5 Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache für Unternehmen

Die Menschheit hat ihren Höhepunkt der Evolution und Entdeckung erreicht. Der Verbraucher sucht heute nach Luxus und Raffinesse im Produkt und wie es ihm oder ihr in seinem täglichen Leben zugute kommen könnte.

Um an der Spitze des Marktes zu bleiben und zu bleiben und den Verbrauchern absoluten Komfort zu bieten, verwenden Unternehmensorganisationen verschiedene Strategien und Technologien. Natural Language Processing oder NLP ist eine solche Technologie, die tief und weit in den Markt eindringt, unabhängig von Branche und Domänen. Es wird heute umfassend in Unternehmen angewendet und ist das Schlagwort im Leben eines jeden Ingenieurs. Kurz gesagt, NLP ist überall.

Was ist NLP? In einfachen Worten ist NLP oder Natural Language Processing, auch bekannt als Computerlinguistik, eine Mischung aus Sprache, maschinellem Lernen und künstlicher Intelligenz (KI). Es baut eine Technologie auf, die es uns ermöglicht, mit Maschinen wie in einer normalen Mensch-zu-Mensch-Konversation zu interagieren. „ Hey Siri “ auf Ihrem iPhone oder „ Ok Google “ auf Ihrem Android-Handy sind Produkte von Natural Language Processing.

Vor einigen Jahren haben wir Schlüsselwörter in die Google-Suche eingegeben, um effektive Ergebnisse zu erhalten. Heute haben Sie den Komfort, mit diesem Technologieassistenten lautstark Ihre Hilfe zu suchen. Einer der pragmatischsten Technologietrends, die Verarbeitung natürlicher Sprache, hat heute zahlreiche Anwendungen in der Wirtschaft.

Einige der wichtigsten Anwendungen von Natural Language Processing für Unternehmen im Jahr 2019:

#1. Stimmungsanalyse

Natural Language Processing wird hauptsächlich im Web und bei der Überwachung sozialer Medien verwendet und ist ein großartiges Tool, um die Antworten auf die auf Social-Media-Plattformen veröffentlichten Geschäftsnachrichten zu verstehen und zu analysieren. Es hilft, die Einstellung und den emotionalen Zustand des Autors (Person, die Beiträge kommentiert/mit ihnen interagiert) zu analysieren. Diese Anwendung wird auch als Opinion Mining bezeichnet. Es wird durch eine Kombination aus Verarbeitung natürlicher Sprache und Statistik implementiert, indem dem Text Werte zugewiesen werden (positiv, negativ oder neutral) und im Gegenzug versucht wird, die zugrunde liegende Stimmung des Kontexts zu identifizieren (glücklich, traurig, wütend, verärgert usw.).

Diese NLP-Anwendung hilft Unternehmen dabei, Erkenntnisse über Verbraucher zu gewinnen, einen Wettbewerbsvergleich durchzuführen und bei Bedarf die erforderlichen Anpassungen der Geschäftsstrategien vorzunehmen. Solche Daten sind auch nützlich, um ein besseres Kundenerlebnis zu gestalten und das Produkt zu verbessern. Darüber hinaus ist die Stimmungsanalyse oder Emotionsexploration eine großartige Möglichkeit, etwas über die Markenwahrnehmung zu erfahren.

#2. Chatbots

Wir hören heutzutage viel über Chatbots, Chatbots sind die Lösung für die Frustration der Verbraucher in Bezug auf die Anrufunterstützung der Kundenbetreuung. Sie leisten zeitgemäße virtuelle Hilfestellung für einfache Probleme des Kunden und entlasten Aufgaben mit niedriger Priorität und hohen Umsätzen, die keine Fähigkeiten erfordern. Intelligente Chatbots werden dem Kunden in naher Zukunft eine personalisierte Hilfestellung bieten.

Viele Branchenanalysten sagen voraus, dass Chatbots ein aufkommender Trend sind, der Echtzeitlösungen für einfache Kundendienstprobleme bieten wird. Sie gewinnen zweifellos viel Vertrauen und Popularität sowohl bei Verbrauchern als auch bei Ingenieuren. Sie sind nützlich, um Standardlösungen für allgemeine Probleme bereitzustellen. Chatbots helfen, Zeit, Personalaufwand und Kosten zu sparen und von Zeit zu Zeit effiziente Lösungen bereitzustellen (und sich durch Lernen ständig zu verbessern).

#3. Kundendienst

Die Kundenbindung sicherzustellen, indem sie zufrieden und glücklich bleiben, ist die höchste Herausforderung und Verantwortung jeder Unternehmensorganisation. NLP hat bei mehreren Funktionen des Kundendienstes geholfen und als hervorragendes Werkzeug gedient, um Einblicke in die Geschmäcker, Vorlieben und Wahrnehmungen des Publikums zu gewinnen. Sprachtrennung, bei der die KI jede Stimme dem entsprechenden Sprecher zuordnet und jeden Anrufer separat beantwortet. Ein hervorragendes Text-to-Speech-System könnte sogar Blinden helfen. Beispielsweise kann eine Anrufaufzeichnung des Kunden Aufschluss darüber geben, ob der Kunde glücklich oder traurig ist, was seine Bedürfnisse und zukünftigen Anforderungen sind.

NLP könnte dabei helfen, die Sprache des Anrufers in eine Textnachricht zu übersetzen, die vom Techniker leicht analysiert werden kann. Zusammenfassend wäre dies eine großartige Möglichkeit, den Puls Ihres Publikums kennenzulernen.

#4. Verwalten des Werbetrichters

Was braucht Ihr Konsument? Wo sucht Ihr Konsument nach seinen Bedürfnissen? Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine großartige Quelle für intelligentes Targeting und die Platzierung von Werbung am richtigen Ort zur richtigen Zeit und für das richtige Publikum. Den richtigen Kunden für Ihr Produkt zu erreichen, ist das ultimative Ziel für jedes Unternehmen. NLP passt die richtigen Schlüsselwörter im Text an und hilft, die richtigen Kunden zu treffen. Das Keyword-Matching ist die einfache Aufgabe von NLP, die für Unternehmen jedoch sehr lohnend ist.

#5. Marktintelligenz

Geschäftsmärkte werden durch Marktkenntnisse und den Informationsaustausch zwischen verschiedenen Organisationen, Interessengruppen, Regierungen und Aufsichtsbehörden beeinflusst und beeinflusst. Es ist wichtig, über Branchentrends und sich ändernde Standards auf dem Laufenden zu bleiben. NLP ist eine nützliche Technologie, um die Marktforschungsberichte zu verfolgen und zu überwachen und die notwendigen Informationen für Unternehmen zu extrahieren, um neue Strategien zu entwickeln. NLP ist im Finanzmarketing weit verbreitet und bietet umfassende Einblicke in Beschäftigungsänderungen und den Status des Marktes, Ausschreibungsverzögerungen und -abschlüsse oder das Extrahieren von Informationen aus großen Repositories.

Dies sind einige der wenigen Anwendungen der Verarbeitung natürlicher Sprache, die von Geschäftsorganisationen in der kommenden Zeit beobachtet werden. Es gibt auch andere Anwendungen, wie z. B. Reputationsüberwachung, neuronale maschinelle Übersetzung, Einstellungstools und -verwaltung, Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, Datenvisualisierung, Biometrie, Robotik, Prozessautomatisierung usw. NLP ist der Schlüssel zur Suche nach allgemeiner künstlicher Intelligenz, da Sprache eine ist Schlüsselindikator für Intelligenz in unserer Gesellschaft.

Das Prospekt

Das System hinter dem NLP-Konzept ist statistischer Natur. Für dieses Konzept ist der Übergang von der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) zum Verständnis natürlicher Sprache (NLU), bei dem der Verbraucher eine menschliche emotionale Verbindung mit den Maschinen sehen und erleben kann, die Zukunftsaussicht, auf die man hinarbeiten muss. In den letzten zehn Jahren hat die Informationstechnologiebranche ihren Vertrauensvorschuss gewagt und sich tief in die verschiedenen Aspekte der Verarbeitung natürlicher Sprache vertieft.
Unternehmensorganisationen haben die günstigsten Anwendungen von NLP gefunden, getestet und ausgeführt, um den Fortschritt von Business Intelligence voranzutreiben. Die Technologie benötigt jedoch viele Daten und Prozesse, um die Bedürfnisse des menschlichen Geistes zu verstehen, zu analysieren und darauf zu reagieren.