De mest populära NLP-användningsfallen

Natural Language Processing (NLP) är en viktig teknik som används av många företag idag. Det gör det möjligt för datorer att förstå mänskligt språk och bearbeta det som data. Men vad används det till exakt? I den här artikeln kommer vi att titta på några exempel på användningsfall för Natural Language Processing och hur NLP har tillämpats i olika branscher.

Exempel på NLP-användning

Med hjälp av NLP-teknik, datorer kan nu automatiskt hantera naturliga mänskliga språk som tal eller text, och även om detta är ganska fascinerande i sig, ligger det verkliga värdet bakom denna teknik i dess användningsfall.

Låt oss gå igenom några verkliga tillämpningar av Natural Language Processing-teknologi:

Spam upptäckt

De bästa skräppostdetekteringsteknikerna använder NLP-funktioner för att skanna e-post och identifiera skräppost tack vare ett språk som ofta indikerar spam eller nätfiske.

E-postklassificering

Om du använder Gmail har du vid det här laget märkt att våra inkommande e-postmeddelanden automatiskt klassificeras i vår primära inkorg, kampanjer och skräppost.

Detta görs tack vare NLP. AI:n är tränad att identifiera och klassificera e-postmeddelanden i dessa kategorier tack vare dess förståelse av innehållet i e-postmeddelandena. Som vi har sett tidigare tenderar skräppost att ha otydliga meddelanden och irrelevanta utgående länkar. På liknande sätt använder reklam-e-postmeddelanden ett specifikt språk och tenderar att ha reklaminnehåll, som kuponger eller rabatterade erbjudanden.

Verktyg för grammatikkorrigering

Grammatikkorrigeringsverktyg, som t.ex Grammarly, använd NLP-tekniker för att skanna en text, leta efter språkfel och ge förslag på vilka korrigeringar som bör göras.

Enligt Grammarly matas programvaran med data om grammatikregler och stavning av deras team av lingvister och djupinlärningsingenjörer som har designat algoritmer som lär sig reglerna och mönstren för bra skrivande, genom att analysera miljontals meningar från forskningstext. Den lär sig också med data, eftersom varje gång en användare accepterar eller ignorerar ett förslag från Grammarly blir AI:n smartare. Tack vare den kunskapen vet verktyget hur man skiljer mellan korrekt och felaktig användning och uppmanar till förslag på ändringar eller korrigeringar.

Textsammanfattning

Textsammanfattning är processen att förkorta en text och generera en kortfattad sammanfattning samtidigt som man behåller kärnidén och budskapet som förmedlas av det ursprungliga dokumentet.

Återigen är NLP-tekniker på gång här för att "smälta" enorma volymer digital text, förstå innehållet, extrahera de mest centrala idéerna samtidigt som man ignorerar irrelevant information och skapa en kortare text som fortfarande innehåller alla nyckelpunkter.

Det finns två huvudsakliga metoder för att sammanfatta texter:

• Extraktionsmetod
  I den här metoden använder algoritmer meningsfulla meningar och fraser från originaltexten och kombinerar dem för att skapa en sammanfattning. För att göra det använder algoritmen ordfrekvens, frasers relevans samt andra parametrar.
• Abstraktiv metod
  I denna mer avancerade metod måste algoritmen förstå meningarnas allmänna innebörd och tolka sammanhanget för att generera nya meningar baserat på den övergripande betydelsen. Resultatet är därför en ny text, helt annorlunda än källinnehållet.

Automatiserad översättning

Ett av de vanligaste användningsfallen för Natural Language Processing är översättning. Sedan starten på 1950-talet har automatiserad översättning kommit långt.

En effektiv översättning är mer än att bara ersätta ord, den behöver exakt fånga innebörden och tonen i inmatningsspråket för att kunna översätta det till ett annat språk med samma innebörd och önskad effekt.

Automatiserade översättningstjänster som t.ex Google Translate or DeepL utnyttja kraften i NLP för att förstå och producera en korrekt översättning av globala språk i text, eller till och med röstformat. På Inbenta använder vi kraften i NLP som tillämpas på automatiserad översättning i våra flerspråkiga chatbots, för att säkerställa att våra användare får de svar de letar efter på deras föredragna språk.

Sentimentanalys

Sentimentanalys försöker mäta den övergripande stämningen i en text eller ett dokument, genom att analysera språket som används i detta innehåll. Den kan användas för inlägg på sociala medier, svar, recensioner och mer för att identifiera känslan, åsikten eller övertygelsen om ett uttalande, vilket ger mycket information om kundernas val och deras beslutsfaktorer.

Virtuella agenter och chatbots

Tack vare NLP-tekniken har chatbots blivit mer människoliknande. Konversationsbaserade AI-lösningar tycka om AI-drivna intelligenta chatbots använda Natural Language Processing för att förstå innebörden bakom användarens frågor och svara på dem på ett korrekt sätt.

Chatbots har många applikationer i olika branscher eftersom de underlättar konversationer med kunder och automatiserar olika regelbaserade uppgifter, som att svara på vanliga frågor eller boka flyg. De är kostnadseffektiva och tillgängliga 24/7 varje dag på året, vilket gör det möjligt för användare att hitta svar på sina frågor på egen hand, vilket förbättrar användarupplevelsen.

Branschspecifika NLP-exempel på användningsfall

Natural Language Processing har blivit så kraftfull de senaste åren att den nu påverkar affärsverksamheten inom olika branscher. Här är några av de vanligaste användningsfallen av NLP i olika sektorer.

Användningsfall för NLP för detaljhandel och e-handel

Återförsäljare kan använda NLP för att analysera kunddata och omvandla den till praktiska insikter för att kunna fatta mer välgrundade beslut över sina processer, från produktdesign och lagerhantering till försäljnings- och marknadsföringsinitiativ.

Marknadsintelligens
Marknadsförare kan extrahera data från olika källor som recensioner, kommentarer, inlägg på sociala medier, etc, och kombinera det med NLP-funktioner för att analysera konsumenternas känslor, upptäcka marknadstrender och optimera sina marknadsföringsstrategier.

Semantisk sökning
NLP-drivna semantiska sökmotorer gör det möjligt för onlinebutiker och e-handelswebbplatser att förstå kundernas avsikt, även när de använder långa sökningar som "svart kvinnlig klänning storlek 10", för att föreslå passande svar och öka synligheten för produkter. Utnyttja semantisk sökning gör det möjligt för e-handelswebbplatser att öka omvandlingsfrekvensen och minska antalet övergivna kundvagnar.

E-handel chatbot
Chatbots i e-handel använd NLP för att förstå kundernas frågor och svara på dem på det mest exakta sättet. De kan till och med erbjuda transaktionsmöjligheter, vilket gör det möjligt för användare att hitta de produkter de letar efter, föreslå relaterade produkter, marknadsföra erbjudanden och till och med slutföra försäljning utan att behöva lämna chatboten.

Användningsfall för bank och finans NLP

Bank- och finansinstitut kan använda NLP för att analysera marknadsdata och använda den insikten för att minska risker och fatta bättre beslut. NLP kan också hjälpa dessa institutioner att identifiera olagliga aktiviteter som penningtvätt och annat bedrägligt beteende.

Kredit poäng
Banker och finansinstitut använder kreditvärdering för att fastställa riskerna med att låna ut pengar till en individ eller ett företag. NLP kan hjälpa till med kreditvärdering genom att extrahera relevanta data från ostrukturerade dokument som lånedokumentation, inkomster, investeringar, utgifter, etc, och mata det till kreditvärderingsprogramvara för att fastställa kreditpoängen.

Spårning av bedrägerier
I kombination med artificiell intelligens kan NLP hjälpa till att upptäcka bedrägerier från ostrukturerade finansiella dokument.

Försäkring NLP användningsfall

Försäkringsbolagen kan använda NLP för att analysera kundkommunikation för att identifiera indikatorer på bedrägeri och flagga dessa påståenden för djupare analys.

Användningsfall för NLP för sjukvård

NLP kan analysera patientkommunikation från e-postmeddelanden, chattapplikationer och patienthjälplinjer och hjälp läkare prioritera patienter baserat på deras behov, förbättra patientdiagnostik och behandling och skapa bättre resultat.

Dictation
Läkare använder röstinspelare för att dokumentera kliniska procedurer och resultat. NLP kan användas för att analysera röstregister och transkribera dem till text, för att kunna matas in i patienternas register.

Sjukvårdens chatbot
Sjukvårdens chatbots använda NLP-funktioner för att förstå patienternas frågor och kan hjälpa dem att boka möten, hitta sjukvårdstjänster, bedöma symtom, ställa in vaccinationspåminnelser och till och med ge mental hälsohjälp eller information om Covid eller andra folkhälsoproblem.

Användningsfall för HR NLP

NLP används också i stor utsträckning av HR-avdelningar för att automatisera olika uppgifter.

Återuppta utvärderingen
NLP kan användas för att screena kandidaters CV genom att extrahera relevanta nyckelord (utbildning, kompetens, tidigare roller) och för att klassificera kandidater baserat på hur deras profil matchar en given position. Det kan också användas för att sammanfatta CV:t för kandidater som matchar specifika roller för att hjälpa rekryterare att skumma igenom CV:n snabbare.

Chatbot för rekrytering
Chatbots för rekryteringsändamål används för att automatisera kommunikationen mellan rekryterare och kandidater. De använder vanligtvis NLP-funktioner för att schemalägga intervjuer, svara på kandidaternas frågor om tjänsten eller rekryteringsprocessen, eller till och med underlätta onboarding.

Nu när du vet hur kraftfulla NLP-applikationer kan vara, kanske du vill prova dem själv. Dra nytta av vår 14-dagars GRATIS provperiod och testa våra konversations-AI-lösningar för ditt företag.

Kolla in våra liknande artiklar