Найпопулярніші випадки використання НЛП

Обробка природної мови (NLP) є важливою технологією, яка сьогодні використовується багатьма компаніями. Це дозволяє комп’ютерам розуміти людську мову та обробляти її як дані. Але для чого саме він використовується? У цій статті ми розглянемо кілька прикладів використання обробки природної мови та застосування НЛП у різних галузях.

Приклади використання NLP

За допомогою Технологія НЛП, тепер комп’ютери можуть автоматично обробляти природні людські мови, такі як мова чи текст, і хоча це само по собі досить захоплююче, справжня цінність цієї технології полягає в її варіантах використання.

Давайте розглянемо кілька реальних застосувань технології обробки природної мови:

Виявлення спаму

Найкращі технології виявлення спаму використовують можливості NLP для сканування електронних листів і виявлення небажаної пошти завдяки мові, яка часто вказує на спам або фішинг.

Класифікація електронної пошти

Якщо ви користуєтеся Gmail, то вже помітили, що наші вхідні електронні листи автоматично класифікуються в нашу основну скриньку вхідних, рекламних акцій і спаму.

Це робиться завдяки НЛП. Штучний інтелект навчений ідентифікувати та класифікувати електронні листи в цих категоріях завдяки своєму розумінню вмісту електронних листів. Як ми бачили раніше, спам зазвичай містить незрозумілі повідомлення та нерелевантні вихідні посилання. Подібним чином у рекламних електронних листах використовується специфічна мова та, як правило, є рекламний вміст, як-от купони чи пропозиції зі знижкою.

Засоби корекції граматики

Інструменти для виправлення граматики, наприклад Граматично, використовуйте техніки НЛП, щоб відсканувати текст, перевірити наявність мовних помилок і надати пропозиції, які виправлення слід зробити.

Відповідно до Grammarly, програмне забезпечення отримує дані про граматичні правила та орфографію їхньою командою лінгвістів та інженерів глибокого навчання, які розробили алгоритми, які вивчають правила та шаблони гарного письма, аналізуючи мільйони речень із дослідницького тексту. Він також навчається за допомогою даних, оскільки кожного разу, коли користувач приймає або ігнорує пропозицію від Grammarly, ШІ стає розумнішим. Завдяки цим знанням інструмент знає, як відрізнити правильне використання від неправильного, і пропонує запропоновані поправки чи виправлення.

Конспектування тексту

Резюмування тексту — це процес скорочення тексту та генерування стислого резюме, зберігаючи при цьому основну ідею та повідомлення, передані початковим документом.

Знову ж таки, тут працюють методи НЛП, щоб «переварити» величезні обсяги цифрового тексту, зрозуміти зміст, витягнути найважливіші ідеї, ігноруючи нерелевантну інформацію, і створити коротший фрагмент тексту, який все ще містить усі ключові моменти.

Існує два основних способи конспектування текстів:

• Екстракційний метод
  У цьому методі алгоритми використовують значущі речення та фрази з оригінального тексту та комбінують їх для створення резюме. Для цього алгоритм використовує частоту слів, релевантність фраз, а також інші параметри.
• Абстрактний метод
  У цьому більш просунутому методі алгоритм має розуміти загальне значення речень і інтерпретувати контекст, щоб створити нові речення на основі загального значення. Таким чином, результатом є новий текст, який повністю відрізняється від вихідного вмісту.

Автоматичний переклад

Одним із найпопулярніших випадків використання обробки природної мови є переклад. З моменту свого створення в 1950-х роках автоматизований переклад пройшов довгий шлях.

Ефективний переклад — це більше, ніж просто заміна слів, він має точно передати значення та тон мови введення, щоб мати можливість перекласти його іншою мовою з таким же значенням і бажаним ефектом.

Послуги автоматизованого перекладу, наприклад Google Translate or DeepL використовуйте можливості НЛП для розуміння та точного перекладу глобальних мов у текстовому або навіть голосовому форматі. У Inbenta ми використовуємо потужність NLP, застосовану до автоматизованого перекладу в наших багатомовних чат-ботах, щоб переконатися, що наші користувачі отримують відповіді, які вони шукають, мовою, яку вони бажають.

Аналіз почуттів

Аналіз настроїв намагається оцінити загальний настрій тексту чи документа за допомогою аналізу мови, яка використовується в цьому вмісті. Його можна використовувати для дописів у соціальних мережах, відповідей, оглядів тощо, щоб визначити відчуття, думку чи віру в заяві, таким чином надаючи багато інформації про вибір клієнтів і причини їх прийняття.

Віртуальні агенти та чат-боти

Завдяки технології НЛП чат-боти стали більш схожими на людей. Розмовні рішення ШІ як Розумні чат-боти на основі ШІ використовувати обробку природної мови для розуміти значення запитів користувача і відповідати на них точно.

Чат-боти мають численні застосування в різних галузях, оскільки вони полегшують спілкування з клієнтами та автоматизують різноманітні завдання на основі правил, наприклад відповіді на поширені запитання або бронювання рейсів. Вони є економічно ефективними та доступними цілодобово та без вихідних, щодня протягом року, що дозволяє користувачам самостійно знаходити відповіді на свої запитання, покращуючи таким чином взаємодію з користувачем.

Приклади застосування НЛП для конкретної галузі

За останні роки технологія обробки природної мови стала настільки потужною, що зараз впливає на бізнес-операції в різних галузях. Ось кілька найкращих випадків використання НЛП у різних секторах.

Випадки використання НЛП для роздрібної торгівлі та електронної комерції

Роздрібні продавці можуть використовувати NLP для аналізу даних про клієнтів і перетворення їх у практичні висновки, щоб приймати більш обґрунтовані рішення щодо своїх процесів, від розробки продукту та управління запасами до продажів і маркетингових ініціатив.

Ринкова розвідка
Маркетологи можуть отримувати дані з різних джерел, таких як відгуки, коментарі, публікації в соціальних мережах тощо, і поєднувати їх із можливостями NLP для аналізу настроїв споживачів, виявлення ринкових тенденцій і оптимізації своїх маркетингових стратегій.

Семантичний пошук
Семантичні пошукові системи на базі NLP дозволяють роздрібним онлайн-магазинам і веб-сайтам електронної комерції зрозуміти наміри покупців, навіть якщо вони використовують довгі пошукові запити, такі як «чорна жіноча сукня розміру 10», щоб запропонувати відповідні відповіді та підвищити видимість продуктів. Використання семантичного пошуку дає змогу сайтам електронної комерції підвищити коефіцієнт конверсії та зменшити відсоток залишення кошика.

Чат-бот електронної комерції
Чат-боти в електронній комерції використовуйте НЛП, щоб зрозуміти запити покупців і максимально точно відповісти на них. Вони навіть можуть запропонувати транзакційні можливості, дозволяючи користувачам знаходити продукти, які вони шукають, пропонувати пов’язані продукти, просувати пропозиції та навіть завершувати продажі, не виходячи з чат-бота.

Банківські та фінансові випадки використання NLP

Банківські та фінансові установи можуть використовувати NLP для аналізу ринкових даних і використовувати цю інформацію для зменшення ризиків і прийняття кращих рішень. НЛП також може допомогти цим установам виявити незаконну діяльність, як-от відмивання грошей та іншу шахрайську поведінку.

Кредитний скоринг
Банки та фінансові установи використовують кредитний рейтинг, щоб визначити ризики, пов’язані з позичанням грошей фізичній особі чи підприємству. НЛП може допомогти в оцінці кредитоспроможності шляхом вилучення відповідних даних із неструктурованих документів, таких як кредитна документація, доходи, інвестиції, витрати тощо, і передачі їх програмному забезпеченню кредитоспроможності для визначення кредитної оцінки.

Виявлення шахрайства
У поєднанні зі штучним інтелектом NLP може допомогти виявити шахрайство з неструктурованих фінансових документів.

Випадки використання страхового НЛП

Страхові компанії може використовувати NLP для аналізу спілкування з клієнтами, щоб виявити ознаки шахрайства та позначити ці заяви для глибшого аналізу.

Варіанти використання НЛП у сфері охорони здоров’я

НЛП може аналізувати спілкування пацієнтів за допомогою електронних листів, програм чату, телефонів довіри та допомоги пацієнтам медичні працівники визначати пріоритетність пацієнтів відповідно до їхніх потреб, покращуючи діагностику та лікування пацієнтів і сприяючи кращим результатам.

диктант
Лікарі використовують диктофони для документування клінічних процедур і результатів. НЛП можна використовувати для аналізу голосових записів і транскрибування їх у текст для того, щоб вводити їх у записи пацієнтів.

Чат-бот охорони здоров'я
Чат-боти охорони здоров'я використовувати можливості НЛП, щоб зрозуміти запити пацієнтів і допомогти їм записатися на прийом, знайти медичні служби, оцінити симптоми, встановити нагадування про вакцинацію та навіть надати допомогу з психічного здоров’я чи інформацію про Covid чи інші проблеми громадського здоров’я.

Випадки використання HR NLP

НЛП також широко використовується відділи кадрів щоб автоматизувати різні завдання.

Оцінка резюме
НЛП можна використовувати для перегляду резюме кандидатів шляхом виділення релевантних ключових слів (освіта, навички, попередні ролі), а також для класифікації кандидатів на основі того, наскільки їхній профіль відповідає певній посаді. Його також можна використовувати для узагальнення резюме кандидатів, які відповідають певним ролям, щоб допомогти рекрутерам швидше переглядати резюме.

Чат-бот для підбору персоналу
Чат-боти для працевлаштування використовуються для автоматизації спілкування між рекрутерами та кандидатами. Зазвичай вони використовують можливості НЛП, щоб призначати співбесіди, відповідати на запитання кандидатів щодо посади чи процесу найму або навіть сприяти адаптації.

Тепер, коли ви знаєте, наскільки потужними можуть бути програми НЛП, ви можете спробувати їх на собі. Скористайтеся нашою 14-денною БЕЗКОШТОВНОЮ пробною версією та протестуйте наші розмовні рішення ШІ для вашого бізнесу.

Перегляньте наші подібні статті