Съдържание
- Какво е обработка на естествен език?
- Какви са неговите характеристики?
- Извличане на стойност за бизнеса
- Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
- Връзката между NLP и анализа
- Някои случаи на практическа употреба
- Каква е тенденцията на бъдещето?
- заключение
Източник: Stylephotographs / Dreamstime.com
За вкъщи:
Обработката на естествен език дава възможност за обработка и анализ на данни, които не са били налични по-рано, което позволява по-задълбочена информация.
Тъй като напредваме бързо в областта на изчислителната техника и технологиите, обработката на естествен език (NLP) става все по-актуална за бизнеса и предприятията. Естественият език не е нищо друго, освен това, което хората говорят на обикновен, прост език, в различни електронни носители като социални мрежи, блогове, форуми и т.н. Така че разбирането и обработката на този естествен език е известно като NLP. Резултатът от тази обработка има значителна стойност за бизнеса, тъй като извлича чувствата, емоциите и мисловните процеси на обикновените потребители. Въз основа на тези виждания предприятията могат да предприемат правилни действия и да увеличат своята бизнес стойност.
Какво е обработка на естествен език?
Обработката на естествен език (наричана понякога и компютърна лингвистика) е поле на изкуствен интелект (AI), което диктува как човек може да взаимодейства с компютър, без да използва машинен език, а по-скоро използва естествените човешки езици. Въведените данни могат да бъдат в писмена или говорима форма.
За да се случи това, хората трябва да научат компютрите как да използват и разбират езиците, на които говорят. Това е и едно от най-големите предизвикателства пред NLP.Пример за такава ситуация е фраза, в която думите могат да имат повече от едно значение, като „бебе лястовици летят“. Това може да има две различни значения, които изцяло зависят от думата, която се използва като глагол (лястовица или лети ), коя дума е съществително (бебе или лястовица) или дали едното е прилагателно (бебе). В случая с хората разбирането на смисъла зависи от това каква е темата и какво има смисъл в рамките на разговора.
По този начин, за решаване на този проблем, софтуерът трябва да бъде програмиран, за да разбере кон или темата и структурата на валидни и невалидни изявления. Машинното обучение е основна част от НЛП. AI може да анализира речевите модели на потребител, за да разбере лесно командата, дадена му.
Какви са неговите характеристики?
Концепцията на NLP породи буря в съвременния технологичен свят. NLP може да се използва за драстично опростяване на всяко взаимодействие с компютрите с неговите многобройни функции. NLP може да се използва за анализ поради огромните възможности за обработка на езика. Освен това може да направи задълбочен анализ, което го прави много важен в областта на бизнеса, медицината и науката. NLP може дори да се използва за превод на един език на друг език лесно, бързо и точно. Той също има възможности за извличане на данни и може да се използва за извличане на име на обект с помощта на способността му за разпознаване на образувания. Друга особеност на NLP е, че той може автоматично да обобщава огромни количества от. Всички тези характеристики правят NLP перфектен за бизнес анализа (BI) на компания.
Има хиляди функции и предимства на обработката на естествен език. NLP има всички необходими аспекти, които могат да помогнат на компанията да извлича полезна информация от огромни количества данни, да предоставя по-добра документация и да подобрява ефективността на процесите за документация.
Извличане на стойност за бизнеса
Обработката на естествен език, ако се използва разумно, наистина може да се възползва от стойността на една компания. Стойността на една компания се увеличава, когато лоялността на клиентите се повиши и естествената обработка на езика може да помогне на компанията да направи точно това.
NLP може да се използва от компанията за много техники като анализ на настроенията, които могат да помогнат на компанията да добие представа за чувствата на клиентите, когато те си взаимодействат с компанията. Тази представа, когато е включена с прозренията, получени от прогнозата за поведение, може да помогне на компанията да предостави най-добрите услуги на клиентите. Това ще увеличи лоялността на клиентите към компанията и стойността на компанията ще се увеличи автоматично. (За да научите повече за анализа на настроенията, вижте „Социален разговор: Трябва ли вашата компания да слуша?“
Без грешки, без стрес - Вашето стъпка по стъпка ръководство за създаване на софтуер, променящ живота, без да разрушава живота ви
Не можете да подобрите уменията си за програмиране, когато никой не се интересува от качеството на софтуера.
Връзката между NLP и анализа
Обработката на естествен език има компонент, известен като разбиране на естествен език. Този компонент, както подсказва името му, се занимава основно с действителното разбиране на машината от човешки език. Въпреки че има много приложения за разбиране на естествен език, едно от основните приложения е анализ или анализ на настроенията.
Необходимостта и анализът на настроенията се появиха, когато компаниите започнаха да осъзнават, че докато извличането на данни от транзакционните данни им помага да разберат повече за бъдещите действия на клиентите и бъдещия пазар, те всъщност не знаят за настроенията и емоциите на клиента. по време на такива транзакции. Това би могло да доведе до пропуски в комуникацията и дори да се окаже пречка за разбирането на клиентите. По този начин предприятията трябва да знаят за чувствата на клиента, за да спечелят доверието му. (За повече информация относно извличането на данни вж. 7 стъпки за обучение за извличане на данни и наука за данни.)
Разбирането на естествения език може да се използва за анализ на настроенията от много различни места. Например, тези инструменти могат да търсят в интернет за референции на марките и могат да ви кажат дали това са отрицателни, положителни или смесени реакции. Друго място, от което може да се получи полезна информация, е сървърът на компанията. NLP може да се използва за филтриране на спам и запазване само на полезните части. NLP е много важна част от анализа, тъй като се извлича от самата NLP.
Някои случаи на практическа употреба
Много компании използват и анализ на настроенията за подобряване на своята клиентска база. Компаниите използват това, за да разберат повече за настроенията и чувствата на клиентите след използване на техните услуги. Някои примери за такива компании включват Kia Motors, Best Buy, Intuit и Cisco Systems.
Дори Paramount Pictures използва тази система, за да знае за качеството на техните филми и да разбере чувствата не само на своите клиенти, но и на всеки човек, свързан с компанията, включително инвеститори и служители на компанията. Компании като Intel и IBM също използват тази технология, за да получат информация за настроенията на своите служители.
Каква е тенденцията на бъдещето?
Компаниите силно се конкурират помежду си, за да извлекат максимума от клиентите и да им предоставят най-добрите възможни услуги. В бъдеще тази конкуренция само ще се увеличи, като новите компании ще се представят като конкуренти на съществуващите.
В този случай НЛП и анализът ще се окажат толкова важни, колкото винаги. Подобни технологии ще помогнат на компаниите лесно да спечелят предимство пред конкуренцията.
заключение
Всеки ден е битка за бизнеса, битка за надпревара пред конкурентите, битка за получаване на най-голяма база за поддръжка на клиенти и битка за получаване на печалба, като същевременно предоставяте най-добрите услуги на клиентите. За тази цел бизнес разузнаването може да бъде много важна част от компанията. Едно от основните му задължения е да помогне на компанията да придобие представа за поведението на клиентите, което допълнително помага на компанията да предложи най-добрите професионални услуги.
Докато прозренията за текущото поведение на клиентите могат да бъдат полезни за прогнозиране на бъдещото поведение на клиента, анализът на чувствата на клиента може да осигури още по-полезна информация и може да помогне на компанията да реши дали услугите й са достатъчно добри или не, и ако не, какво може да се направи за подобряване на качеството на услугите. Въпреки че тази концепция е съвсем нова, тя се възприема бързо от много компании. Това помага както на една компания, така и на нейните клиенти, тъй като първите получават лоялна клиентска база, докато вторите получават най-качествените услуги.