Обработка естественного языка (НЛП) является подразделом искусственного интеллекта (ИИ). Вы встречаете приложения НЛП повсюду — от голосового помощника вашего телефона до программ, которые обрабатывают неструктурированные данные для получения бизнес-аналитики. Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться, машинное обучение НЛП набирает обороты. Если эти приложения НЛП заинтересовали вас, продолжайте читать. Давайте посмотрим, насколько хорошо машины учатся разговаривать с людьми!
Что такое НЛП?
Машины используют методы НЛП, чтобы понимать, анализировать и манипулировать человеческим языком. Поскольку машины становятся более интуитивными в человеческом общении, обработка данных становится более эффективной. Коучинг НЛП может помочь машинам понять такие нюансы языка, как:
- Настроения
- Тон
- Мнения
НЛП использует компьютерную лингвистику для анализа и синтеза человеческого языка в режиме реального времени. Самым значительным преимуществом является то, что вы можете быстро анализировать сложные и неструктурированные данные. Машины понимают и беспристрастно анализируют различные диалекты и языки. Это имеет множество применений в образовании, здравоохранении, бизнесе и т. д.
Топ-5 приложений НЛП
Вот некоторые способы, с помощью которых НЛП помогает нам автоматизировать и ускорить повседневные задачи:
1. Фильтрация электронной почты
Вы получаете кучу писем каждый день. Как начать сортировку? Письмо может оказаться бесполезным спамом или письмом о зачислении в колледж вашей мечты. Но фильтрация электронной почты вышла за рамки спам-фильтров. Классификация электронной почты в Gmail делит сообщения на три категории: основные, социальные и рекламные. Именно здесь на помощь приходит обработка естественного языка. NLP идентифицирует входящие электронные письма и отправляет их в назначенные папки. Как НЛП работает при классификации электронной почты? Служба электронной почты использует естественную обработку для извлечения общих шаблонов и фраз. Таким образом, модель НЛП просматривает содержимое каждого электронного письма, чтобы поместить его в нужный раздел. Вот и все! Теперь вы можете просматривать электронные письма и отвечать на них гораздо быстрее. И удаляйте лишние сообщения, чтобы управлять размером папки «Входящие».
2. Голосовые помощники
Являются ли Alexa и Siri примерами НЛП? Да! Вы можете общаться с этими умными помощниками благодаря обработке естественного языка. Голосовой помощник разбивает то, что вы говорите, на речь, корневую основу и другие лингвистические особенности. Затем он понимает значение и, естественно, отвечает вам. Голосовые помощники скоро станут основным каналом связи между людьми и Интернетом. Это поможет как пользователям, так и предприятиям, поскольку этот разговорный метод изучения продуктов и услуг приведет клиентов к правильной цели.
3. Автозаполнение в поисковых системах
Предиктивный ввод текста и автокоррекция — настоящее благословение в мире онлайн-поиска. Что делать, если у вас много источников в Интернете, но вы не знаете точно, чего хотите? Модели НЛП могут помочь определить цель вашего поиска. И вуаля! Теперь у вас есть правильное ключевое слово.
Кроме того, под желаемым поиском есть предлагаемые поисковые запросы, которые помогут вам изучить взаимосвязанные темы. Когда вы начинаете печатать, модель НЛП рассматривает всю картину и схожее поведение при поиске, чтобы дать вам эти предложения. Например, если вы введете номер рейса, он покажет вам статус рейса.
4. Чат-боты
Чат-боты способны понимать человеческие разговоры и учиться на них. Это лучшая часть чат-бота на базе искусственного интеллекта: со временем он научится. Вы даже можете вести обширные дискуссии с чат-ботами. Они работают в три простых шага:
- Понять смысл заданного вопроса
- Соберите необходимую информацию от пользователя
- Дайте соответствующий ответ
Ответы чат-ботов более дружелюбны и естественны, чем ответы поисковых систем. Это потому, что чат-боты обладают эмоциональным интеллектом. В результате они упростили процесс поддержки клиентов для предприятий. Чат-боты могут обрабатывать большинство запросов клиентов, ускоряя время ответа и обеспечивая круглосуточную доступность пользователей. Не дожидаясь клиента, он может получить оперативное решение своих проблем, а агентам поддержки больше не придется отвечать на повторяющиеся вопросы.
5. Текстовая аналитика
Различные лингвистические, статистические методы и методы машинного обучения используются для преобразования груд неструктурированных данных в значимые данные. Это кажется сложным, но НЛП значительно упрощает этот процесс. Компании могут изучать поведение клиентов, используя следующие источники:
- Комментарии в социальных сетях
- Отзывы
- Упоминание названия бренда
Мониторинг такого поведения может помочь бренду спланировать следующую маркетинговую кампанию. Анализ текста приводит к извлечению ключевых слов и распознаванию образов. Подобные сложные и утомительные задачи можно выполнить только с помощью автоматизации. Как система распознает эмоции и нюансы мнений? Ответ — анализ настроений. Эта естественная модель обработки выходит за рамки буквального значения. Используя анализ настроений, вы можете улучшить исследование рынка, чтобы определить тенденции и перспективы для вашего бизнеса. Это также может помочь вам выявить болевые точки клиентов и отслеживать стратегии конкурентов. Помимо использования в частном бизнесе, правительственные учреждения также могут использовать текстовую аналитику НЛП для мониторинга угроз государственной безопасности.
