12 exemple din lumea reală de procesare a limbajului natural (NLP) în acțiune

Unul dintre cei mai mari susținători ai NLP și a aplicațiilor sale în viața noastră este utilizarea sa în algoritmii motoarelor de căutare. Google folosește procesarea limbajului natural (NLP) pentru a înțelege greșelile de ortografie obișnuite și pentru a oferi rezultate relevante de căutare, chiar dacă ortografiile sunt greșite.

Prin intermediul acestui blog, vă vom ajuta să înțelegeți elementele de bază ale NLP cu ajutorul unor exemple de aplicații NLP din lumea reală.

Ce este procesarea limbajului natural?

Procesarea limbajului natural este o tehnologie AI care permite computerelor să înțeleagă limbajul uman și modalitățile sale delicate de a comunica informații.

Procesarea limbajului natural este mai mult decât o tehnologie de lux. Este un mod de viață modern, ceva pe care noi toți îl folosim, cu bună știință sau fără să știe.

Ți s-a întâmplat vreodată următoarele?

Introduceți greșit un cuvânt într-o căutare Google, dar oricum vă oferă rezultatele de căutare corecte.

Dacă da, atunci ați văzut deja NLP-ul în acțiune.

Dacă acest lucru nu s-a întâmplat, mergeți mai departe și căutați ceva pe Google, dar scrieți greșit doar un cuvânt în căutarea dvs.

Să căutăm „mașină de tuns iarba”, dar să scriem „lan mowr”.

După cum puteți vedea, Google a recunoscut greșeala noastră de ortografie în „lan mowr” și ne-a oferit un SERP pentru mașina de tuns iarba.

Nu este doar corectarea greșelilor noastre de ortografie; Motoarele de căutare și asistenții vocali precum „Ok Google” de la Google, „Siri” de la Apple și „Alexa” de la Amazon folosesc algoritmi NLP. Acestea permit oamenilor să caute în limbajul lor natural și să găsească în continuare cele mai relevante rezultate.

Pentru a afla mai multe despre NLP și creșterea căutărilor în limbaj natural, consultați acest blog detaliat Scalenut, „Ce sunt căutările în limbaj natural și cum funcționează”.

În calitate de agenți de marketing, puteți folosi instrumente NLP pentru a îmbunătăți calitatea conținutului dvs. Prin identificarea termenilor NLP pe care îi folosesc utilizatorii, agenții de marketing se pot clasa mai bine pe motoarele de căutare bazate pe NLP și pot ajunge la publicul țintă.

Cu chatbot-uri bazate pe NLP pe site-ul dvs., puteți înțelege mai bine ce spun vizitatorii dvs. și vă puteți adapta site-ul web pentru a le rezolva problemele. În plus, dacă efectuați sondaje pentru consumatori, puteți obține informații despre luarea deciziilor cu privire la produse, servicii și bugetele de marketing.

Exemple de procesare a limbajului natural pe care orice companie ar trebui să le cunoască

Acum că aveți o înțelegere corectă a NLP și a modului în care agenții de marketing îl pot folosi pentru a spori eficiența eforturilor lor, să ne uităm la câteva exemple de NLP pentru a vă inspira.

1. Rezultatele motorului de căutare

Dacă accesați motorul de căutare preferat și începeți să scrieți, aproape instantaneu, veți vedea o listă derulantă de sugestii.

Acesta este ceea ce arată Google când introducem „Cupa Mondială FIFA”.

Acesta este ceea ce arată Bing când scriem „Cupa Mondială FIFA”.

Acum, sunt șanse foarte mari ca, dacă ai încerca să cauți „Cupa Mondială FIFA”, să cauți meciurile viitoare.

Această abilitate uimitoare a motoarelor de căutare de a oferi sugestii și de a ne scuti de efortul de a introduce întregul lucru sau termen în mintea noastră se datorează NLP.

Acum, dacă ar fi să cauți doar „Copa Mondială FIFA” pe Google, ți-ar arăta ceva de genul:

Bine, hai să o schimbăm puțin.

Să căutăm „cum să construim o casă în copac”.

După cum puteți vedea, Google încearcă să răspundă direct căutărilor noastre cu informații relevante chiar pe SERP-uri.

Indiferent dacă căutați „Cupa Mondială FIFA” sau „cum să construiți o casă în copac”, Google vă oferă cele mai relevante informații, de exemplu, „programul Cupei Mondiale FIFA” și „pași pentru a construi o casă în copac”.

Nu este uimitor cum aproape întotdeauna înțelege ceea ce vrem, chiar dacă nu introducem întreaga interogare de căutare?

Acest lucru se datorează NLP-ului.

Prin metodele de lingvistică computațională ale NLP, cum ar fi clasificarea textului și analiza intențiilor utilizatorului, motoarele de căutare precum Google produc rezultate „extraordinar de relevante”.

2. Text predictiv și corectare automată

NLP nu ajută doar motoarele de căutare. De asemenea, este folosit de diverse aplicații pentru analiza predictivă a textului și corectarea automată. Dacă ați folosit Microsoft Word sau Google Docs, ați văzut cum corectarea automată schimbă instantaneu ortografia cuvintelor.

Similar cu corectarea automată a ortografiei, Gmail folosește algoritmi NLP cu text predictiv pentru a completa automat cuvintele pe care doriți să le introduceți.

După cum puteți vedea, Gmail a prezis cuvântul „funcționează” automat. Astfel de caracteristici sunt rezultatul algoritmilor NLP care lucrează în fundal.

Și nu este vorba doar de text predictiv sau de corectare automată a greșelilor de ortografie; Astăzi, scriitorii AI bazați pe NLP precum Scalenut pot produce paragrafe întregi de text semnificativ. Utilizatorii trebuie pur și simplu să ofere un subiect și un context despre tipul de conținut pe care îl doresc, iar Scalenut creează conținut de înaltă calitate în câteva secunde.

3. Filtre de e-mail

Filtrele de e-mail sunt un caz de utilizare major al NLP. La început, a fost doar analiza inbox-urilor și filtrarea e-mailurilor rău intenționate sau spam. Dar această caracteristică a parcurs un drum lung și a evoluat în clasificarea e-mailurilor în funcție de tipul de conținut pe care îl poartă în interior.

Astăzi, Gmail clasifică automat e-mailurile din căsuța dvs. de e-mail ca e-mailuri sociale, e-mailuri de actualizare, forumuri, promoții și spam cu filtre. Este capabil să facă acest lucru cu ajutorul algoritmilor NLP care ajută la analiza conținutului e-mailurilor.

4. Analiza textului

În calitate de utilizatori de internet, împărtășim și ne conectăm cu oameni și organizații online. Producem o mulțime de date – o postare pe rețelele sociale aici, o interacțiune cu un chatbot de pe site-ul de acolo.

Nu ar fi grozav dacă, ca organizație, ai putea analiza toate aceste date și ai obține informații utile despre produsele și serviciile tale?

Analiza textului bazată pe NLP vă poate ajuta să utilizați fiecare „bit” de date pe care organizația dvs. le colectează și să obțineți perspective și informații atunci când este necesar.

De exemplu, prin recunoașterea optică a caracterelor (OCR), puteți converti toate tipurile diferite de fișiere, cum ar fi imagini, PDF-uri și PPT-uri, în date editabile și căutate. Vă poate ajuta să sortați toate datele nestructurate într-un format accesibil și structurat.

O altă utilizare a NLP în analiza textului este calculul lingvistic. Dacă site-ul dvs. are un chatbot, puteți utiliza algoritmi NLP pentru a înregistra toate interacțiunile cu clienții și pentru a răspunde la întrebări precum „Ce întreabă cel mai mult un vizitator?” „Este legat de produs sau serviciu?” și „Ce putem face pentru a rezolva acest lucru și pentru a îmbunătăți experiența clienților?”

Aproximativ 80% din datele unei organizații sunt nestructurate, iar NLP oferă factorilor de decizie opțiunea de a le converti în date structurate care oferă informații utile.

Organizațiile din orice domeniu, cum ar fi SaaS sau comerțul electronic, pot folosi NLP pentru a găsi informații despre consumatori din date.

5. Traducerea limbii

Una dintre cele mai utile aplicații ale NLP este traducerea limbilor. Puteți vedea asta pentru dvs. Accesați site-ul web Google Translate și selectați limba dvs. și limba în care doriți să traduceți propozițiile.

Pe măsură ce începi să tastezi, Google va începe să traducă fiecare cuvânt pe care îl spui în limba selectată. Mai sus, puteți vedea cum a tradus propoziția noastră din engleză în persană.

Lucrul uimitor este că nu se limitează la introducerea textului; puteți folosi și Google Voice Translator. Din nou, NLP lucrează în fundal pentru a potrivi cuvintele engleze cu sinonime persane și pentru a verifica gramatica persană în timpul traducerii.

6. Rezumat text

O altă aplicație utilă a NLP este rezumarea textului. Cu ajutorul NLP, computerele pot înțelege cu ușurință limbajul uman, pot analiza conținutul și pot face rezumate ale datelor dvs. fără a pierde sensul principal al versiunii mai lungi.

De exemplu, în exemplul „casă în copac” de mai sus, Google încearcă să sorteze tot conținutul legat de „casă în copac” de pe internet și să producă un răspuns relevant chiar acolo, pe pagina cu rezultatele căutării. Aceasta este o rezumare a textului bazată pe NLP în acțiune.

Și nu sunt doar motoarele de căutare. Specialiștii în marketing folosesc scriitori AI care folosesc tehnici de rezumare a textului NLP pentru a genera conținut competitiv, perspicace și captivant pe subiecte.

Indiferent dacă este un software încorporat sau un instrument popular precum Scalenut, utilizatorii pot alege subiecte, iar algoritmii NLP vor analiza informațiile disponibile pe acel subiect și vor genera text care este relevant pentru acel subiect.

Să-l întrebăm pe Scalenut: „Cum l-a învins David pe Goliat?”

După cum puteți vedea, scriitorul nostru AI știe cum l-a învins David pe Goliat. David a folosit ceea ce știa și a făcut planuri detaliate pentru a câștiga bătălia epică. Acest lucru este similar cu modul în care marketerii concurează cu giganții din industrie prin strategii de marketing de conținut.

Ideea aici este că, folosind tehnici de rezumare a textului NLP, agenții de marketing pot crea și publica conținut care se potrivește intenției de căutare NLP pe care motoarele de căutare o detectează în timp ce furnizează rezultate de căutare.

Dacă utilizați cei mai mulți dintre termenii NLP pe care motoarele de căutare îi caută în timp ce difuzați o listă cu cele mai relevante pagini web pentru utilizatori, site-ul dvs. este obligatoriu să apară în motorul de căutare chiar lângă giganții din industrie.

7. Analiza sentimentelor pentru construirea brandului

Analiza sentimentelor este un mare pas înainte în inteligența artificială și principalul motiv pentru care NLP a devenit atât de popular. Prin analiza datelor, algoritmii NLP pot prezice sentimentul general exprimat față de o marcă.

După cum puteți vedea în exemplul de mai sus, analiza sentimentului datelor text date are ca rezultat un scor general al sentimentului entității de +3,2, care poate fi tradus în termeni profani ca „moderat pozitiv” pentru marca în cauză.

NLP este folosit în cercetarea sentimentelor consumatorilor pentru a ajuta companiile să-și îmbunătățească produsele și serviciile sau să creeze altele noi, astfel încât clienții lor să fie cât mai fericiți posibil. Există multe instrumente de ascultare socială, cum ar fi „Răspundeți publicului”, care oferă informații de marketing competitive.

Analiza sentimentului NLP îi ajută pe marketeri să înțeleagă cele mai populare subiecte din jurul produselor și serviciilor lor și să creeze strategii eficiente.

8. Asistenți inteligenți

Cu toții am folosit asistenți inteligenți precum Google, Alexa sau Siri. Fie că este vorba de a reda melodia noastră preferată sau de a căuta cele mai recente informații, acești asistenți inteligenți sunt alimentați de codul NLP pentru a-i ajuta să înțeleagă limba vorbită.

Folosind traducerea discursului în text și înțelegerea limbajului natural (NLU), ei înțeleg ceea ce spunem. Apoi, folosind traduceri text-to-speech cu algoritmi de generare a limbajului natural (NLG), ei răspund cu cele mai relevante informații.

Dacă doriți să aflați mai multe despre relația dintre NLP, NLU și NLG, iată un blog Scalenut despre NLP vs. NLU vs. NLG: Care este diferența?

9. Chatbot și asistenți virtuali alimentați cu inteligență artificială

Scopul central al serviciului pentru clienți este de a rezolva probleme. Dacă utilizatorii nu pot face ceva, scopul este să-i ajute să facă acest lucru. Aceasta implică de obicei un set specific de pași care trebuie urmați. Chatbot-urile bazate pe inteligență artificială pot ajuta clienții cu astfel de probleme.

Chatbot-ii clienților lucrează la interacțiunile cu clienții din viața reală, fără intervenție umană, după ce au fost instruiți cu un set predefinit de instrucțiuni și soluții specifice la probleme comune.

Și nu este vorba doar de interacțiuni cu clienții; organizațiile la scară largă pot folosi chatbot-uri NLP în alte scopuri, cum ar fi un wiki intern pentru proceduri sau un chatbot HR pentru integrarea angajaților.

De exemplu, Grupul Loreal a folosit un chatbot AI numit Mya pentru a crește eficiența procesului său de recrutare.

Ei folosesc acest chatbot pentru a analiza peste 1 milion de aplicații în fiecare an. Chatbot-ul solicită candidaților informații de bază, cum ar fi calificările lor profesionale și experiența de lucru, apoi îi pune în legătură pe cei care îndeplinesc cerințele cu recrutorii din zona lor.

Chatbot-urile și asistenții virtuali alimentați cu inteligență artificială cresc eficiența profesioniștilor din cadrul departamentelor. Chatbot-urile și asistenții virtuali sunt posibile prin algoritmi avansati NLP. Acestea oferă clienților, angajaților și partenerilor de afaceri o nouă modalitate de a îmbunătăți eficiența și eficacitatea proceselor.

10. Automatizarea sarcinilor de asistență pentru clienți

Chatbot-urile bazate pe NLP sunt, de asemenea, suficient de eficiente pentru a automatiza anumite sarcini pentru o mai bună asistență pentru clienți. De exemplu, băncile folosesc chatboți pentru a ajuta clienții cu sarcini comune, cum ar fi blocarea sau comandarea unui nou card de debit sau de credit.

Tot ce trebuie să faceți este să scrieți sau să vorbiți despre problema cu care vă confruntați, iar acești roboti de chat NLP vor genera rapoarte, vor solicita schimbarea adresei sau vor solicita servicii la ușă în numele dvs.

NLP elimină procedurile manuale de asistență pentru clienți și automatizează întregul proces. Le permite clienților să rezolve probleme de bază fără a fi nevoie de un director de asistență pentru clienți.

Cu chatbot-urile de asistență pentru clienți bazate pe NLP, organizațiile au mai multă lățime de bandă pentru a se concentra pe dezvoltarea de produse viitoare.

11. Detectarea amenințărilor interne și securitatea cibernetică

În epoca actuală, informația este totul, iar organizațiile folosesc NLP pentru a proteja informațiile pe care le dețin. Încălcările de date interne reprezintă peste 75% din toate incidentele de încălcare a securității.

Pe măsură ce organizațiile cresc, acestea sunt mai vulnerabile la breșele de securitate. Având în vedere că din ce în ce mai multe date despre consumatori sunt colectate pentru studii de piață, este mai important ca niciodată pentru companii să-și păstreze datele în siguranță.

Ar putea fi informații financiare sensibile despre clienți sau proprietatea intelectuală a companiei dvs. Încălcările securității interne pot cauza prejudicii grave reputației afacerii dvs. Costul mediu al unei încălcări a securității interne în 2018 a fost de 8,6 milioane USD. Acest număr ar fi crescut abia în 2022.

Dar să nu-ți faci griji. NLP are soluția.

Companiile pot evita pierderile și deteriorarea reputației lor, care este greu de reparat dacă au un sistem cuprinzător de detectare a amenințărilor. Algoritmii NLP pot oferi o vedere la 360 de grade a datelor organizaționale în timp real.

Canalele de comunicare pentru întreprinderi și soluțiile de stocare a datelor care utilizează procesarea limbajului natural (NLP) ajută la păstrarea unei scanări în timp real a tuturor informațiilor pentru malware și comportamentul angajaților cu risc ridicat.

De exemplu, să presupunem că un angajat încearcă să copieze informații confidențiale undeva în afara companiei. În acest caz, aceste sisteme nu vor permite dispozitivului să facă o copie și vor alerta administratorul să oprească această încălcare a securității.

Pe lângă monitorizare, un sistem de date NLP poate clasifica automat documente noi și poate configura accesul utilizatorilor pe baza sistemelor care au fost deja configurate pentru accesul utilizatorilor și clasificarea documentelor.

12. Analiza continutului si notare

Una dintre cele mai interesante aplicații ale NLP este în domeniul marketingului de conținut. Platformele de marketing de conținut și SEO bazate pe inteligență artificială, cum ar fi Scalenut, îi ajută pe marketeri să creeze conținut de înaltă calitate pe baza tehnicilor NLP, cum ar fi recunoașterea entităților numite, semantica, sintaxa și analiza datelor mari.

Modul în care funcționează este că algoritmii NLP analizează paginile de top de pe internet pentru un anumit cuvânt cheie și o locație țintă. Ele îi ajută pe marketerii să găsească termeni importanți NLP pe care motoarele de căutare care folosesc NLP, cum ar fi Google, îi consideră foarte relevanți pentru cuvântul cheie.

De asemenea, instrumente precum Scalenut îi ajută pe creatorii de conținut să judece calitatea muncii lor cu un grad de conținut proprietar care verifică termenii NLP și ajută în procesul de creare a conținutului. Acestea vă permit să puneți cel mai bun pas înainte și să publicați cel mai captivant conținut pentru blogurile, paginile de destinație, e-mailurile și întrebările clienților.

Există numeroase moduri în care NLP influențează optimizarea motoarelor de căutare; aflați despre toate acestea în acest blog Scalenut aprofundat, „NLP SEO: Ce este și cum să îl utilizați pentru optimizarea conținutului”.

Explorați NLP pentru marketing de conținut cu Scalenut

Scalenut este un instrument de marketing de conținut și SEO bazat pe NLP, care ajută agenții de marketing din fiecare industrie să creeze conținut atractiv, captivant și încântător pentru clienții lor.

Descoperiți cum tehnologiile AI precum NLP vă pot ajuta să vă extindeți afacerea online cu alegerea corectă a cuvintelor și să adoptați aplicații NLP în viața reală.

Înscrieți-vă pentru o perioadă de încercare gratuită astăzi.