za namene zaposlovanja se uporabljajo za avtomatizacijo komunikacije med zaposlovalci in kandidati. Običajno uporabljajo zmožnosti NLP, da načrtujejo razgovore, odgovorijo na vprašanja kandidatov o položaju ali procesu zaposlovanja ali celo olajšajo vkrcanje.

Zdaj, ko veste, kako močne so lahko aplikacije NLP, jih boste morda želeli preizkusiti sami. Izkoristite našo 14-dnevno BREZPLAČNO preskusno različico in preizkusite naše pogovorne rešitve AI za vaše podjetje.

Oglejte si naše podobne članke