5企業向けの自然言語処理のアプリケーション

人類は進化と発見のピークに達しています。 今日の消費者は、製品の豪華さと洗練さ、そしてそれが日常生活でどのように彼または彼女に利益をもたらすことができるかを求めています。

市場のトップを維持し、維持し、消費者に絶対的な快適さを与えるために、企業組織はさまざまな戦略とテクノロジーを使用しています。 自然言語処理（NLP）は、業界やドメインに関係なく、市場に深く広く浸透しているそのようなテクノロジーの1つです。 それは今日のビジネスに広く適用されており、すべてのエンジニアの生活の流行語です。 つまり、NLPはいたるところにあります。

では、NLPとは何ですか？ 簡単に言うと、計算言語学としても知られるNLPまたは自然言語処理は、言語、機械学習、人工知能（AI）を組み合わせたものです。 それは、私たちが通常の人間同士の会話のように機械と相互作用することを可能にする技術を構築します。 iPhoneの「 HeySiri 」またはAndroidモバイルの「 OkGoogle 」は、自然言語処理の製品です。

数年前、効果的な結果を得るために、Google検索にキーワードを入力していました。 今日、あなたはこのテクノロジーアシスタントであなたの助けを声に出して求めることの快適さを持っています。 最も実用的な技術トレンドの1つである自然言語処理には、今日のビジネスで複数のアプリケーションがあります。

2019年の企業向けの自然言語処理の最も重要なアプリケーションのいくつか：

＃1。 感情分析

自然言語処理は、主にWebおよびソーシャルメディアの監視で使用され、ソーシャルメディアプラットフォームで公開されたビジネスメッセージへの応答を理解および分析するための優れたツールです。 作家の態度や感情状態を分析するのに役立ちます（投稿にコメント/関与している人）。 このアプリケーションは、意見マイニングとも呼ばれます。 自然言語処理と統計を組み合わせて、テキストに値（ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル）を割り当て、コンテキストの根底にあるムード（幸せ、悲しみ、怒り、イライラなど）を特定するように努めることで実装されます。

NLPのこのアプリケーションは、ビジネス組織が消費者に関する洞察を得て、競争力のある比較を行い、必要に応じてビジネス戦略に必要な調整を行うのに役立ちます。 このようなデータは、より良い顧客体験を設計し、製品を強化するのにも役立ちます。 さらに、感情分析や感情の探求は、ブランドの認識について知るための優れた方法です。

＃2。 チャットボット

最近、チャットボットについて多くのことを耳にします。チャットボットは、カスタマーケアの電話支援に関する消費者のフラストレーションの解決策です。 これらは、顧客の単純な問題に対して現代の仮想支援を提供し、スキルを必要としない優先度の低い、離職率の高いタスクをオフロードします。 インテリジェントチャットボットは、近い将来、顧客に個別の支援を提供する予定です。

多くの業界アナリストは、チャットボットは単純な顧客サービスの問題に対してリアルタイムのソリューションを提供する新しいトレンドであると予測しています。 彼らは間違いなく、消費者だけでなくエンジニアからも多くの信頼と人気を得ています。 これらは、一般的な問題に対する標準的なソリューションを提供するのに役立ちます。 チャットボットは、時間、人的労力、コストを節約し、効率的なソリューションを提供する（そして学習から改善し続ける）のに役立ちます。

＃3。 顧客サービス

顧客を満足させ、幸せに保つことによって顧客の忠誠心を確保することは、すべての企業組織の最大の課題であり責任です。 NLPは、顧客サービスの複数の機能を支援し、視聴者の好み、好み、認識についての洞察を得るための優れたツールとして機能しました。 AIが対応する話者に対して各音声を識別し、各発信者に個別に応答する音声分離。 音声合成システムへの優れたテキストは、視覚障害者を助けることさえできます。 たとえば、顧客の通話録音は、顧客が幸せか悲しいか、彼らのニーズと将来の要件についての洞察を与えることができます。

NLPは、発信者のスピーチを、エンジニアが簡単に分析できるテキストメッセージに変換するのに役立ちます。 要約すると、これはあなたの聴衆の脈動を知るための素晴らしい方法でしょう。

＃4。 広告ファネルの管理

あなたの消費者は何を必要としていますか？ あなたの消費者はどこで彼または彼女のニーズを探していますか？ 自然言語処理は、適切なタイミングで適切なオーディエンスのために、適切な場所に広告をインテリジェントにターゲティングおよび配置するための優れたソースです。 あなたの製品の適切な常連客に手を差し伸べることは、どんなビジネスにとっても究極の目標です。 NLPはテキスト内の適切なキーワードと一致し、適切な顧客を獲得するのに役立ちます。 キーワードマッチングはNLPの単純なタスクですが、企業にとっては非常に報酬が高くなります。

＃5。 マーケットインテリジェンス

ビジネス市場は、さまざまな組織、利害関係者、政府、規制機関間の市場知識と情報交換によって影響を受け、影響を受けます。 業界のトレンドや変化する標準について常に最新の情報を入手することが重要です。 NLPは、市場インテリジェンスレポートを追跡および監視し、企業が新しい戦略を構築するために必要な情報を抽出するための便利なテクノロジーです。 金融マーケティングで広く使用されているNLPは、雇用の変化と市場の状況、入札の遅延、閉鎖、または大規模なリポジトリからの情報の抽出に関する徹底的な洞察を提供します。

これらは、自然言語処理の数少ないアプリケーションの一部であり、今後、企業組織によって目撃されるでしょう。 他にも、評判の監視、ニューラル機械翻訳、採用ツールと管理、規制コンプライアンス、データの視覚化、バイオメトリクス、ロボット工学、プロセス自動化などのアプリケーションがあります。言語は私たちの社会における知性の重要な指標。

見通し

NLPの概念の背後にあるシステムは、本質的に統計的です。 この概念が自然言語処理（NLP）から自然言語理解（NLU）に移行し、消費者が機械との人間の感情的なつながりを見て体験できるようになることは、今後の展望です。 過去10年間で、情報技術業界はその信頼を飛躍的に高め、自然言語処理のさまざまな側面を深く掘り下げてきました。
ビジネス組織は、ビジネスインテリジェンスの進歩を促進するために、NLPの最も有利なアプリケーションを見つけ、テストし、実行しました。 それでも、このテクノロジーには、人間の心のニーズを理解し、分析し、それに対応するために、多くのデータとプロセスが必要です。