Хотя обработка естественного языка все еще может показаться причудливым термином, мы уже давно пользуемся преимуществами НЛП. Для новичков в этой области мы можем начать с изучения реальных приложений, чтобы лучше понять, что делает НЛП, чего от него можно ожидать и где оно было весьма успешным.
Обработка естественного языка — это ветвь искусственного интеллекта, которая используется для обработки необработанных данных (обычно в больших количествах), их обработки и извлечения из них нужной нам информации. Таким образом, ИИ экономит наше время и усилия, предоставляя нам только ту информацию, которую мы считаем важной. Затем нам решать, что делать с имеющейся у нас информацией, в зависимости от проектов и целей пользователей. НЛП достигает этого с помощью моделей машинного обучения.
Распространенные примеры обработки естественного языка из реальной жизни. Вам не нужно быть владельцем бизнеса или техническим специалистом, чтобы столкнуться с этими примерами обработки естественного языка в повседневной жизни. Если вы пользуетесь Интернетом, социальными сетями, электронной почтой и онлайн-поиском, вы столкнетесь с большинством этих приложений для обработки естественного языка, даже если вы их не узнаете.
Чат-боты и голосовые помощники. Как часто вы хотели связаться с организацией и разговаривали с машиной, а не с человеком, который предоставил бы вам руководство, помощь и стремился решить свои проблемы самостоятельно? Если опыт был хорошим или гладким, и ваши проблемы были легко решены, хорошо, вы взаимодействовали с хорошим чат-ботом. Если опыт добавил к вашему разочарованию, извините. Кроме того, вы используете Alexa или Siri? Все эти взаимодействия с машинами в виде голоса или текста являются примерами обработки естественного языка в действии.
Фильтр спама. Хотите знать, как спам автоматически попадает в раздел спама, тем самым экономя ваше время и оставляя вас довольными при использовании электронной почты? Но как машина узнает, что спам — это спам? Опять же, мощь машинного обучения и обработки естественного языка. Алгоритм предназначен для поиска шаблонов, которые обычно встречаются в спам-сообщениях, он блестяще разработан и часто обновляется, поэтому, когда он видит электронное письмо в вашем почтовом ящике, он может идентифицировать и помечать содержимое как спам, рекламу или основное электронное письмо. (электронная почта, которую вы должны увидеть).
Автокоррекция: иногда полезно, а иногда раздражает, звучит как поддерживающий друг или член семьи? Нет, я говорю об автокоррекции. Как писатель, я провожу большую часть своего времени за чтением, делая заметки и пишу, простите, под «письмом» я имел в виду «печатание». Эти красные линии в MS-Word и даже PyCharm помогают мне замечать ошибки, которые я сделал, чтобы я мог исправить их, прежде чем делиться своим контентом, и не смущаться. А автокоррекция MS-Word — что бы я без вас делал? Честно говоря, я не хочу тратить 20% своего времени на исправление опечаток. Вы можете связать? И сколько раз автокоррекция на моем смартфоне меняет слова на вещи, которые я не имею в виду — Боже! Как машина узнает, какое слово является правильным, а какое нет, когда уведомить пользователя, а когда продолжить и автоматически изменить написание? Все это благодаря НЛП.
Поисковая оптимизация (SEO). Вы блоггер или автор контента? Вы, должно быть, столкнулись с термином «поисковая оптимизация». Сам по себе хороший контент не донесет вашу рецензию до аудитории, на которую вы ориентируетесь. Есть и другие аспекты, которым вы должны посвятить свое время, такие как выбор правильных ключевых слов, выбор наиболее подходящего заголовка или заголовка, проверка того, что ваша статья не слишком длинная или слишком короткая и т. д. очень уместно или актуально. Так поисковые системы узнают, какой контент предложить пользователю. Почему некоторые статьи занимают первые места в результатах поиска, а другие, несмотря на то, что содержание действительно хорошо написано, вообще не отображаются? Ответ: ключевые слова. Средства: классификация текста, анализ текста, обработка естественного языка и машинное обучение. (Тем не менее, это больше, чем просто ключевые слова, но мы оставим это на другой день.)
Анализ настроений среди пользователей и клиентов. Слышали ли вы об этом записанном голосовом сообщении "Этот звонок будет записан в целях повышения качества и обучения" перед тем, как поговорить с клиентом? агент поддержки? Вы когда-нибудь задумывались, что они будут делать с таким количеством записанных телефонных звонков, когда у нас с вами не хватит места в наших телефонах даже для сохранения скриншотов и мемов? Пустая трата времени, нет? Вообще-то нет. Анализ настроений — это процесс просмотра данных и анализа настроений и эмоций пользователей на основе контента, которым они делятся. Распознавание речи и распознавание именованных объектов помогут оценить, что чувствует клиент, и является ли его мнение положительным, отрицательным или нейтральным. Умная компания может использовать эту суперсилу, чтобы восстановить свою репутацию, даже если она какое-то время была очень плохой.
Улучшение качества обслуживания клиентов на платформах электронной коммерции. Вы выполняете несколько поисковых запросов в Интернете и на платформах электронной коммерции и видите, что сайт предлагает вам предложения о продуктах, очень похожих на то, что вы искали, а также присылали вам оповещения о скидках в этой линейке продуктов? Улучшение пользовательского опыта является основной целью для всех предприятий. В то время как ваш местный владелец магазина может дать вам бренд Б, когда вы попросите бренд А, или попытаетесь продвигать новый бренд, указав его преимущества и цену, зная ваши потребности и ожидания, искусственный интеллект помогает предприятиям делать то же самое для миллионов покупателей без прямого участия человека. -взаимодействие с человеком.
Маркетинг является ключевой областью, в которой понимание естественного языка играет важную роль в наши дни. НЛП и/или НЛУ при эффективном использовании могут быть чрезвычайно мощными. Платформы социальных сетей могут использоваться теми, кто знаком с методами, а также злоупотреблять ими. Политики могут сделать вид, что очень обеспокоены общественностью, изучая и понимая, чего хотят массы людей, что они чувствуют и что им нравится. Компании могут расти и достигать больших высот, не только обращаясь к своим постоянным клиентам, но и привлекая новых клиентов. Все это возможно с помощью маркетинга в социальных сетях, обработки естественного языка, анализа данных, аналитики данных и машинного обучения.
Технологии предоставляют нам силу, которая постоянно обновляется и постоянно развивается. Мы должны освоить навыки и использовать инструменты, чтобы извлечь из этого максимальную пользу. Как, по вашему мнению, вы можете использовать возможности обработки естественного языка?
