12 من الأمثلة الواقعية على معالجة اللغات الطبيعية (NLP) قيد التنفيذ
نشرت: 2023-01-18أحد أكبر مؤيدي البرمجة اللغوية العصبية وتطبيقاتها في حياتنا هو استخدامه في خوارزميات محرك البحث. تستخدم Google معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم الأخطاء الإملائية الشائعة وإعطاء نتائج البحث ذات الصلة ، حتى إذا كانت الهجاء خاطئة.
من خلال هذه المدونة ، سنساعدك على فهم أساسيات البرمجة اللغوية العصبية بمساعدة بعض أمثلة تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في العالم الحقيقي.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية هي تقنية ذكاء اصطناعي تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم لغة الإنسان وطرقها الدقيقة في توصيل المعلومات.
معالجة اللغة الطبيعية هي أكثر من مجرد تقنية خيالية. إنها طريقة للحياة الحديثة ، شيء نستخدمه جميعًا ، عن قصد أو عن غير قصد.
هل حدث لك ما يلي من قبل؟
لقد أخطأت في كتابة كلمة ما في بحث Google ، ولكنها تعطيك نتائج البحث الصحيحة على أي حال.
إذا كانت الإجابة بنعم ، فهذا يعني أنك رأيت بالفعل البرمجة اللغوية العصبية أثناء العمل.
إذا لم يحدث هذا ، فابحث عن شيء ما على Google ، ولكن أخطأت في كتابة كلمة واحدة فقط في بحثك.
دعنا نبحث عن "جزازة العشب" ولكن تهجئها "lan mowr".
كما ترى ، تعرفت Google على خطأنا الإملائي في "lan mowr" وقدمت لنا SERP لجزازة العشب.
لا يقتصر الأمر على تصحيح الأخطاء الإملائية ؛ تستخدم محركات البحث والمساعدين الصوتيين مثل "Ok Google" من Google و "Siri" من Apple و "Alexa" من Amazon خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية. إنها تمكن الأشخاص من البحث بلغتهم الطبيعية مع استمرار العثور على النتائج الأكثر صلة.
لمعرفة المزيد عن البرمجة اللغوية العصبية وظهور عمليات البحث عن اللغة الطبيعية ، تحقق من مدونة Scalenut التفصيلية هذه ، "ما هي عمليات البحث عن اللغة الطبيعية وكيف تعمل".
بصفتك مسوقين ، يمكنك استخدام أدوات البرمجة اللغوية العصبية لتحسين جودة المحتوى الخاص بك. من خلال تحديد مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية التي يستخدمها الباحثون ، يمكن للمسوقين ترتيب أفضل على محركات البحث التي تعمل بمعالجة اللغات الطبيعية والوصول إلى جمهورهم المستهدف.
باستخدام روبوتات الدردشة المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية على موقع الويب الخاص بك ، يمكنك فهم ما يقوله زوارك بشكل أفضل وتكييف موقع الويب الخاص بك لمعالجة نقاط الألم لديهم. علاوة على ذلك ، إذا أجريت استطلاعات رأي للمستهلكين ، يمكنك الحصول على رؤى لصنع القرار بشأن المنتجات والخدمات وميزانيات التسويق.
أمثلة على معالجة اللغة الطبيعية يجب أن يعرفها كل عمل
الآن بعد أن أصبح لديك فهم عادل للغة البرمجة اللغوية العصبية وكيف يمكن للمسوقين استخدامها لتعزيز فعالية جهودهم ، دعنا نلقي نظرة على بعض أمثلة البرمجة اللغوية العصبية لإلهامك.
- نتائج محرك البحث
إذا ذهبت إلى محرك البحث المفضل لديك وبدأت في الكتابة ، على الفور تقريبًا ، سترى قائمة منسدلة بالاقتراحات.
هذا ما يعرضه Google عندما نكتب "كأس العالم لكرة القدم".
هذا ما يظهره Bing عندما نكتب "كأس العالم FIFA".
الآن ، هناك احتمالات عالية جدًا إذا كنت تحاول البحث عن "كأس العالم FIFA" ، فستبحث عن المباريات القادمة.
هذه القدرة المذهلة لمحركات البحث على تقديم الاقتراحات وتوفير جهد كتابة الشيء أو المصطلح بأكمله في أذهاننا هو بسبب البرمجة اللغوية العصبية.
الآن ، إذا كنت تبحث فقط عن "كأس العالم FIFA" على Google ، فسيظهر لك شيئًا مثل هذا:
حسنًا ، دعنا نغيره قليلاً.
دعنا نبحث عن "كيفية بناء منزل على الشجرة".
كما ترى ، تحاول Google الإجابة مباشرةً على عمليات البحث التي أجريناها بالمعلومات ذات الصلة مباشرةً على SERPs.
سواء كنت تبحث عن "كأس العالم لكرة القدم" أو "كيفية بناء منزل على الشجرة" ، تمنحك Google المعلومات الأكثر صلة ، مثل "جدول كأس العالم لكرة القدم" و "خطوات بناء منزل على الشجرة".
أليس من المدهش كيف تفهم دائمًا ما نريده على الرغم من أننا لا نكتب استعلام البحث بالكامل؟
هذا بسبب البرمجة اللغوية العصبية.
من خلال الأساليب اللغوية الحسابية في البرمجة اللغوية العصبية مثل تصنيف النص وتحليل نية المستخدم ، تنتج محركات البحث مثل Google نتائج ذات صلة "بشكل غريب".
- نص تنبؤي وتصحيح تلقائي
البرمجة اللغوية العصبية لا تساعد فقط محركات البحث. يتم استخدامه أيضًا بواسطة العديد من التطبيقات لتحليل النص التنبؤي والتصحيح التلقائي. إذا كنت قد استخدمت Microsoft Word أو Google Docs ، فقد رأيت كيف يغير التصحيح التلقائي تهجئة الكلمات على الفور.
على غرار التصحيح الإملائي التلقائي ، يستخدم Gmail خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية للنص التنبؤي للإكمال التلقائي للكلمات التي تريد كتابتها.
كما ترى ، توقع Gmail كلمة "يعمل" تلقائيًا. هذه الميزات هي نتيجة خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية التي تعمل في الخلفية.
ولا يقتصر الأمر على النص التنبؤي أو التصحيح التلقائي للأخطاء الإملائية ؛ اليوم ، يمكن لكتّاب الذكاء الاصطناعي الذين يعتمدون على البرمجة اللغوية العصبية مثل Scalenut إنتاج فقرات كاملة من نص ذي معنى. يتعين على المستخدمين ببساطة إعطاء موضوع وبعض السياق حول نوع المحتوى الذي يريدونه ، ويقوم Scalenut بإنشاء محتوى عالي الجودة في بضع ثوانٍ.
- مرشحات البريد الإلكتروني
تعد عوامل تصفية البريد الإلكتروني حالة استخدام رئيسية لـ NLP. في البداية ، كان يقوم فقط بتحليل البريد الوارد وتصفية رسائل البريد الإلكتروني الضارة أو البريد العشوائي. لكن هذه الميزة قطعت شوطًا طويلاً وتطورت إلى تصنيف رسائل البريد الإلكتروني بناءً على نوع المحتوى الذي تحمله بداخلها.
اليوم ، يصنف Gmail تلقائيًا رسائل البريد الإلكتروني في بريدك الوارد كرسائل بريد إلكتروني اجتماعية وتحديث رسائل البريد الإلكتروني والمنتديات والعروض الترويجية والرسائل غير المرغوب فيها باستخدام الفلاتر. إنه قادر على القيام بذلك بمساعدة خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية التي تساعد في تحليل محتوى رسائل البريد الإلكتروني.
- تحليلات النص
كمستخدمين للإنترنت ، نقوم بالمشاركة والتواصل مع الأشخاص والمؤسسات عبر الإنترنت. نحن ننتج الكثير من البيانات — منشور على وسائل التواصل الاجتماعي هنا ، تفاعل مع روبوت محادثة على موقع ويب هناك.
ألن يكون من الرائع ، كمنظمة ، تحليل كل هذه البيانات واكتساب رؤى مفيدة حول منتجاتك وخدماتك؟
يمكن أن يساعدك تحليل النص المستند إلى البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على الاستفادة من كل "جزء" من البيانات التي تجمعها مؤسستك واستخلاص الأفكار والمعلومات عند الاقتضاء.
على سبيل المثال ، من خلال التعرف الضوئي على الأحرف (OCR) ، يمكنك تحويل جميع أنواع الملفات المختلفة ، مثل الصور وملفات PDF و PPT إلى بيانات قابلة للتحرير والبحث. يمكن أن يساعدك في فرز جميع البيانات غير المهيكلة في تنسيق منظم يسهل الوصول إليه.
استخدام آخر لـ NLP في تحليل النص هو الحساب اللغوي. إذا كان موقع الويب الخاص بك يحتوي على روبوت محادثة ، فيمكنك استخدام خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية لتسجيل جميع تفاعلات العملاء والإجابة على أسئلة مثل "ما أكثر ما يطلبه الزائر؟" "هل يتعلق بالمنتج أو الخدمة؟" و "ما الذي يمكننا فعله لمعالجة هذا وتحسين تجربة العملاء؟"
ما يصل إلى 80 ٪ من بيانات المؤسسة غير منظمة ، ويمنح البرمجة اللغوية العصبية (NLP) صانعي القرار خيارًا لتحويل ذلك إلى بيانات منظمة توفر رؤى قابلة للتنفيذ.
يمكن للمؤسسات في أي مجال ، مثل SaaS أو التجارة الإلكترونية ، استخدام البرمجة اللغوية العصبية للعثور على رؤى المستهلك من البيانات.
- ترجمة اللغة
من أكثر التطبيقات المفيدة في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ترجمة اللغة. يمكنك أن ترى هذا بنفسك. ما عليك سوى زيارة موقع الترجمة من Google وتحديد لغتك واللغة التي تريد ترجمة الجمل إليها.
عندما تبدأ في الكتابة ، ستبدأ Google في ترجمة كل كلمة تقولها إلى اللغة المحددة. أعلاه ، يمكنك أن ترى كيف ترجمت الجملة الإنجليزية إلى الفارسية.
الشيء المدهش هو أنه لا يقتصر على كتابة النص ؛ يمكنك أيضًا استخدام Google Voice Translator. مرة أخرى ، يعمل البرمجة اللغوية العصبية في الخلفية لمطابقة الكلمات الإنجليزية مع المرادفات الفارسية والتحقق من قواعد اللغة الفارسية أثناء الترجمة.
- تلخيص النص
تطبيق مفيد آخر للغة البرمجة اللغوية العصبية هو تلخيص النص. بمساعدة البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن لأجهزة الكمبيوتر فهم اللغة البشرية بسهولة وتحليل المحتوى وعمل ملخصات لبياناتك دون فقدان المعنى الأساسي للإصدار الأطول.
على سبيل المثال ، في مثال "بيت الشجرة" أعلاه ، يحاول Google فرز جميع المحتويات ذات الصلة بـ "بيت الشجرة" على الإنترنت وتقديم إجابة ذات صلة على صفحة نتائج البحث مباشرةً. هذا هو تلخيص النص المدعوم من البرمجة اللغوية العصبية في العمل.
وهي ليست مجرد محركات بحث. يستخدم المسوقون كتّاب الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون تقنيات تلخيص نصوص البرمجة اللغوية العصبية لإنشاء محتوى تنافسي وثاقب وجذاب حول الموضوعات.
سواء أكان ذلك برنامجًا مضمنًا أو أداة شائعة مثل Scalenut ، يمكن للمستخدمين اختيار الموضوعات ، وستنظر خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية في المعلومات المتاحة حول هذا الموضوع وإنشاء نص ذي صلة بهذا الموضوع.
دعنا نسأل سكالينوت ، "كيف تغلب ديفيد على جالوت؟"
كما ترى ، يعرف كاتب الذكاء الاصطناعي لدينا كيف هزم ديفيد جالوت. استخدم ديفيد ما يعرفه ووضع خططًا تفصيلية لكسب المعركة الملحمية. هذا مشابه لكيفية تنافس المسوقين مع عمالقة الصناعة من خلال استراتيجيات تسويق المحتوى.
النقطة هنا هي أنه باستخدام تقنيات تلخيص نصوص البرمجة اللغوية العصبية ، يمكن للمسوقين إنشاء ونشر محتوى يطابق هدف البحث في البرمجة اللغوية العصبية الذي تكتشفه محركات البحث أثناء تقديم نتائج البحث.
إذا كنت تستخدم معظم مصطلحات البرمجة اللغوية العصبية التي تبحث عنها محركات البحث أثناء تقديم قائمة بصفحات الويب الأكثر صلة للمستخدمين ، فمن المؤكد أن موقع الويب الخاص بك سيظهر في محرك البحث بجانب عمالقة الصناعة.
- تحليل المشاعر لبناء العلامة التجارية
يعد تحليل المشاعر خطوة كبيرة إلى الأمام في مجال الذكاء الاصطناعي والسبب الرئيسي وراء شهرة البرمجة اللغوية العصبية (NLP). من خلال تحليل البيانات ، يمكن لخوارزميات البرمجة اللغوية العصبية أن تتنبأ بالمشاعر العامة التي يتم التعبير عنها تجاه العلامة التجارية.
كما ترى في المثال أعلاه ، ينتج عن تحليل المشاعر لبيانات نصية معينة درجة عامة لمشاعر الكيان تبلغ +3.2 ، والتي يمكن ترجمتها إلى مصطلحات الشخص العادي على أنها "إيجابية إلى حد ما" للعلامة التجارية المعنية.
يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية في أبحاث آراء المستهلك لمساعدة الشركات على تحسين منتجاتها وخدماتها أو إنشاء منتجات جديدة بحيث يكون عملاؤها سعداء قدر الإمكان. هناك العديد من أدوات الاستماع الاجتماعي مثل "Answer The Public" التي توفر معلومات تسويقية تنافسية.
يساعد تحليل المشاعر في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) المسوقين على فهم الموضوعات الأكثر شيوعًا حول منتجاتهم وخدماتهم وإنشاء استراتيجيات فعالة.
- المساعدين الأذكياء
استخدمنا جميعًا مساعدين أذكياء مثل Google أو Alexa أو Siri. سواء كان الأمر يتعلق بتشغيل أغنيتنا المفضلة أو البحث عن أحدث الحقائق ، فإن هؤلاء المساعدين الأذكياء مدعومون برمز البرمجة اللغوية العصبية لمساعدتهم على فهم اللغة المنطوقة.
باستخدام ترجمة الكلام إلى نص وفهم اللغة الطبيعية (NLU) ، فهم يفهمون ما نقوله. بعد ذلك ، باستخدام ترجمات تحويل النص إلى كلام باستخدام خوارزميات إنشاء اللغة الطبيعية (NLG) ، يردون بالمعلومات الأكثر صلة.
إذا كنت تريد معرفة المزيد عن العلاقة بين NLP و NLU و NLG ، فإليك مدونة Scalenut حول NLP مقابل NLU مقابل NLG: ما الفرق؟
- روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي
الغرض المركزي من خدمة العملاء هو حل المشكلات. إذا كان المستخدمون غير قادرين على فعل شيء ما ، فإن الهدف هو مساعدتهم على القيام بذلك. يتضمن هذا عادة مجموعة محددة من الخطوات التي يجب اتباعها. يمكن أن تساعد روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي العملاء في مثل هذه المشكلات.
تعمل روبوتات الدردشة الخاصة بالعملاء على تفاعلات العملاء الواقعية دون تدخل بشري بعد تدريبهم بمجموعة محددة مسبقًا من الإرشادات والحلول المحددة للمشكلات الشائعة.
وهي ليست مجرد تفاعلات مع العملاء ؛ يمكن للمؤسسات الكبيرة استخدام روبوتات المحادثة في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لأغراض أخرى ، مثل ويكي داخلي للإجراءات أو روبوت محادثة الموارد البشرية للموظفين على متن الطائرة.
على سبيل المثال ، استخدمت مجموعة لوريال روبوت محادثة AI يسمى Mya لزيادة كفاءة عملية التوظيف.
يستخدمون chatbot هذا لفحص أكثر من مليون تطبيق كل عام. يطلب chatbot من المرشحين معلومات أساسية ، مثل مؤهلاتهم المهنية وخبراتهم العملية ، ثم يربط أولئك الذين يستوفون المتطلبات مع مسؤولي التوظيف في منطقتهم.
تعمل روبوتات الدردشة والمساعدات الافتراضية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي على زيادة كفاءة المحترفين عبر الأقسام. أصبحت روبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية ممكنة بفضل خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة. إنها تمنح العملاء والموظفين وشركاء الأعمال طريقة جديدة لتحسين كفاءة وفعالية العمليات.
- أتمتة مهام دعم العملاء
تعد روبوتات الدردشة المستندة إلى البرمجة اللغوية العصبية أيضًا فعالة بما يكفي لأتمتة مهام معينة من أجل دعم عملاء أفضل. على سبيل المثال ، تستخدم البنوك روبوتات المحادثة لمساعدة العملاء في المهام الشائعة مثل حظر أو طلب بطاقة خصم أو ائتمان جديدة.
كل ما عليك فعله هو الكتابة أو التحدث عن المشكلة التي تواجهها ، وستقوم روبوتات الدردشة NLP هذه بإنشاء تقارير أو طلب تغيير العنوان أو طلب خدمات عتبة نيابة عنك.
يعمل البرمجة اللغوية العصبية على التخلص من إجراءات دعم العملاء اليدوية وأتمتة العملية بأكملها. تمكن العملاء من حل المشكلات الأساسية دون الحاجة إلى مسؤول تنفيذي لدعم العملاء.
من خلال روبوتات الدردشة لدعم العملاء التي تدعم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) ، تتمتع المؤسسات بنطاق ترددي أكبر للتركيز على تطوير المنتجات في المستقبل.
- الكشف عن التهديدات الداخلية والأمن السيبراني
في عصر اليوم ، المعلومات هي كل شيء ، وتستفيد المؤسسات من البرمجة اللغوية العصبية لحماية المعلومات التي لديها. تمثل خروقات البيانات الداخلية أكثر من 75٪ من جميع حوادث الخرق الأمني.
مع نمو المنظمات ، تكون أكثر عرضة للانتهاكات الأمنية. مع جمع المزيد والمزيد من بيانات المستهلكين لأبحاث السوق ، أصبح من المهم أكثر من أي وقت مضى أن تحافظ الشركات على بياناتها آمنة.
قد تكون معلومات مالية حساسة حول العملاء أو الملكية الفكرية لشركتك. يمكن أن تتسبب الانتهاكات الأمنية الداخلية في إلحاق ضرر جسيم بسمعة عملك. بلغ متوسط تكلفة خرق الأمن الداخلي في عام 2018 8.6 مليون دولار. كان هذا الرقم سيرتفع فقط في عام 2022.
لكن لا داعي للقلق. البرمجة اللغوية العصبية لديه الحل.
يمكن للشركات تجنب الخسائر والأضرار التي تلحق بسمعتها والتي يصعب إصلاحها إذا كان لديها نظام شامل للكشف عن التهديدات. يمكن أن توفر خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) عرضًا بزاوية 360 درجة للبيانات التنظيمية في الوقت الفعلي.
تساعد قنوات الاتصال الخاصة بالمؤسسات وحلول تخزين البيانات التي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في الحفاظ على فحص في الوقت الفعلي لجميع المعلومات بحثًا عن البرامج الضارة وسلوك الموظفين عالي الخطورة.
على سبيل المثال ، افترض أن موظفًا يحاول نسخ معلومات سرية في مكان ما خارج الشركة. في هذه الحالة ، لن تسمح هذه الأنظمة للجهاز بعمل نسخة وستقوم بتنبيه المسؤول لإيقاف هذا الخرق الأمني.
بالإضافة إلى المراقبة ، يمكن لنظام بيانات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تصنيف المستندات الجديدة تلقائيًا وإعداد وصول المستخدم استنادًا إلى الأنظمة التي تم إعدادها بالفعل لوصول المستخدم وتصنيف المستندات.
- تحليل المحتوى والدرجات
أحد أهم تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية هو مجال تسويق المحتوى. يساعد تسويق المحتوى المدعوم بالذكاء الاصطناعي ومنصات تحسين محركات البحث (SEO) مثل Scalenut المسوقين على إنشاء محتوى عالي الجودة على خلفية تقنيات البرمجة اللغوية العصبية مثل التعرف على الكيانات المسماة ، والدلالات ، وبناء الجملة ، وتحليل البيانات الكبيرة.
الطريقة التي يعمل بها هذا هي أن خوارزميات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تحلل الصفحات ذات الترتيب الأعلى على الإنترنت لكلمة رئيسية معينة وموقع مستهدف. إنها تساعد المسوقين في العثور على مصطلحات مهمة في البرمجة اللغوية العصبية (NLP) تعتبرها محركات البحث التي تستخدم البرمجة اللغوية العصبية ، مثل Google ، وثيقة الصلة بالكلمة الرئيسية.
أيضًا ، تساعد أدوات مثل Scalenut منشئي المحتوى في الحكم على جودة عملهم من خلال تصنيف محتوى خاص يتحقق من شروط البرمجة اللغوية العصبية ويساعد أثناء عملية إنشاء المحتوى. إنها تتيح لك تقديم أفضل ما لديك ونشر المحتوى الأكثر جاذبية لمدوناتك وصفحاتك المقصودة ورسائل البريد الإلكتروني وأسئلة العملاء.
هناك العديد من الطرق التي تؤثر بها البرمجة اللغوية العصبية على تحسين محرك البحث ؛ تعرف على كل منهم في مدونة Scalenut المتعمقة هذه ، "NLP SEO: ما هو وكيف يتم استخدامه لتحسين المحتوى."
استكشف البرمجة اللغوية العصبية لتسويق المحتوى مع Scalenut
Scalenut هي أداة لتحسين محركات البحث وتسويق المحتوى تعتمد على البرمجة اللغوية العصبية (NLP) والتي تساعد المسوقين من كل صناعة على إنشاء محتوى جذاب وجذاب وممتع لعملائهم.
اكتشف كيف يمكن لتقنيات الذكاء الاصطناعي مثل البرمجة اللغوية العصبية أن تساعدك على توسيع نطاق عملك عبر الإنترنت من خلال الاختيار الصحيح للكلمات واعتماد تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية في الحياة الواقعية.
اشترك في نسخة تجريبية مجانية اليوم.