12 реальных примеров обработки естественного языка (NLP) в действии
Опубликовано: 2023-01-18Одним из крупнейших сторонников НЛП и его применения в нашей жизни является его использование в алгоритмах поисковых систем. Google использует обработку естественного языка (NLP), чтобы понять распространенные орфографические ошибки и предоставить релевантные результаты поиска, даже если они написаны неправильно.
В этом блоге мы поможем вам понять основы НЛП с помощью некоторых реальных примеров применения НЛП.
Что такое обработка естественного языка?
Обработка естественного языка — это технология искусственного интеллекта, которая позволяет компьютерам понимать человеческий язык и его тонкие способы передачи информации.
Обработка естественного языка — это больше, чем причудливая технология. Это образ современной жизни, которым все мы пользуемся, сознательно или неосознанно.
С вами когда-нибудь случалось следующее?
Вы опечатались в слове в поиске Google, но он все равно дает вам правильные результаты поиска.
Если да, то вы уже видели НЛП в действии.
Если этого не произошло, поищите что-нибудь в Google, но только одно слово с ошибкой в поиске.
Давайте поищем «газонокосилку», но напишем «lan mowr».
Как видите, Google распознал нашу орфографическую ошибку в «lan mowr» и выдал нам SERP для газонокосилки.
Это не просто исправление наших орфографических ошибок; поисковые системы и голосовые помощники, такие как «Окей, Google» от Google, «Siri» от Apple и «Alexa» от Amazon, используют алгоритмы НЛП. Они позволяют людям осуществлять поиск на их естественном языке и при этом находить наиболее релевантные результаты.
Чтобы узнать больше о НЛП и развитии поиска на естественном языке, ознакомьтесь с подробным блогом Scalenut «Что такое поиск на естественном языке и как он работает».
Как маркетологи, вы можете использовать инструменты НЛП для повышения качества своего контента. Определяя термины НЛП, которые используют поисковики, маркетологи могут лучше ранжироваться в поисковых системах на основе НЛП и достигать своей целевой аудитории.
С помощью чат-ботов на основе NLP на вашем веб-сайте вы сможете лучше понимать, что говорят ваши посетители, и адаптировать свой веб-сайт для решения их проблем. Кроме того, если вы проводите опросы потребителей, вы можете получить представление о принятии решений о продуктах, услугах и маркетинговых бюджетах.
Примеры обработки естественного языка, которые должен знать каждый бизнес
Теперь, когда у вас есть четкое представление о НЛП и о том, как маркетологи могут использовать его для повышения эффективности своих усилий, давайте рассмотрим несколько примеров НЛП, чтобы вдохновить вас.
- Результаты поисковой системы
Если вы зайдете в свою любимую поисковую систему и начнете печатать, почти мгновенно вы увидите раскрывающийся список предложений.
Вот что показывает Google, когда мы вводим «Чемпионат мира по футболу».
Вот что показывает Bing, когда мы вводим «Чемпионат мира по футболу».
Теперь очень высока вероятность того, что если вы пытаетесь найти «Чемпионат мира по футболу», вы будете искать предстоящие матчи.
Эта удивительная способность поисковых систем выдвигать предложения и избавлять нас от необходимости вводить все, что у нас в голове, или термин, возникла благодаря НЛП.
Теперь, если вы просто выполните поиск «Чемпионат мира по футболу» в Google, он покажет вам что-то вроде этого:
Ладно, давайте немного изменим.
Давайте поищем «как построить домик на дереве».
Как видите, Google пытается напрямую отвечать на наши поисковые запросы соответствующей информацией прямо в поисковой выдаче.
Независимо от того, ищете ли вы «Чемпионат мира по футболу» или «как построить дом на дереве», Google предоставит вам наиболее релевантную информацию, то есть «расписание чемпионата мира по футболу» и «шаги по строительству дома на дереве».
Разве не удивительно, как он почти всегда понимает, что мы хотим, даже если мы не вводим весь поисковый запрос?
Это из-за НЛП.
Именно с помощью методов вычислительной лингвистики НЛП, таких как классификация текста и анализ намерений пользователей, поисковые системы, такие как Google, выдают «причудливо» релевантные результаты.
- Предиктивный текст и автокоррекция
НЛП помогает не только поисковым системам. Он также используется различными приложениями для предиктивного анализа текста и автозамены. Если вы использовали Microsoft Word или Google Docs, вы видели, как автозамена мгновенно меняет написание слов.
Подобно автозамене орфографии, Gmail использует алгоритмы НЛП с прогнозированием текста для автозаполнения слов, которые вы хотите ввести.
Как видите, Gmail автоматически предсказал слово «работает». Такие особенности являются результатом работы алгоритмов НЛП в фоновом режиме.
И это не просто прогнозирование текста или автоматическое исправление орфографических ошибок; сегодня писатели с искусственным интеллектом, основанные на НЛП, такие как Scalenut, могут создавать целые абзацы осмысленного текста. Пользователям просто нужно указать тему и некоторый контекст о том, какой контент они хотят, и Scalenut создает высококачественный контент за несколько секунд.
- Фильтры электронной почты
Фильтры электронной почты являются основным вариантом использования НЛП. Сначала это был просто анализ почтовых ящиков и фильтрация вредоносных или спам-писем. Но эта функция прошла долгий путь и превратилась в категоризацию электронных писем на основе типа содержимого, которое они несут внутри.
Сегодня Gmail автоматически классифицирует электронные письма в вашем почтовом ящике как социальные электронные письма, обновленные электронные письма, форумы, рекламные акции и спам с помощью фильтров. Это можно сделать с помощью алгоритмов НЛП, которые помогают анализировать содержимое электронных писем.
- Текстовая аналитика
Как пользователи Интернета, мы делимся и общаемся с людьми и организациями в Интернете. Мы собираем много данных — пост в социальной сети здесь, взаимодействие с чат-ботом на сайте — там.
Разве не было бы здорово, если бы вы как организация могли анализировать все эти данные и получать полезную информацию о своих продуктах и услугах?
Текстовый анализ на основе НЛП может помочь вам использовать каждый «бит» данных, которые собирает ваша организация, и получать идеи и информацию по мере необходимости.
Например, с помощью оптического распознавания символов (OCR) вы можете преобразовывать все типы файлов, такие как изображения, PDF и PPT, в редактируемые данные с возможностью поиска. Это может помочь вам отсортировать все неструктурированные данные в доступном структурированном формате.
Еще одним применением НЛП в анализе текста являются лингвистические вычисления. Если на вашем веб-сайте есть чат-бот, вы можете использовать алгоритмы НЛП, чтобы записывать все взаимодействия с клиентами и отвечать на такие вопросы, как «Что посетитель спрашивает чаще всего?» «Это связано с продуктом или услугой?» и «Что мы можем сделать, чтобы решить эту проблему и улучшить качество обслуживания клиентов?»
До 80% данных организации неструктурированы, и НЛП дает лицам, принимающим решения, возможность преобразовать их в структурированные данные, которые дают полезную информацию.
Организации в любой области, например SaaS или электронной коммерции, могут использовать НЛП для получения сведений о потребителях из данных.
- Языковой перевод
Одним из наиболее полезных применений НЛП является языковой перевод. Вы можете убедиться в этом сами. Просто посетите веб-сайт Google Translate и выберите свой язык и язык, на который вы хотите перевести свои предложения.
Когда вы начнете печатать, Google начнет переводить каждое произнесенное вами слово на выбранный язык. Выше вы можете увидеть, как он перевел наше английское предложение на персидский.
Удивительно то, что он не ограничивается набором текста; Вы также можете использовать Google Voice Translator. Опять же, НЛП работает в фоновом режиме, сопоставляя английские слова с персидскими синонимами и проверяя персидскую грамматику при переводе.
- Обобщение текста
Еще одним полезным применением НЛП является суммирование текста. С помощью НЛП компьютеры могут легко понимать человеческий язык, анализировать контент и делать сводки ваших данных, не теряя основного значения более длинной версии.
Например, в приведенном выше примере «дом на дереве» Google пытается отсортировать весь связанный с «домом на дереве» контент в Интернете и выдать соответствующий ответ прямо на странице результатов поиска. Это обобщение текста на основе НЛП в действии.
И это не только поисковые системы. Маркетологи используют писателей с искусственным интеллектом, которые используют методы обобщения текста НЛП для создания конкурентоспособного, проницательного и увлекательного контента по темам.
Будь то встроенное программное обеспечение или популярный инструмент, такой как Scalenut, пользователи могут выбирать темы, а алгоритмы NLP будут просматривать информацию, доступную по этой теме, и генерировать текст, который имеет отношение к этой теме.
Давайте спросим Скаленута: «Как Давид победил Голиафа?»
Как видите, наш автор ИИ знает, как Давид победил Голиафа. Дэвид использовал то, что знал, и составил подробный план, чтобы победить в эпической битве. Это похоже на то, как маркетологи конкурируют с отраслевыми гигантами с помощью стратегий контент-маркетинга.
Дело здесь в том, что, используя методы суммирования текста НЛП, маркетологи могут создавать и публиковать контент, соответствующий поисковому намерению НЛП, которое обнаруживают поисковые системы при предоставлении результатов поиска.
Если вы используете большинство терминов NLP, которые ищут поисковые системы, предоставляя список наиболее релевантных веб-страниц для пользователей, ваш веб-сайт обязательно будет представлен в поисковой системе рядом с гигантами отрасли.
- Анализ настроений для построения бренда
Анализ настроений — это большой шаг вперед в области искусственного интеллекта и главная причина, по которой НЛП стало таким популярным. Анализируя данные, алгоритмы НЛП могут предсказать общее отношение к бренду.
Как вы можете видеть в приведенном выше примере, анализ тональности заданных текстовых данных дает общую оценку тональности объекта +3,2, что можно перевести на непрофессиональный язык как «умеренно позитивное» для рассматриваемого бренда.
НЛП используется в исследованиях настроений потребителей, чтобы помочь компаниям улучшить свои продукты и услуги или создать новые, чтобы их клиенты были максимально довольны. Существует множество инструментов социального прослушивания, таких как «Ответить общественности», которые предоставляют информацию о конкурентном маркетинге.
Анализ настроений НЛП помогает маркетологам понять самые популярные темы, связанные с их продуктами и услугами, и создать эффективные стратегии.
- Умные помощники
Все мы использовали умных помощников, таких как Google, Alexa или Siri. Будь то воспроизведение нашей любимой песни или поиск последних фактов, эти умные помощники работают на основе кода НЛП, который помогает им понимать разговорную речь.
Используя преобразование речи в текст и понимание естественного языка (NLU), они понимают, о чем мы говорим. Затем, используя преобразование текста в речь с помощью алгоритмов генерации естественного языка (NLG), они отвечают наиболее актуальной информацией.
Если вы хотите узнать больше о взаимосвязи между НЛП, НЛУ и НЛГ, вот блог Scalenut о НЛП, НЛУ и НЛГ: в чем разница?
- Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта
Основная цель обслуживания клиентов — решение проблем. Если пользователи не могут что-то сделать, цель состоит в том, чтобы помочь им это сделать. Обычно это включает в себя определенный набор шагов, которые необходимо выполнить. Чат-боты на базе искусственного интеллекта могут помочь клиентам с такими проблемами.
Клиентские чат-боты взаимодействуют с клиентами в реальной жизни без вмешательства человека после обучения с заранее определенным набором инструкций и конкретными решениями распространенных проблем.
И это не только взаимодействие с клиентами; крупные организации могут использовать чат-ботов НЛП для других целей, таких как внутренняя вики для процедур или чат-бот отдела кадров для адаптации сотрудников.
Например, Loreal Group использовала чат-бота с искусственным интеллектом под названием Mya, чтобы повысить эффективность процесса найма.
Они используют этого чат-бота для проверки более 1 миллиона приложений каждый год. Чат-бот запрашивает у кандидатов базовую информацию, такую как их профессиональная квалификация и опыт работы, а затем связывает тех, кто соответствует требованиям, с рекрутерами в их регионе.
Чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта повышают эффективность работы специалистов разных отделов. Чат-боты и виртуальные помощники стали возможными благодаря передовым алгоритмам НЛП. Они дают клиентам, сотрудникам и деловым партнерам новый способ повышения эффективности и результативности процессов.
- Автоматизация задач поддержки клиентов
Чат-боты на основе NLP также достаточно эффективны, чтобы автоматизировать определенные задачи для улучшения поддержки клиентов. Например, банки используют чат-ботов, чтобы помочь клиентам с общими задачами, такими как блокировка или заказ новой дебетовой или кредитной карты.
Все, что вам нужно сделать, это ввести или рассказать о проблеме, с которой вы столкнулись, и эти чат-боты NLP будут генерировать отчеты, запрашивать изменение адреса или запрашивать услуги на пороге от вашего имени.
NLP устраняет ручные процедуры поддержки клиентов и автоматизирует весь процесс. Это позволяет клиентам решать основные проблемы, не прибегая к помощи руководителя службы поддержки.
Благодаря чат-ботам службы поддержки клиентов на базе NLP организации получают больше пропускной способности, чтобы сосредоточиться на разработке будущих продуктов.
- Обнаружение внутренних угроз и кибербезопасность
В наш век информация — это все, и организации используют НЛП для защиты имеющейся у них информации. Внутренние утечки данных составляют более 75% всех инцидентов с нарушениями безопасности.
По мере роста организаций они становятся более уязвимыми для нарушений безопасности. В связи с тем, что все больше и больше данных о потребителях собирается для маркетинговых исследований, для предприятий как никогда важно обеспечить безопасность своих данных.
Это может быть конфиденциальная финансовая информация о клиентах или интеллектуальной собственности вашей компании. Нарушения внутренней безопасности могут нанести серьезный ущерб репутации вашего бизнеса. Средняя стоимость нарушения внутренней безопасности в 2018 году составила 8,6 млн долларов. Это число увеличилось бы только в 2022 году.
Но не беспокойтесь. У НЛП есть решение.
Предприятия могут избежать убытков и ущерба для своей репутации, которые трудно исправить, если у них есть комплексная система обнаружения угроз. Алгоритмы NLP могут обеспечить 360-градусный обзор организационных данных в режиме реального времени.
Корпоративные каналы связи и решения для хранения данных, использующие обработку естественного языка (NLP), помогают в режиме реального времени сканировать всю информацию на наличие вредоносных программ и рискованного поведения сотрудников.
Например, предположим, что сотрудник пытается скопировать конфиденциальную информацию где-то за пределами компании. В этом случае эти системы не позволят устройству сделать копию и предупредят администратора, чтобы он прекратил это нарушение безопасности.
В дополнение к мониторингу система данных НЛП может автоматически классифицировать новые документы и настраивать доступ пользователей на основе систем, которые уже настроены для доступа пользователей и классификации документов.
- Контент-анализ и выставление оценок
Одно из самых интересных применений НЛП — в сфере контент-маркетинга. Контент-маркетинг на базе искусственного интеллекта и платформы SEO, такие как Scalenut, помогают маркетологам создавать высококачественный контент на основе методов НЛП, таких как распознавание именованных сущностей, семантика, синтаксис и анализ больших данных.
Это работает так: алгоритмы NLP анализируют страницы с самым высоким рейтингом в Интернете по заданному ключевому слову и целевому местоположению. Они помогают маркетологам находить важные термины НЛП, которые поисковые системы, использующие НЛП, такие как Google, считают очень релевантными ключевому слову.
Кроме того, такие инструменты, как Scalenut, помогают создателям контента оценивать качество своей работы с помощью собственной оценки контента, которая проверяет термины NLP и помогает в процессе создания контента. Они позволяют вам сделать все возможное и публиковать наиболее привлекательный контент для ваших блогов, целевых страниц, электронных писем и вопросов клиентов.
Есть множество способов, которыми НЛП влияет на поисковую оптимизацию; узнайте обо всех них в этом подробном блоге Scalenut «NLP SEO: что это такое и как его использовать для оптимизации контента».
Изучите НЛП для контент-маркетинга с помощью Scalenut
Scalenut — это инструмент контент-маркетинга и SEO на основе NLP, который помогает маркетологам из любой отрасли создавать привлекательный, привлекательный и восхитительный контент для своих клиентов.
Узнайте, как технологии искусственного интеллекта, такие как NLP, могут помочь вам масштабировать свой онлайн-бизнес с помощью правильного выбора слов и внедрить приложения NLP в реальной жизни.
Подпишитесь на бесплатную пробную версию сегодня.