5 การประยุกต์ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับธุรกิจ

เผยแพร่แล้ว: 2019-06-28

มนุษยชาติได้มาถึงจุดสูงสุดของการวิวัฒนาการและการค้นพบแล้ว ผู้บริโภคทุกวันนี้มองหาความหรูหราและความซับซ้อนในผลิตภัณฑ์ และประโยชน์ต่อตัวเขาหรือเธอในชีวิตประจำวันอย่างไร

เพื่อรักษาและอยู่ในอันดับต้น ๆ ของตลาดและมอบความสะดวกสบายสูงสุดให้กับผู้บริโภค องค์กรธุรกิจกำลังใช้กลยุทธ์และเทคโนโลยีที่แตกต่างกัน การประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือ NLP เป็นเทคโนโลยีหนึ่งที่เจาะลึกและแพร่หลายในตลาดโดยไม่คำนึงถึงอุตสาหกรรมและโดเมน มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในธุรกิจในปัจจุบันและเป็นคำศัพท์ในชีวิตของวิศวกรทุกคน ในระยะสั้น NLP มีอยู่ทุกที่

แล้ว NLP คืออะไร? พูดง่ายๆ ก็คือ NLP หรือ Natural Language Processing หรือที่เรียกว่าภาษาศาสตร์เชิงคอมพิวเตอร์ เป็นการผสมผสานระหว่างภาษา การเรียนรู้ของเครื่อง และปัญญาประดิษฐ์ (AI) มันสร้างเทคโนโลยีที่ช่วยให้เราสามารถโต้ตอบกับเครื่องจักรได้เหมือนในการสนทนาปกติของมนุษย์กับมนุษย์ ' หวัดดี Siri ' บน iPhone ของคุณหรือ ' Ok Google ' บนมือถือ Android ของคุณเป็นผลิตภัณฑ์ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เมื่อสองสามปีก่อน เราเคยพิมพ์คีย์เวิร์ดลงในการค้นหาของ Google เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ วันนี้คุณสะดวกที่จะขอความช่วยเหลือจากผู้ช่วยด้านเทคโนโลยีนี้ หนึ่งในแนวโน้มด้านเทคโนโลยีที่นำไปใช้ได้จริงมากที่สุด นั่นคือ Natural Language Processing มีแอพพลิเคชั่นมากมายในธุรกิจในปัจจุบัน

แอปพลิเคชั่นที่สำคัญที่สุดบางส่วนของการประมวลผลภาษาธรรมชาติสำหรับธุรกิจในปี 2019:

สารบัญ

#1. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่น

ส่วนใหญ่ใช้บนเว็บ & การตรวจสอบโซเชียลมีเดีย, Natural Language Processing เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจและวิเคราะห์การตอบสนองต่อข้อความทางธุรกิจที่เผยแพร่บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดีย ช่วยวิเคราะห์ทัศนคติและอารมณ์ของผู้เขียน (บุคคลที่แสดงความคิดเห็น/มีส่วนร่วมกับโพสต์) แอปพลิเคชั่นนี้เรียกอีกอย่างว่าการขุดความคิดเห็น มีการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติและสถิติร่วมกันโดยกำหนดค่าให้กับข้อความ (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) และพยายามระบุอารมณ์พื้นฐานของบริบท (มีความสุข เศร้า โกรธ รำคาญ ฯลฯ )

การประยุกต์ใช้ NLP นี้ช่วยให้องค์กรธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้บริโภค และทำการเปรียบเทียบเชิงแข่งขัน และทำการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ทางธุรกิจที่จำเป็นได้ทุกเมื่อที่ต้องการ ข้อมูลดังกล่าวยังมีประโยชน์ในการออกแบบประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้นและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ นอกจากนี้ การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือการสำรวจอารมณ์เป็นวิธีที่ยอดเยี่ยมในการทราบเกี่ยวกับการรับรู้แบรนด์

การวิเคราะห์ความรู้สึก: มันคืออะไรและเหตุใดจึงสำคัญ

#2. แชทบอท

เราได้ยินมามากมายเกี่ยวกับ Chatbots ในปัจจุบัน แชทบอทเป็นวิธีแก้ปัญหาสำหรับความไม่พอใจของผู้บริโภคเกี่ยวกับความช่วยเหลือทางโทรศัพท์ของฝ่ายดูแลลูกค้า พวกเขาให้ความช่วยเหลือเสมือนสมัยใหม่สำหรับปัญหาง่าย ๆ ของลูกค้าและปิดงานที่มีลำดับความสำคัญต่ำและหมุนเวียนสูงซึ่งไม่จำเป็นต้องมีทักษะ แชทบอทอัจฉริยะจะให้ความช่วยเหลือส่วนบุคคลแก่ลูกค้าในอนาคตอันใกล้นี้

นักวิเคราะห์ในอุตสาหกรรมจำนวนมากคาดการณ์ว่า Chatbots จะเป็นเทรนด์ที่กำลังจะเกิดขึ้น ซึ่งจะนำเสนอโซลูชั่นแบบเรียลไทม์สำหรับปัญหาด้านการบริการลูกค้าทั่วไป พวกเขาได้รับความไว้วางใจและความนิยมอย่างมากจากผู้บริโภคและวิศวกรอย่างไม่ต้องสงสัย มีประโยชน์ในการจัดหาแนวทางแก้ไขปัญหาทั่วไปที่เป็นมาตรฐาน Chatbots ช่วยประหยัดเวลา ความพยายามของมนุษย์ ต้นทุน และมอบโซลูชันที่มีประสิทธิภาพ (และปรับปรุงจากการเรียนรู้) เป็นครั้งคราว

การถือกำเนิดของ Chatbots กำลังสร้างความปั่นป่วนในโซเชียลมีเดีย

#3. บริการลูกค้า

การรับรองความภักดีของลูกค้าโดยทำให้พวกเขาพอใจและมีความสุขเป็นความท้าทายและความรับผิดชอบสูงสุดของทุกองค์กรธุรกิจ NLP ได้ช่วยในด้านต่างๆ ของการบริการลูกค้า และทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่ยอดเยี่ยมในการทำความเข้าใจรสนิยม ความชอบ และการรับรู้ของผู้ชม การแยกเสียงพูดโดยที่ AI จะระบุแต่ละเสียงไปยังผู้พูดที่เกี่ยวข้องและตอบรับผู้โทรแต่ละคนแยกกัน ระบบข้อความเป็นคำพูดที่ยอดเยี่ยมสามารถช่วยเหลือคนตาบอดได้ ตัวอย่างเช่น การบันทึกการโทรของลูกค้าสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกว่าลูกค้ามีความสุขหรือเศร้า ความต้องการและข้อกำหนดในอนาคตของพวกเขาคืออะไร


NLP สามารถช่วยในการแปลคำพูดของผู้โทรเป็นข้อความที่วิศวกรสามารถวิเคราะห์ได้อย่างง่ายดาย โดยสรุปแล้ว วิธีนี้จะเป็นวิธีที่ดีในการทำความรู้จักกับชีพจรของผู้ฟังของคุณ

พิชิตตลาดด้วย Consumer Journeys

#4. การจัดการช่องทางโฆษณา

ผู้บริโภคของคุณต้องการอะไร? ผู้บริโภคของคุณกำลังมองหาความต้องการของเขาหรือเธออยู่ที่ไหน? การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นแหล่งที่ยอดเยี่ยมสำหรับการกำหนดเป้าหมายและการจัดวางโฆษณาอย่างชาญฉลาดในตำแหน่งที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสมและสำหรับผู้ชมที่เหมาะสม การเข้าถึงผู้อุปถัมภ์ที่ถูกต้องของผลิตภัณฑ์ของคุณเป็นเป้าหมายสูงสุดสำหรับธุรกิจใดๆ NLP จับคู่คำหลักที่เหมาะสมในข้อความและช่วยให้เข้าถึงลูกค้าที่เหมาะสม การจับคู่คำหลักเป็นงานง่ายๆ ของ NLP แต่ให้ผลตอบแทนสูงสำหรับธุรกิจ

คู่มือฉบับสมบูรณ์เกี่ยวกับวิธีการสร้างช่องทางการขายที่ประสบความสำเร็จ

#5. ข่าวกรองตลาด

ตลาดธุรกิจได้รับอิทธิพลและได้รับผลกระทบจากความรู้ทางการตลาดและการแลกเปลี่ยนข้อมูลระหว่างองค์กรต่างๆ ผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย รัฐบาล และหน่วยงานกำกับดูแล สิ่งสำคัญคือต้องติดตามแนวโน้มอุตสาหกรรมและมาตรฐานที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ NLP เป็นเทคโนโลยีที่มีประโยชน์ในการติดตามและตรวจสอบรายงานข่าวกรองตลาดและดึงข้อมูลที่จำเป็นสำหรับธุรกิจเพื่อสร้างกลยุทธ์ใหม่ ใช้กันอย่างแพร่หลายในตลาดการเงิน NLP ให้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดถี่ถ้วนเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงการจ้างงานและสถานะของตลาด ความล่าช้าในการประกวดราคา และการปิด หรือดึงข้อมูลจากที่เก็บข้อมูลขนาดใหญ่

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจและความสำคัญต่อธุรกิจของคุณ

เหล่านี้คือแอปพลิเคชันบางส่วนของการประมวลผลภาษาธรรมชาติซึ่งองค์กรธุรกิจจะได้เห็นในอนาคตอันใกล้ มีแอปพลิเคชั่นอื่น ๆ เช่นกัน เช่น การตรวจสอบชื่อเสียง การแปลด้วยเครื่องประสาท เครื่องมือจ้างและการจัดการ การปฏิบัติตามกฎระเบียบ การสร้างภาพข้อมูล ไบโอเมตริกซ์ หุ่นยนต์ กระบวนการอัตโนมัติ ฯลฯ NLP เป็นกุญแจสำคัญในการแสวงหาปัญญาประดิษฐ์ทั่วไปเนื่องจากภาษาเป็น ตัวบ่งชี้ที่สำคัญของความฉลาดในสังคมของเรา

ผู้มุ่งหวัง

ระบบที่อยู่เบื้องหลังแนวคิด NLP มีลักษณะทางสถิติ สำหรับแนวคิดนี้ที่จะเปลี่ยนจากการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ไปสู่การเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) ซึ่งผู้บริโภคสามารถเห็นและสัมผัสกับอารมณ์ของมนุษย์ที่เชื่อมต่อกับเครื่องจักรได้ ถือเป็นโอกาสในอนาคตที่จะต้องดำเนินการต่อไป ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา อุตสาหกรรมเทคโนโลยีสารสนเทศได้ก้าวกระโดดด้วยศรัทธาและเจาะลึกเข้าไปในแง่มุมต่างๆ ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ
องค์กรธุรกิจได้ค้นพบ ทดสอบ และดำเนินการแอปพลิเคชันยอดนิยมของ NLP เพื่อพัฒนาความก้าวหน้าของ Business Intelligence อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีต้องการข้อมูลและกระบวนการจำนวนมากเพื่อทำความเข้าใจ วิเคราะห์ และตอบสนองต่อความต้องการของจิตใจมนุษย์

ปริญญาสังคมศาสตร์มีประโยชน์สำหรับการประกอบอาชีพใน NLP หรือไม่?

NLP ใช้ในการประมวลผลสิ่งที่มนุษย์พูดในข้อมูลที่เป็นข้อความหรือเสียง และแก้ไขคำขอที่เข้ามาจากมนุษย์ NLP จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างลึกซึ้งถึงอดีตที่เป็นไปได้ และการคาดคะเนสิ่งที่มนุษย์พูดนั้นเป็นแง่มุมหนึ่ง Data Science และ Machine Learning (ML) นำเสนอสถิติและวิธีการวิจัยที่เข้มงวดเพื่อสร้างโซลูชันที่แม่นยำ นักวิเคราะห์ต้องรู้ว่าอะไรทำให้เกิดข้อผิดพลาดและเกิดขึ้นได้อย่างไร ภูมิหลังทางสังคมศาสตร์เกี่ยวข้องกับการรับรู้ถึงจิตใจและการสื่อสารของมนุษย์ การคิดเชิงวิเคราะห์ การเรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูล และวิธีการวิจัยที่ได้มาตรฐาน ซึ่งสามารถช่วยได้ใน NLP อย่างไรก็ตาม การทำความเข้าใจหรือฝึกฝนการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกไม่เพียงพอ

NLP กับ Deep Learning ต่างกันอย่างไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ใช้ภาษามนุษย์เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง NLP มีจุดมุ่งหมายเพื่อทำความเข้าใจว่าโปรแกรมต่างๆ สามารถวิเคราะห์ภาษาต่างๆ ของมนุษย์ได้อย่างไร และประมวลผลเพื่อให้เกิดการตอบสนองที่เหมาะสมที่สุด NLP จึงมีช่องเฉพาะด้านปัญญาประดิษฐ์ ในทางกลับกัน Deep Learning มุ่งเน้นไปที่การสร้างโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับอัลกอริธึม การเรียนรู้เชิงลึกเป็นส่วนหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ซึ่งจะพยายามวิเคราะห์และอัปเดตอัลกอริธึมเพื่อรับรู้และตอบสนองต่อข้อมูลที่ให้ไว้อย่างถูกต้อง NLP เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการรู้จำข้อความและคำพูด และ Deep Learning ได้จัดเตรียมอัลกอริธึมที่ปรับให้เหมาะสมผ่าน Artificial Neural Networks (ANN)

ภาษาโปรแกรมใดบ้างที่เข้ากันได้กับ NLP

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เป็นสาขาย่อยในปัญญาประดิษฐ์ที่เน้นการวิเคราะห์ภาษามนุษย์เพื่อสร้างแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่อง NLP ใช้ภาษาโปรแกรม สถิติ ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณเป็นหลัก Python เป็นภาษาโปรแกรมที่เป็นมิตรกับผู้ใช้ซึ่งเข้ากันได้กับงาน NLP; จะแสดงความหมายและวากยสัมพันธ์ ทำให้การสร้างโปรแกรม NLP ง่ายขึ้น Java ใช้สำหรับ NLP เนื่องจากการเรียนรู้ที่รวดเร็วและอินเทอร์เฟซที่ตรงไปตรงมา มีไลบรารีโอเพนซอร์ซจำนวนมากและเป็นแพลตฟอร์มอิสระ ทำให้อาคารไม่ซับซ้อน แม้ว่า NLP สามารถใช้ Python เพื่อจัดการการวิเคราะห์ความรู้สึกและการจัดประเภทเอกสาร Java ให้บริการค้นหาข้อความแบบเต็มและแยกรูปภาพ