بسیاری از ابزارهایی که امروزه زندگی ما را آسان‌تر می‌کنند، به لطف پردازش زبان طبیعی (NLP) امکان‌پذیر هستند. NLP زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی است که به ماشین‌ها کمک می‌کند زبان طبیعی انسان را بفهمند.
ابزارهای پردازش زبان طبیعی برای کسب‌وکارهایی که با مقادیر زیادی متن بدون ساختار سروکار دارند، اعم از ایمیل‌ها، مکالمات رسانه‌های اجتماعی، چت‌های آنلاین، پاسخ‌های نظرسنجی و بسیاری از اشکال دیگر داده‌ها، مهم هستند.
با وارد کردن NLP به محل کار، شرکت ها می توانند داده ها را تجزیه و تحلیل کنند تا آنچه را که در میان هرج و مرج مرتبط است، بیابند و به بینش های ارزشمندی دست یابند که به خودکارسازی وظایف و هدایت تصمیمات تجاری کمک می کند.
بنابراین، چگونه پردازش زبان طبیعی می تواند کسب و کار شما را هوشمندتر کند؟ بخوانید تا متوجه شوید.
۱۱ کاربرد برتر پردازش زبان طبیعی
ابزارهای پردازش زبان طبیعی می‌توانند به کسب‌وکارها در تجزیه و تحلیل داده‌ها و کشف بینش‌ها، خودکارسازی فرآیندهای زمان‌بر و به دست آوردن مزیت رقابتی کمک کنند.
بیایید به ۱۱ مورد از جالب ترین کاربردهای پردازش زبان طبیعی در تجارت نگاهی بیندازیم:
- تحلیل احساسات
- طبقه بندی متن
- چت بات ها و دستیاران مجازی
- استخراج متن
- ترجمه ماشینی
- خلاصه سازی متن
- هوش اقتصادی
- تصحیح خودکار
- طبقه بندی قصد
- تشخیص فوریت
- تشخیص گفتار
1. تجزیه و تحلیل احساسات
با توجه به اینکه انسان ها اغلب از طعنه و کنایه استفاده می کنند، درک زبان طبیعی به ویژه برای ماشین ها دشوار است. با این حال، تجزیه و تحلیل احساسات می تواند تفاوت های ظریف در احساسات و نظرات را تشخیص دهد و تعیین کند که آنها چقدر مثبت یا منفی هستند.
وقتی احساسات را در زمان واقعی تجزیه و تحلیل می‌کنید، می‌توانید اشاره‌ها را در رسانه‌های اجتماعی زیر نظر داشته باشید (و نظرات منفی را قبل از تشدید آنها مدیریت کنید)، واکنش‌های مشتریان را نسبت به آخرین کمپین بازاریابی یا راه‌اندازی محصول خود بسنجید، و یک حس کلی از احساس مشتریان در مورد شرکت خود دریافت کنید. .
همچنین می‌توانید تجزیه و تحلیل احساسات را به صورت دوره‌ای انجام دهید و متوجه شوید که مشتریان در مورد جنبه‌های خاص کسب‌وکار شما چه چیزهایی را دوست دارند و چه چیزهایی را دوست ندارند. شاید آنها ویژگی جدید شما را دوست داشته باشند، اما از خدمات مشتری شما ناامید شده‌اند. این بینش ها می توانند به شما کمک کنند تا تصمیمات هوشمندانه تری بگیرید، زیرا دقیقاً به شما نشان می دهند که چه چیزهایی را باید بهبود بخشید.
2. طبقه بندی متن
طبقه بندی متن ، یک کار تجزیه و تحلیل متن است که شامل تجزیه و تحلیل احساسات نیز می شود، شامل درک خودکار، پردازش و طبقه بندی متن بدون ساختار است.
فرض کنید می خواهید صدها پاسخ به نظرسنجی اخیر NPS خود را تجزیه و تحلیل کنید. انجام دستی آن زمان زیادی را از شما می گیرد و در نهایت بسیار گران تمام می شود. اما اگر بتوانید یک مدل پردازش زبان طبیعی را آموزش دهید تا با استفاده از دسته‌های از پیش تعریف‌شده و اعمال معیارهای خود، داده‌هایتان را به‌طور خودکار در عرض چند ثانیه برچسب‌گذاری کند بسیار سودمند خواهد بود.
می‌توانید از طبقه‌بندی‌کننده موضوعی برای پاسخ‌های نظرسنجی NPS استفاده کنید ، که به‌طور خودکار داده‌های شما را براساس موضوعاتی مانند پشتیبانی مشتری، ویژگی‌ها، سهولت استفاده و قیمت‌گذاری برچسب‌گذاری می‌کند. آن را امتحان کنید و ببینید که چگونه آن را اجرا می کند!
3. چت بات ها و دستیاران مجازی
چت بات ها و دستیارهای مجازی برای پاسخ‌دهی خودکار به سؤالات استفاده می‌شوند که برای درک زبان طبیعی و ارائه پاسخ مناسب از طریق تولید زبان طبیعی طراحی شده‌اند .
سیستم‌های پاسخ‌دهی استاندارد به سؤالات از قوانین از پیش تعریف‌شده پیروی می‌کنند، در حالی که چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی و دستیاران مجازی می‌توانند از هر تعاملی یاد بگیرند و بفهمند که چگونه باید پاسخ دهند. بالاترین مزیت آنها این است که از تعاملات یاد می گیرند و در طول زمان بهبود می یابند.
این ماشین‌های هوشمند به‌طور فزاینده‌ای در خط مقدم پشتیبانی مشتری حضور دارند، زیرا می‌توانند به تیم‌ها کمک کنند تا حداکثر 80 درصد از تمام درخواست‌های معمول را حل کنند و مسائل پیچیده‌تر را به سمت عوامل انسانی هدایت کنند. چت بات ها و دستیارهای مجازی که به صورت 24 ساعته در دسترس هستند، می‌توانند زمان پاسخگویی را تسریع کنند و عوامل را از پرس و جوهای تکراری و وقت‌گیر رهایی بخشند.
4. استخراج متن
استخراج متن یا استخراج اطلاعات، به طور خودکار اطلاعات خاصی را در یک متن، مانند نام ها، شرکت ها، مکان ها و موارد دیگر شناسایی می کند. استخراج متن به عنوان شناسایی موجودیت نامگذاری شده نیز شناخته می شود . همچنین می توانید کلمات کلیدی را در متن و همچنین ویژگی های از پیش تعریف شده مانند شماره سریال و مدل های محصول استخراج کنید.
کاربردهای استخراج متن شامل بررسی بلیط های پشتیبانی دریافتی و شناسایی داده های خاص مانند نام شرکت، شماره سفارش و آدرس ایمیل بدون نیاز به باز کردن و خواندن هر بلیط است.
همچنین ممکن است بخواهید از استخراج متن برای ورود داده ها استفاده کنید. می توانید اطلاعات مورد نیاز خود را بیرون بکشید و برای وارد کردن خودکار این اطلاعات در پایگاه داده خود اقدام کنید.
از سوی دیگر، استخراج کلمات کلیدی، همانطور که این مدل پردازش رایگان زبان طبیعی نشان می دهد، نمای کلی از محتوای یک متن را به شما ارائه می دهد. همراه با تجزیه و تحلیل احساسات، استخراج کلمات کلیدی می تواند لایه بیشتری از بینش را اضافه کند، با گفتن اینکه مشتریان بیشتر از چه کلماتی برای ابراز احساسات منفی نسبت به محصول یا خدمات شما استفاده می کنند.
5. ترجمه ماشینی
ترجمه ماشینی (MT) یکی از اولین کاربردهای پردازش زبان طبیعی است. با این حال، اگر در طول سال‌ها از کاربران پرشور گوگل ترنسلیت بوده‌اید، می‌دانید که از زمان آغاز به کار، به لطف پیشرفت‌های عظیم در زمینه شبکه‌های عصبی و افزایش دسترسی به مقادیر زیاد از داده ها راه طولانی را پیموده است.
ترجمه خودکار به ویژه در تجارت مفید است زیرا ارتباطات را تسهیل می‌کند، به شرکت‌ها اجازه می‌دهد به مخاطبان گسترده‌تری دسترسی پیدا کنند و اسناد خارجی را به روشی سریع و مقرون‌به‌صرفه درک کنند.
6. خلاصه سازی متن
خلاصه سازی خودکار کاملاً خود توضیحی است. متن را با استخراج مهمترین اطلاعات خلاصه می کند. هدف اصلی آن ساده‌سازی فرآیند گذر از حجم وسیعی از داده‌ها مانند مقالات علمی، محتوای خبری یا اسناد قانونی است.
دو روش برای استفاده از پردازش زبان طبیعی برای خلاصه‌سازی داده‌ها وجود دارد: خلاصه‌سازی مبتنی بر استخراج که عبارات کلیدی را استخراج می‌کند و یک خلاصه بدون افزودن اطلاعات اضافی ایجاد می‌کند و خلاصه‌سازی مبتنی بر انتزاع، که عبارات جدیدی را با بازنویسی منبع اصلی ایجاد می‌کند. این روش دوم رایج تر است و عملکرد بهتری دارد.
7. هوش بازار
بازاریابان می‌توانند از پردازش زبان طبیعی برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد مشتریان خود بهره ببرند و از این بینش‌ها برای ایجاد استراتژی‌های مؤثرتر استفاده کنند.
تجزیه و تحلیل موضوعات، احساسات، کلمات کلیدی و هدف در داده های بدون ساختار واقعاً می تواند تحقیقات بازار شما را تقویت کند، روندها و فرصت های تجاری را روشن کند. شما همچنین می توانید داده ها را تجزیه و تحلیل کنید تا نقاط درد مشتری را شناسایی کنید و رقبای خود را زیر نظر داشته باشید.
8. تصحیح خودکار
پردازش زبان طبیعی نقشی حیاتی در نرم افزار بررسی گرامری و توابع تصحیح خودکار دارد. به عنوان مثال، ابزارهایی مانند Grammarly، از NLP برای کمک به بهبود نوشتار خود ، با شناسایی خطاهای گرامری، املایی یا ساختار جمله استفاده می کنند.
9. طبقه بندی هدف
طبقه بندی هدف شامل شناسایی هدفی است که زیربنای یک متن است. جدا از چت‌بات‌ها، تشخیص هدف می‌تواند مزایایی را در حوزه‌های فروش و پشتیبانی مشتری ایجاد کند.
با تجزیه و تحلیل تعاملات مشتری مانند ایمیل ها، چت ها یا پست های رسانه های اجتماعی، می توانید مشتریانی را که آماده خرید هستند شناسایی کنید. هرچه سریعتر بتوانید آن سرنخ ها را شناسایی و طبقه بندی کنید، شانس بیشتری برای تبدیل آنها به مشتری خواهید داشت. طبقه‌بندی ایمیل را امتحان کنید و پاسخ‌ها را در دسته‌هایی مانند علاقه‌مند، علاقه‌مند نیست و لغو اشتراک مرتب کنید.
در نهایت، جستجوی هدف مشتری در بلیط‌های پشتیبانی مشتری یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی می‌تواند به شما در مورد مشتریانی که در معرض خطر ریزش هستند هشدار دهد، و به شما این امکان را می‌دهد تا با استراتژی برای بازگرداندن آنها اقدام کنید.
10. تشخیص فوریت
تکنیک‌های NLP همچنین می‌توانند به شما در تشخیص فوریت در متن کمک کنند. شما می توانید یک مدل تشخیص فوریت را با استفاده از معیارهای خود آموزش دهید، بنابراین می تواند کلمات و عباراتی را که نشان دهنده جاذبه یا نارضایتی هستند، تشخیص دهد. این می تواند به شما کمک کند تا مهمترین درخواست ها را اولویت بندی کنید و مطمئن شوید که آنها در زیر انبوهی از بلیط های حل نشده دفن نمی شوند.
تشخیص فوریت به شما کمک می کند زمان پاسخگویی و کارایی را بهبود ببخشید و منجر به تأثیر مثبت بر رضایت مشتری می شود.
11. تشخیص گفتار
فناوری تشخیص گفتار از پردازش زبان طبیعی برای تبدیل زبان گفتاری به قالب قابل خواندن توسط ماشین استفاده می کند.
سیستم‌های تشخیص گفتار بخش ضروری دستیارهای مجازی مانند سیری، الکسا و دستیار گوگل هستند. با این حال، موارد استفاده بیشتر و بیشتری از تشخیص گفتار در تجارت وجود دارد. به عنوان مثال، با افزودن قابلیت های گفتار به متن به نرم افزارهای تجاری، شرکت ها می توانند به طور خودکار تماس ها را رونویسی کنند، ایمیل ارسال کنند و حتی ترجمه کنند.
ابزارهای پردازش زبان طبیعی را کشف کنید
پردازش زبان طبیعی کاربردهای هیجان انگیز زیادی دارد.
ابزارهای پردازش زبان طبیعی به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا حجم عظیمی از داده‌های بدون ساختار را پردازش کنند، مانند بلیط‌های پشتیبانی مشتری، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌های نظرسنجی و موارد دیگر.
آنها نه تنها برای به دست آوردن بینش برای حمایت از تصمیم گیری، بلکه برای خودکارسازی کارهای وقت گیر نیز استفاده می شوند.
