Зміст
- Що таке обробка природних мов?
- Які його особливості?
- Видобуток цінності для бізнесу
- Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
- Взаємозв'язок НЛП та аналізу
- Деякі випадки практичного використання
- Яка тенденція майбутнього?
- Висновок
Джерело: Stylephotographs / Dreamstime.com
Винос:
Обробка природними мовами дозволяє обробляти та аналізувати дані, які раніше не були доступні, що дозволяє отримати більш поглиблені уявлення.
Оскільки ми швидко просуваємось у галузі обчислювальної техніки та технологій, обробка природних мов (НЛП) стає все більш актуальною для бізнесу та підприємств. Природна мова - це не що інше, як люди, якими говорять простою мовою, в різних електронних середовищах, таких як соціальні мережі, блоги, форуми тощо. Отже, розуміння та обробка цієї природної мови відома як NLP. Результат цієї обробки має значну цінність для бізнесу, оскільки він витягує почуття, емоції та процеси думки у звичайних користувачів. Виходячи з цих поглядів, підприємства можуть вживати належних дій та підвищувати свою ділову цінність.
Що таке обробка природних мов?
Обробка природних мов (її також іноді називають обчислювальною лінгвістикою) - це сфера штучного інтелекту (AI), яка диктує, як людина може взаємодіяти з комп'ютером без використання машинної мови, а скоріше з використанням природних людських мов. Введення даних може бути у письмовій чи розмовній формі.
Щоб це сталося, люди повинні навчити комп’ютери тому, як вони використовують та розуміють мови, якими вони говорять. Це також одна з найбільших проблем для NLP.Прикладом такої ситуації є фраза, в якій слова можуть мати більше одного значення, наприклад "дитина ластівки літають". Це може мати два різних значення, які повністю залежать від слова, яке використовується як дієслово (ластівки або мухи ), яке слово є іменником (немовля чи ластівка) чи є прикметником (немовля). У випадку з людьми розуміння сенсу залежить від того, що таке тема і що має сенс у межах розмови.
Таким чином, для вирішення цієї проблеми програмне забезпечення повинно бути запрограмоване, щоб зрозуміти суть або тему та структуру дійсних та недійсних висловлювань. Машинне навчання є основною частиною НЛП. AI може аналізувати мовленнєві шаблони користувача, щоб легко зрозуміти задану йому команду.
Які його особливості?
Концепція NLP породила бурю в сучасному технологічному світі. NLP можна використовувати для різкого спрощення кожної взаємодії з комп'ютерами з його безліччю функцій. NLP може бути використаний для аналізу через величезні можливості обробки мови. Він також може робити глибокий аналіз, що робить його дуже важливим у сферах бізнесу, медицини та науки. NLP можна навіть використовувати для перекладу однієї мови на іншу мову легко, швидко та точно. Він також має можливості обміну даними і може бути використаний для вилучення названого об'єкта за допомогою його можливостей розпізнавання сутності. Ще одна особливість NLP полягає в тому, що він може автоматично підсумовувати величезні суми. Всі ці особливості роблять NLP ідеальним для бізнес-аналітики (BI) компанії.
Є тисячі особливостей і переваг природної обробки мови. У НЛП є всі необхідні аспекти, які можуть допомогти компанії видобути корисну інформацію з величезної кількості даних, забезпечити кращу документацію та підвищити ефективність процесів документації.
Видобуток цінності для бізнесу
При природній обробці мови, якщо використовувати її розумно, можна реально використовувати цінність компанії. Цінність компанії збільшується, коли лояльність клієнтів зростає, і обробка природних мов може допомогти компанії зробити саме це.
NLP може використовуватися компанією для багатьох методів, таких як аналіз настроїв, який може допомогти компанії отримати уявлення про почуття клієнтів під час взаємодії з компанією. Це розуміння, якщо воно включене до інформації, отриманої в результаті прогнозування поведінки, може допомогти компанії надати найкращі послуги клієнтам. Це підвищить лояльність клієнтів до компанії, а вартість компанії зросте автоматично. (Щоб дізнатися більше про аналіз настроїв, перегляньте статтю "Соціальні чати": чи повинна ваша компанія слухати?)
Ні помилок, ні стресу - покроковий посібник зі створення програмного забезпечення, що змінює життя, не руйнуючи ваше життя
Ви не можете покращити свої навички програмування, коли ніхто не піклується про якість програмного забезпечення.
Взаємозв'язок НЛП та аналізу
Природна обробка мови має компонент, відомий як розуміння природної мови. Цей компонент, як випливає з назви, в основному стосується фактичного розуміння машиною людської мови. Незважаючи на те, що існує безліч застосувань розуміння природної мови, одним із основних застосувань є аналіз або аналіз настроїв.
Потреба та аналіз настроїв виникла тоді, коли компанії почали усвідомлювати, що, хоча обмін даними з транзакційних даних допомагає їм зрозуміти більше про майбутні дії клієнтів та майбутній ринок, вони насправді не знають про настрої та емоції замовника. під час таких операцій. Це може призвести до прогалин у спілкуванні і навіть виявитись перешкодою для розуміння клієнтів. Таким чином, бізнесу потрібно було знати про почуття замовника, щоб завоювати їх довіру. (Докладніше про обмін даними див. У 7 кроків щодо вивчення даних та вивчення даних.)
Розуміння природної мови може використовуватися для аналізу настроїв з різних місць. Наприклад, ці інструменти можуть шукати в Інтернеті посилання на бренд і можуть повідомити, чи були це негативні, позитивні чи змішані реакції. Ще одне місце, з якого можна отримати корисну інформацію, - це сервер компанії. NLP можна використовувати для фільтрації спаму та збереження лише корисних деталей. НЛП є дуже важливою частиною аналізу, оскільки він виходить із самого НЛП.
Деякі випадки практичного використання
Багато компаній використовують і аналіз настроїв для розширення своєї клієнтської бази. Компанії використовують це для того, щоб більше зрозуміти настрої та почуття клієнтів після користування їх послугами. Деякі приклади таких компаній включають Kia Motors, Best Buy, Intuit і Cisco Systems.
Навіть Paramount Pictures використовує цю систему для того, щоб знати про якість своїх фільмів та зрозуміти почуття не тільки своїх клієнтів, але й будь-якої людини, пов’язаної з компанією, включаючи інвесторів та співробітників компанії. Такі компанії, як Intel та IBM, також використовують цю технологію для отримання інформації про настрої своїх співробітників.
Яка тенденція майбутнього?
Компанії жорстоко конкурують між собою, щоб отримати максимальну користь від клієнтів та надати їм найкращі можливі послуги. В майбутньому ця конкуренція лише зростатиме, оскільки нові компанії будуть виступати конкурентами серед існуючих.
У цьому випадку НЛП та аналіз виявляться такими ж важливими, як і завжди. Такі технології допоможуть компаніям легко перемогти конкуренцію.
Висновок
Кожен день - це битва за бізнес, битва за перемогу перед конкурентами, битва за отримання максимальної бази підтримки клієнтів та битва за отримання прибутку, надаючи найкращі послуги клієнтам. З цією метою бізнес-розвідка може бути дуже важливою частиною компанії. Одним з головних його обов'язків є допомога компанії отримати уявлення про поведінку клієнтів, що надалі допомагає компанії запропонувати найкращі професійні послуги.
Хоча розуміння поточної поведінки клієнта може бути корисним для прогнозування майбутньої поведінки клієнта, аналіз почуттів клієнта може надати ще більш корисну інформацію та може допомогти компанії вирішити, чи є його послуги досить хорошими чи ні, і якщо ні, що можна зробити для покращення якості послуг. Незважаючи на те, що ця концепція є досить новою, її впроваджують багато компаній. Це допомагає як компанії, так і її клієнтам, оскільки перші отримують базу лояльних клієнтів, а другі отримують найкращі послуги.