Conţinut
- Ce este procesarea limbajului natural?
- Care sunt caracteristicile sale?
- Extragerea valorii pentru afaceri
- Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
- Relația dintre NLP și analiză
- Câteva cazuri de utilizare practică
- Care este tendința de viitor?
- Concluzie
Sursa: Stilografii / Dreamstime.com
La pachet:
Prelucrarea limbajului natural permite procesarea și analiza datelor care nu erau disponibile anterior, permițând informații mai aprofundate.
Pe măsură ce avansăm rapid în domeniul calculului și tehnologiei, prelucrarea limbajului natural (PNL) devine tot mai relevantă pentru companii și întreprinderi. Limbajul natural nu este altceva decât ceea ce vorbesc oamenii într-un limbaj simplu, simplu, în diferite suporturi electronice, cum ar fi rețelele de socializare, bloguri, forumuri etc. Așadar, înțelegerea și procesarea acestui limbaj natural este cunoscută sub numele de PNL. Rezultatul acestei prelucrări are o valoare semnificativă pentru afaceri, deoarece extrage sentimentele, emoțiile și procesele de gândire ale utilizatorilor obișnuiți. Pe baza acestor idei, întreprinderile pot lua măsuri adecvate și își pot crește valoarea afacerii.
Ce este procesarea limbajului natural?
Prelucrarea limbajului natural (numit uneori și lingvistică computațională) este un câmp al inteligenței artificiale (AI) care dictează modul în care o ființă umană poate interacționa cu un computer fără a folosi limbajul mașinii, ci mai degrabă folosind limbaje naturale umane. Introducerea poate fi luată în formă scrisă sau vorbită.
Pentru ca acest lucru să se întâmple, oamenii trebuie să învețe calculatoarele cum folosesc și înțeleg limbile pe care le vorbesc. Aceasta este, de asemenea, una dintre cele mai mari provocări pentru PNL.Un exemplu de astfel de situație este o frază în care cuvintele pot avea mai mult de un sens, cum ar fi „bebelușul înghite zboară.” Acesta poate avea două semnificații diferite, care depind complet de cuvântul care este folosit ca verb (înghite sau zboară ), care cuvânt este un substantiv (copil sau înghite) sau dacă unul este un adjectiv (copil). În cazul ființelor umane, înțelegerea sensului depinde de ce este subiectul și de ceea ce are sens în conversația conversației.
Astfel, pentru rezolvarea acestei probleme, software-ul trebuie programat pentru a înțelege con sau subiectul și structura declarațiilor valide și invalide. Învățarea automată este o parte majoră a PNL. AI poate analiza tiparele de vorbire ale unui utilizator pentru a înțelege cu ușurință comanda care i-a fost dată.
Care sunt caracteristicile sale?
Conceptul de PNL a provocat o furtună în lumea tehnologică modernă. NLP poate fi utilizat pentru a simplifica drastic fiecare interacțiune cu computerele cu numeroasele sale funcții. NLP poate fi utilizat pentru analiză datorită imensei sale capacități de procesare a limbajului. De asemenea, poate face analize profunde, ceea ce îl face foarte important în domeniile afacerii, medicinei și științei. NLP poate fi folosit chiar și pentru traducerea unei limbi într-o altă limbă cu ușurință, rapiditate și acuratețe. De asemenea, are capacități de extragere a datelor și poate fi utilizat pentru a extrage o entitate numită cu ajutorul capacității sale de recunoaștere a entității. O altă caracteristică a PNL este aceea că poate rezuma automat cantități uriașe de. Toate aceste caracteristici fac NLP perfectă pentru inteligența de afaceri (BI) a unei companii.
Există mii de caracteristici și beneficii ale procesării limbajului natural. NLP are toate aspectele necesare care pot ajuta o companie să extragă informații utile din cantități imense de date, să furnizeze o documentare mai bună și să îmbunătățească eficiența proceselor pentru documentare.
Extragerea valorii pentru afaceri
Prelucrarea limbajului natural, dacă este folosită cu înțelepciune, poate valorifica cu adevărat valoarea unei companii. Valoarea unei companii crește atunci când loialitatea clientului crește, iar procesarea limbajului natural poate ajuta compania să facă exact asta.
NLP poate fi folosit de companie pentru multe tehnici precum analiza sentimentelor, care pot ajuta compania să înțeleagă sentimentele clienților atunci când interacționează cu compania. Această informație, atunci când este inclusă cu informațiile obținute din predicția comportamentului, poate ajuta compania să ofere clienților cele mai bune servicii. Acest lucru va crește loialitatea clienților pentru companie, iar valoarea companiei va crește automat. (Pentru a afla mai multe despre analiza sentimentelor, consultați Chatul social: Ar trebui să asculte compania dvs.?)
Fără bug-uri, fără stres - Ghidul dvs. pas cu pas pentru crearea de programe care schimbă viața fără a vă distruge viața
Nu îți poți îmbunătăți abilitățile de programare atunci când nimeni nu îi pasă de calitatea software-ului.
Relația dintre NLP și analiză
Prelucrarea limbajului natural are o componentă cunoscută sub denumirea de înțelegere a limbajului natural. Această componentă, după cum sugerează și numele său, tratează în principal cu înțelegerea efectivă a aparatului de limbaj uman. În timp ce există multe utilizări ale înțelegerii limbajului natural, una dintre aplicațiile majore este analiza sau analiza sentimentului.
Nevoia și analiza sentimentului au apărut atunci când companiile au început să realizeze că, în timp ce extragerea datelor din datele tranzacționale îi ajuta să înțeleagă mai multe despre acțiunile viitoare ale clienților și piața viitoare, acestea nu știu de fapt despre sentimentele și emoțiile clientului. în timpul acestor tranzacții. Acest lucru ar putea duce la lipsuri de comunicare și chiar se poate dovedi a fi un obstacol în modul de înțelegere a clienților. Astfel, întreprinderile trebuiau să știe despre sentimentele clientului, pentru a-și câștiga încrederea. (Pentru mai multe despre extragerea datelor, a se vedea 7 pași pentru învățarea mineritului de date și știința datelor.)
Înțelegerea limbajului natural poate fi folosită pentru analiza sentimentelor din multe locuri diferite. De exemplu, aceste instrumente pot căuta pe internet referințe de marcă și vă pot spune dacă acestea au fost reacții negative, pozitive sau mixte. Un alt loc din care pot fi obținute informații utile este serverul companiei. NLP poate fi utilizat pentru a filtra spam-urile și pentru a păstra doar părțile utile. NLP este o parte foarte importantă a analizei, deoarece este derivată din NLP în sine.
Câteva cazuri de utilizare practică
Multe companii utilizează și analizează sentimentele pentru îmbunătățirea bazei de clienți. Companiile folosesc acest lucru pentru a înțelege mai multe despre sentimentele și sentimentele clienților după ce au utilizat serviciile lor. Unele exemple de astfel de companii includ Kia Motors, Best Buy, Intuit și Cisco Systems.
Chiar și Paramount Pictures folosește acest sistem, pentru a cunoaște calitatea filmelor lor și pentru a înțelege sentimentele nu numai ale clienților lor, ci ale oricărei persoane asociate companiei, inclusiv ale investitorilor și angajaților companiei. Companii precum Intel și IBM folosesc, de asemenea, această tehnologie pentru a obține informații despre sentimentele angajaților lor.
Care este tendința de viitor?
Companiile concurează aprig între ele pentru a obține cât mai mult clienții și pentru a le oferi cele mai bune servicii posibile. În viitor, această competiție va crește doar ca amploare, noile companii urmând să fie concurente față de cele existente.
În acest caz, NLP și analiza se vor dovedi la fel de importante ca oricând. Astfel de tehnologii vor ajuta companiile să obțină un avantaj mai mare decât concurența.
Concluzie
Fiecare zi este o bătălie pentru companii, o luptă pentru a trece în fața concurenților, o luptă pentru a obține cea mai mare bază de asistență pentru clienți și o bătălie pentru a obține profituri, oferind în același timp cele mai bune servicii clienților. În acest scop, informațiile de afaceri pot fi o parte foarte importantă a companiei. Una dintre principalele sale atribuții este de a ajuta compania să obțină informații despre comportamentul clienților, ceea ce ajută în continuare compania să ofere cele mai bune servicii profesionale.
În timp ce ideile privind comportamentul actual al clienților pot fi utile pentru a prezice comportamentul viitorului client, analiza sentimentelor clientului poate oferi informații și mai utile și poate ajuta o companie să decidă dacă serviciile sale sunt suficient de bune sau nu, și dacă nu, ce se poate face pentru a îmbunătăți calitatea serviciilor. Deși acest concept este destul de nou, este adoptat rapid de multe companii. Acest lucru ajută atât o companie, cât și clienții săi, deoarece primul câștigă o bază de clienți fideli, în timp ce al doilea primește servicii de cea mai bună calitate.