Các trường hợp sử dụng NLP phổ biến nhất

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một công nghệ quan trọng được nhiều công ty sử dụng ngày nay. Nó cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ của con người và xử lý nó dưới dạng dữ liệu. Nhưng chính xác thì nó được dùng để làm gì? Trong bài viết này, chúng ta sẽ xem xét một số ví dụ về các trường hợp sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và cách NLP đã được áp dụng trong các ngành khác nhau.

Ví dụ về trường hợp sử dụng NLP

Với sự giúp đỡ của Công nghệ NLP, máy tính giờ đây có thể tự động xử lý các ngôn ngữ tự nhiên của con người như lời nói hoặc văn bản và mặc dù bản thân điều này khá hấp dẫn nhưng giá trị thực sự đằng sau công nghệ này nằm ở các trường hợp sử dụng của nó.

Cùng điểm qua một số ứng dụng thực tế của công nghệ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên:

Phát hiện thư rác

Các công nghệ phát hiện thư rác tốt nhất sử dụng các khả năng của NLP để quét email và xác định thư rác nhờ vào ngôn ngữ thường biểu thị thư rác hoặc lừa đảo.

phân loại email

Nếu bạn sử dụng Gmail, bây giờ bạn sẽ nhận thấy rằng các email gửi đến của chúng tôi tự động được phân loại vào hộp thư đến chính, hộp thư đến quảng cáo và hộp thư đến spam.

Điều này được thực hiện nhờ NLP. AI được đào tạo để xác định và phân loại email trong các danh mục này nhờ khả năng hiểu nội dung của email. Như chúng ta đã thấy trước đây, thư rác có xu hướng chứa các thông điệp không rõ ràng và các liên kết ra bên ngoài không liên quan. Tương tự, email quảng cáo sử dụng ngôn ngữ cụ thể và có xu hướng chứa nội dung quảng cáo, như phiếu giảm giá hoặc ưu đãi giảm giá.

Công cụ sửa lỗi ngữ pháp

Các công cụ chỉnh sửa ngữ pháp, chẳng hạn như Grammarly, sử dụng các kỹ thuật NLP để quét văn bản, kiểm tra lỗi ngôn ngữ và đưa ra gợi ý về những sửa đổi cần được thực hiện.

Theo Grammarly, phần mềm được cung cấp dữ liệu về các quy tắc ngữ pháp và chính tả bởi nhóm các nhà ngôn ngữ học và kỹ sư học sâu của họ, những người đã thiết kế các thuật toán học các quy tắc và mẫu viết tốt, bằng cách phân tích hàng triệu câu từ văn bản nghiên cứu. Nó cũng học với dữ liệu, vì mỗi khi người dùng chấp nhận hoặc bỏ qua một gợi ý do Grammarly đưa ra, AI sẽ trở nên thông minh hơn. Nhờ kiến ​​thức đó, công cụ biết cách phân biệt giữa cách sử dụng đúng và sai, đồng thời nhắc nhở các sửa đổi hoặc chỉnh sửa được đề xuất.

Tóm tắt văn bản

Tóm tắt văn bản là quá trình rút ngắn văn bản và tạo ra một bản tóm tắt ngắn gọn trong khi vẫn giữ được ý chính và thông điệp mà tài liệu ban đầu truyền tải.

Một lần nữa, các kỹ thuật NLP đang hoạt động ở đây để “tiêu hóa” khối lượng lớn văn bản kỹ thuật số, hiểu nội dung, trích xuất những ý chính trọng tâm nhất trong khi bỏ qua những thông tin không liên quan và tạo ra một đoạn văn bản ngắn hơn nhưng vẫn chứa tất cả các điểm chính.

Có hai phương pháp chính để tóm tắt văn bản:

• phương pháp khai thác
  Trong phương pháp này, các thuật toán sử dụng các câu và cụm từ có ý nghĩa từ văn bản gốc và kết hợp chúng để tạo ra một bản tóm tắt. Để làm như vậy, thuật toán sử dụng tần suất từ, mức độ liên quan của cụm từ cũng như các tham số khác.
• phương pháp trừu tượng
  Trong phương pháp nâng cao hơn này, thuật toán phải hiểu ý nghĩa chung của câu và diễn giải ngữ cảnh để tạo câu mới dựa trên ý nghĩa tổng thể. Do đó, đầu ra là một văn bản mới, hoàn toàn khác với nội dung nguồn.

Dịch tự động

Một trong những trường hợp sử dụng hàng đầu của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là dịch thuật. Kể từ khi ra đời vào những năm 1950, dịch thuật tự động đã trải qua một chặng đường dài.

Một bản dịch hiệu quả không chỉ đơn thuần là thay thế từ ngữ, nó cần nắm bắt chính xác ý nghĩa và giọng điệu của ngôn ngữ đầu vào để có thể dịch sang ngôn ngữ khác với cùng ý nghĩa và tác động mong muốn.

Các dịch vụ dịch tự động như Google Translate or DeepL tận dụng sức mạnh của NLP để hiểu và tạo ra bản dịch chính xác các ngôn ngữ toàn cầu ở định dạng văn bản hoặc thậm chí cả giọng nói. Tại Inbenta, chúng tôi sử dụng sức mạnh của NLP được áp dụng cho dịch thuật tự động trong các chatbot đa ngôn ngữ của mình để đảm bảo rằng người dùng của chúng tôi nhận được câu trả lời họ đang tìm kiếm bằng ngôn ngữ ưa thích của họ.

Phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm cố gắng đánh giá tâm trạng tổng thể của văn bản hoặc tài liệu bằng cách phân tích ngôn ngữ được sử dụng trong những nội dung này. Nó có thể được sử dụng cho các bài đăng, phản hồi, đánh giá trên mạng xã hội, v.v. để xác định cảm giác, quan điểm hoặc niềm tin của một tuyên bố, do đó cung cấp nhiều thông tin về lựa chọn của khách hàng và động lực đưa ra quyết định của họ.

Trợ lý ảo và chatbot

Nhờ công nghệ NLP, chatbot đã trở nên giống con người hơn. Giải pháp AI đàm thoại Lượt thích Chatbot thông minh hỗ trợ AI sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu ý nghĩa đằng sau các truy vấn của người dùng và trả lời chúng một cách chính xác.

Chatbot có nhiều ứng dụng trong các ngành khác nhau vì chúng tạo điều kiện thuận lợi cho các cuộc trò chuyện với khách hàng và tự động hóa các tác vụ dựa trên quy tắc khác nhau, chẳng hạn như trả lời Câu hỏi thường gặp hoặc đặt chuyến bay. Chúng tiết kiệm chi phí và có sẵn 24/7 vào mọi ngày trong năm, cho phép người dùng tự tìm câu trả lời cho câu hỏi của họ, do đó nâng cao trải nghiệm người dùng.

Các ví dụ về trường hợp sử dụng dành riêng cho ngành NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã trở nên mạnh mẽ trong những năm gần đây đến mức nó hiện đang tác động đến hoạt động kinh doanh trên nhiều ngành khác nhau. Dưới đây là một số trường hợp sử dụng hàng đầu của NLP trong các lĩnh vực khác nhau.

Các trường hợp sử dụng NLP bán lẻ & thương mại điện tử

Các nhà bán lẻ có thể sử dụng NLP để phân tích dữ liệu khách hàng và biến nó thành những hiểu biết có thể hành động để đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong các quy trình của họ, từ thiết kế sản phẩm và quản lý hàng tồn kho đến các sáng kiến ​​​​tiếp thị và bán hàng.

Thông tin thị trường
Các nhà tiếp thị có thể trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như đánh giá, nhận xét, bài đăng trên mạng xã hội, v.v. và kết hợp dữ liệu đó với các khả năng của NLP để phân tích tình cảm của người tiêu dùng, phát hiện xu hướng thị trường và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị của họ.

Tìm kiếm ngữ nghĩa
Công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa được hỗ trợ bởi NLP cho phép các cửa hàng bán lẻ trực tuyến và trang web thương mại điện tử hiểu ý định của người mua hàng, ngay cả khi họ sử dụng các tìm kiếm đuôi dài, chẳng hạn như “váy nữ màu đen cỡ 10”, để đề xuất phản hồi phù hợp và tăng khả năng hiển thị của sản phẩm. Tận dụng tìm kiếm ngữ nghĩa cho phép các trang web thương mại điện tử tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm tỷ lệ bỏ qua giỏ hàng.

chatbot thương mại điện tử
Chatbot trong thương mại điện tử sử dụng NLP để hiểu thắc mắc của người mua hàng và trả lời chúng một cách chính xác nhất. Họ thậm chí có thể cung cấp các khả năng giao dịch, cho phép người dùng tìm thấy các sản phẩm họ đang tìm kiếm, đề xuất các sản phẩm liên quan, quảng cáo ưu đãi và thậm chí hoàn tất việc bán hàng mà không cần phải rời khỏi chatbot.

Trường hợp sử dụng NLP ngân hàng và tài chính

Các tổ chức tài chính và ngân hàng có thể sử dụng NLP để phân tích dữ liệu thị trường và sử dụng thông tin chi tiết đó để giảm thiểu rủi ro và đưa ra quyết định tốt hơn. NLP cũng có thể giúp các tổ chức này xác định các hoạt động bất hợp pháp như rửa tiền và các hành vi gian lận khác.

Điểm tín dụng
Các ngân hàng và tổ chức tài chính sử dụng điểm tín dụng để xác định rủi ro liên quan đến việc cho cá nhân hoặc doanh nghiệp vay tiền. NLP có thể hỗ trợ chấm điểm tín dụng bằng cách trích xuất dữ liệu liên quan từ các tài liệu phi cấu trúc như tài liệu cho vay, thu nhập, đầu tư, chi phí, v.v. và đưa dữ liệu đó vào phần mềm chấm điểm tín dụng để xác định điểm tín dụng.

Phát hiện gian lận
Kết hợp với Trí tuệ nhân tạo, NLP có thể giúp phát hiện gian lận từ các tài liệu tài chính phi cấu trúc.

Các trường hợp sử dụng NLP bảo hiểm

Các công ty bảo hiểm có thể sử dụng NLP để phân tích giao tiếp của khách hàng nhằm xác định các dấu hiệu gian lận và gắn cờ các khiếu nại này để phân tích sâu hơn.

Các trường hợp sử dụng NLP chăm sóc sức khỏe

NLP có thể phân tích thông tin liên lạc của bệnh nhân từ email, ứng dụng trò chuyện và đường dây trợ giúp bệnh nhân và trợ giúp các chuyên gia y tế ưu tiên bệnh nhân dựa trên nhu cầu của họ, cải thiện chẩn đoán và điều trị cho bệnh nhân, đồng thời mang lại kết quả tốt hơn.

sự sai khiến
Các bác sĩ sử dụng máy ghi âm để ghi lại các thủ tục và kết quả lâm sàng. NLP có thể được sử dụng để phân tích các bản ghi giọng nói và phiên âm chúng thành văn bản để đưa vào hồ sơ của bệnh nhân.

chatbot chăm sóc sức khỏe
Chatbots chăm sóc sức khỏe sử dụng các khả năng của NLP để hiểu các truy vấn của bệnh nhân và có thể hỗ trợ họ lên lịch hẹn, tìm dịch vụ chăm sóc sức khỏe, đánh giá các triệu chứng, đặt lời nhắc tiêm chủng và thậm chí cung cấp hỗ trợ hoặc thông tin về sức khỏe tâm thần về Covid hoặc các vấn đề sức khỏe cộng đồng khác.

Các trường hợp sử dụng HR NLP

NLP cũng được sử dụng rộng rãi bởi Phòng nhân sự để tự động hóa các nhiệm vụ khác nhau.

tiếp tục đánh giá
NLP có thể được sử dụng để sàng lọc hồ sơ của ứng viên bằng cách trích xuất các từ khóa có liên quan (giáo dục, kỹ năng, vai trò trước đây) và để phân loại ứng viên dựa trên cách hồ sơ của họ phù hợp với một vị trí nhất định. Nó cũng có thể được sử dụng để tóm tắt sơ yếu lý lịch của các ứng viên phù hợp với các vai trò cụ thể nhằm giúp nhà tuyển dụng lướt qua sơ yếu lý lịch nhanh hơn.

chatbot tuyển dụng
Chatbot cho mục đích tuyển dụng được sử dụng để tự động hóa giao tiếp giữa nhà tuyển dụng và ứng viên. Họ thường sử dụng các khả năng của NLP để lên lịch phỏng vấn, trả lời các câu hỏi của ứng viên về vị trí hoặc quy trình tuyển dụng hoặc thậm chí tạo điều kiện cho việc giới thiệu.

Bây giờ bạn đã biết các ứng dụng NLP mạnh mẽ như thế nào, bạn có thể muốn tự mình dùng thử chúng. Hưởng lợi từ bản dùng thử MIỄN PHÍ 14 ngày của chúng tôi và thử nghiệm các giải pháp AI đàm thoại của chúng tôi cho doanh nghiệp của bạn.

Kiểm tra các bài viết tương tự của chúng tôi