Содержание
- Что такое обработка естественного языка?
- Каковы его особенности?
- Извлечение ценности для бизнеса
- Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
- Взаимосвязь между НЛП и анализом
- Некоторые случаи практического использования
- Каков будущий тренд?
- Заключение
Источник: Stylephotographs / Dreamstime.com
вынос:
Обработка естественного языка позволяет обрабатывать и анализировать данные, ранее недоступные, что позволяет получить более глубокое понимание.
Поскольку мы быстро продвигаемся в области вычислительной техники и технологий, обработка естественного языка (NLP) становится все более актуальной для предприятий и предприятий. Естественный язык - это не что иное, как люди говорят простым и понятным языком, в различных электронных средах, таких как социальные сети, блоги, форумы и т. Д. Таким образом, понимание и обработка этого естественного языка называется НЛП. Результат этой обработки имеет большое значение для бизнеса, поскольку он извлекает чувства, эмоции и мыслительные процессы обычных пользователей. Основываясь на этих идеях, предприятия могут принимать надлежащие меры и повышать ценность своего бизнеса.
Что такое обработка естественного языка?
Обработка естественного языка (также иногда называемая компьютерной лингвистикой) - это область искусственного интеллекта (ИИ), которая определяет, как человек может взаимодействовать с компьютером, не используя машинный язык, а скорее используя естественные человеческие языки. Входные данные могут быть приняты в письменной или устной форме.
Чтобы это произошло, люди должны учить компьютеры тому, как они используют и понимают языки, на которых говорят. Это также одна из самых больших проблем для НЛП.Примером такой ситуации является фраза, в которой слова могут иметь более одного значения, например «летающие ласточки». Это может иметь два разных значения, которые полностью зависят от слова, которое используется в качестве глагола (ласточки или мухи). ), какое слово является существительным (ребенок или ласточки) или является ли прилагательное (ребенок). В случае людей понимание смысла зависит от того, о чем идет речь, и что имеет смысл в разговоре.
Таким образом, для решения этой проблемы программное обеспечение должно быть запрограммировано так, чтобы понимать смысл или тему и структуру действительных и недействительных утверждений. Машинное обучение является важной частью НЛП. ИИ может анализировать речевые паттерны пользователя, чтобы легко понять команду, данную ему.
Каковы его особенности?
Концепция НЛП вызвала бурю в современном технологическом мире. НЛП можно использовать для существенного упрощения любого взаимодействия с компьютерами с его многочисленными функциями. НЛП может использоваться для анализа из-за его огромных возможностей обработки языка. Это может также сделать глубокий анализ, который делает его очень важным в областях бизнеса, медицины и науки. НЛП может даже использоваться для перевода одного языка на другой язык легко, быстро и точно. Он также обладает возможностями интеллектуального анализа данных и может использоваться для извлечения именованного объекта с помощью его возможности распознавания объекта. Еще одной особенностью НЛП является то, что он может автоматически суммировать огромные суммы. Все эти функции делают NLP идеальным для бизнес-аналитики (BI) компании.
Есть тысячи особенностей и преимуществ обработки естественного языка. У НЛП есть все необходимые аспекты, которые могут помочь компании извлекать полезную информацию из огромных объемов данных, обеспечивать лучшую документацию и повышать эффективность процессов для документации.
Извлечение ценности для бизнеса
Обработка естественного языка, если ее использовать разумно, может реально использовать ценность компании. Ценность компании увеличивается, когда увеличивается лояльность клиентов, и обработка естественного языка может помочь компании сделать именно это.
НЛП может использоваться компанией для многих методов, таких как анализ настроений, которые могут помочь компании понять чувства клиентов, когда они взаимодействуют с компанией. Это понимание, когда оно учитывается при прогнозировании поведения, может помочь компании предоставлять клиентам наилучшие услуги. Это повысит лояльность клиентов к компании, и ценность компании будет увеличиваться автоматически. (Чтобы узнать больше об анализе настроений, см. Социальная болтовня: должна ли ваша компания прислушиваться?)
Нет ошибок, нет стресса - ваше пошаговое руководство по созданию изменяющего жизнь программного обеспечения без разрушения вашей жизни
Вы не можете улучшить свои навыки программирования, когда никто не заботится о качестве программного обеспечения.
Взаимосвязь между НЛП и анализом
Обработка естественного языка имеет компонент, известный как понимание естественного языка. Этот компонент, как следует из его названия, в основном связан с фактическим пониманием человеком машинного языка. Хотя существует много способов использования естественного понимания языка, одним из основных приложений является анализ или анализ настроений.
Необходимость анализа настроений возникла, когда компании начали понимать, что хотя интеллектуальный анализ данных на основе транзакционных данных помогает им лучше понять будущие действия клиентов и будущий рынок, на самом деле они не знают о чувствах и эмоциях клиентов. во время таких транзакций. Это может привести к коммуникационным пробелам и даже стать препятствием на пути понимания клиентов. Таким образом, предприятия должны были знать о чувствах клиентов, чтобы завоевать их доверие. (Подробнее об интеллектуальном анализе данных см. 7 шагов для изучения интеллектуального анализа данных и науки о данных.)
Понимание естественного языка может быть использовано для анализа настроений из разных мест. Например, эти инструменты могут искать в Интернете ссылки на бренды и сообщать вам, были ли они негативными, позитивными или смешанными реакциями. Еще одно место, откуда можно получить полезную информацию, - сервер компании. НЛП можно использовать для фильтрации спама и сохранения только полезных частей. НЛП является очень важной частью анализа, так как он происходит от самого НЛП.
Некоторые случаи практического использования
Многие компании используют и анализ настроений для расширения своей клиентской базы. Компании используют это для более глубокого понимания настроений и чувств клиентов после использования их услуг. Некоторые примеры таких компаний включают в себя Kia Motors, Best Buy, Intuit и Cisco Systems.
Даже Paramount Pictures использует эту систему, чтобы узнать о качестве своих фильмов и понять чувства не только своих клиентов, но и любого человека, связанного с компанией, включая инвесторов и сотрудников компании. Такие компании, как Intel и IBM, также используют эту технологию для получения информации о настроениях своих сотрудников.
Каков будущий тренд?
Компании ведут жесткую конкуренцию между собой, чтобы получить максимальную отдачу от клиентов и предоставить им наилучшие возможные услуги. В будущем эта конкуренция будет только возрастать, и новые компании будут выступать в качестве конкурентов существующим.
В этом случае НЛП и анализ окажутся такими же важными, как и всегда. Такие технологии помогут компаниям легко превзойти конкурентов.
Заключение
Каждый день - это битва за бизнес, битва за опережение конкурентов, битва за получение максимальной клиентской базы и битва за получение прибыли при одновременном предоставлении лучших услуг для клиентов. Для этой цели бизнес-аналитика может быть очень важной частью компании. Одна из его основных обязанностей - помочь компании понять поведение клиентов, что также помогает компании предлагать лучшие профессиональные услуги.
Хотя понимание текущего поведения клиента может быть полезным для прогнозирования будущего поведения клиента, анализ чувств клиента может дать еще более полезную информацию и может помочь компании решить, достаточно ли хороши ее услуги или нет, и если нет, что можно сделать, чтобы улучшить качество услуг. Хотя эта концепция является довольно новой, она быстро внедряется многими компаниями. Это помогает как компании, так и ее клиентам, поскольку первая получает базу постоянных клиентов, а вторые получают услуги самого высокого качества.