12 ตัวอย่างการใช้งานจริงของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

หนึ่งในผู้สนับสนุนที่ใหญ่ที่สุดของ NLP และการประยุกต์ใช้ในชีวิตของเราคือการใช้ในอัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหา Google ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำความเข้าใจการสะกดคำผิดที่พบบ่อย และให้ผลการค้นหาที่เกี่ยวข้อง แม้ว่าการสะกดคำจะผิดก็ตาม

ผ่านบล็อกนี้ เราจะช่วยให้คุณเข้าใจพื้นฐานของ NLP ด้วยความช่วยเหลือจากตัวอย่างการประยุกต์ใช้ NLP ในโลกแห่งความเป็นจริง

การประมวลผลภาษาธรรมชาติคืออะไร?

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นเทคโนโลยี AI ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจภาษามนุษย์และวิธีการสื่อสารข้อมูลที่ละเอียดอ่อน

การประมวลผลภาษาธรรมชาติเป็นมากกว่าเทคโนโลยีแฟนซี เป็นวิถีชีวิตสมัยใหม่ที่เราทุกคนใช้โดยรู้เท่าไม่ถึงการณ์

สิ่งต่อไปนี้เคยเกิดขึ้นกับคุณหรือไม่?

คุณพิมพ์คำผิดในการค้นหาโดย Google แต่ก็ยังให้ผลการค้นหาที่ถูกต้องอยู่ดี

ถ้าใช่ แสดงว่าคุณได้เห็นการทำงานของ NLP แล้ว

หากยังไม่เกิดขึ้น ให้ค้นหาบางอย่างใน Google แต่สะกดผิดเพียงคำเดียวในการค้นหาของคุณ

ลองค้นหาคำว่า "เครื่องตัดหญ้า" แต่สะกดว่า "lan mowr"

อย่างที่คุณเห็น Google จำการสะกดผิดของเราใน "lan mowr" และให้ SERP สำหรับเครื่องตัดหญ้าแก่เรา

ไม่ใช่แค่การแก้ไขข้อผิดพลาดในการสะกดคำของเราเท่านั้น เครื่องมือค้นหาและผู้ช่วยเสียง เช่น “Ok Google” ของ Google, “Siri” ของ Apple และ “Alexa” จาก Amazon ใช้อัลกอริทึม NLP ช่วยให้ผู้คนสามารถค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติของพวกเขาและยังคงพบผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ NLP และการค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติที่เพิ่มขึ้น โปรดดูบล็อก Scalenut โดยละเอียด 'การค้นหาด้วยภาษาธรรมชาติคืออะไร และทำงานอย่างไร'

ในฐานะนักการตลาด คุณสามารถใช้เครื่องมือ NLP เพื่อปรับปรุงคุณภาพเนื้อหาของคุณ ด้วยการระบุคำ NLP ที่ผู้ค้นหาใช้ นักการตลาดสามารถจัดอันดับได้ดีขึ้นในเครื่องมือค้นหาที่ขับเคลื่อนด้วย NLP และเข้าถึงกลุ่มเป้าหมาย

ด้วยแชทบอทที่ใช้ NLP บนเว็บไซต์ของคุณ คุณจะเข้าใจสิ่งที่ผู้เยี่ยมชมพูดได้ดีขึ้นและปรับเว็บไซต์ของคุณเพื่อแก้ไขจุดบกพร่องของพวกเขา นอกจากนี้ หากคุณทำการสำรวจผู้บริโภค คุณจะได้รับข้อมูลเชิงลึกในการตัดสินใจเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ บริการ และงบประมาณทางการตลาด

ตัวอย่างการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ทุกธุรกิจควรรู้

ตอนนี้ คุณมีความเข้าใจพอสมควรเกี่ยวกับ NLP และวิธีที่นักการตลาดสามารถใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิผลของความพยายามของพวกเขา มาดูตัวอย่าง NLP เพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้กับคุณ

1. ผลลัพธ์ของเครื่องมือค้นหา

หากคุณไปที่เครื่องมือค้นหาที่คุณชื่นชอบและเริ่มพิมพ์ เกือบจะในทันที คุณจะเห็นรายการคำแนะนำแบบเลื่อนลง

นี่คือสิ่งที่ Google แสดงเมื่อเราพิมพ์ "FIFA World Cup"

นี่คือสิ่งที่ Bing แสดงเมื่อเราพิมพ์ "FIFA World Cup"

ตอนนี้ มีโอกาสสูงมากที่หากคุณพยายามค้นหา "FIFA World Cup" คุณจะต้องมองหาแมตช์ที่กำลังจะมาถึง

ความสามารถอันน่าทึ่งของเสิร์ชเอ็นจิ้นในการเสนอคำแนะนำและช่วยให้เราไม่ต้องพยายามพิมพ์ข้อความทั้งหมดหรือคำที่อยู่ในใจของเราเป็นเพราะ NLP

ตอนนี้ หากคุณแค่ค้นหาคำว่า “FIFA World Cup” บน Google มันจะแสดงข้อความดังนี้:

เอาล่ะมาเปลี่ยนกันสักหน่อย

ลองค้นหา "วิธีสร้างบ้านต้นไม้"

อย่างที่คุณเห็น Google พยายามตอบการค้นหาของเราโดยตรงด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องใน SERPs

ไม่ว่าคุณจะค้นหา "FIFA World Cup" หรือ "วิธีสร้างบ้านต้นไม้" Google จะให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดแก่คุณ เช่น "ตารางฟุตบอลโลก FIFA" และ "ขั้นตอนในการสร้างบ้านต้นไม้"

ไม่น่าแปลกใจเลยที่มันมักจะเข้าใจสิ่งที่เราต้องการแม้ว่าเราจะไม่ได้พิมพ์ข้อความค้นหาทั้งหมดก็ตาม

นี่เป็นเพราะ NLP

ด้วยวิธีการทางภาษาศาสตร์เชิงคำนวณของ NLP เช่น การจัดประเภทข้อความและการวิเคราะห์เจตนาของผู้ใช้ ทำให้เครื่องมือค้นหาอย่าง Google สร้างผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องอย่าง "ประหลาด"

2. ข้อความคาดการณ์และการแก้ไขอัตโนมัติ

NLP ไม่เพียงแค่ช่วยเสิร์ชเอ็นจิ้นเท่านั้น นอกจากนี้ยังใช้โดยแอปพลิเคชันต่างๆ สำหรับการวิเคราะห์ข้อความเชิงคาดการณ์และการแก้ไขอัตโนมัติ หากคุณเคยใช้ Microsoft Word หรือ Google Docs คุณจะเห็นว่าการแก้ไขอัตโนมัติเปลี่ยนการสะกดคำในทันทีได้อย่างไร

เช่นเดียวกับการแก้ไขการสะกดคำอัตโนมัติ Gmail ใช้อัลกอริทึม NLP ของข้อความช่วยสะกดคำเพื่อเติมคำที่คุณต้องการพิมพ์โดยอัตโนมัติ

อย่างที่คุณเห็น Gmail คาดคะเนคำว่า "ทำงาน" โดยอัตโนมัติ คุณสมบัติดังกล่าวเป็นผลมาจากอัลกอริทึม NLP ที่ทำงานอยู่เบื้องหลัง

และไม่ใช่แค่ข้อความที่คาดเดาได้หรือการแก้ไขการสะกดคำผิดโดยอัตโนมัติเท่านั้น ปัจจุบัน นักเขียน AI ที่ขับเคลื่อนด้วย NLP อย่าง Scalenut สามารถสร้างข้อความที่มีความหมายได้ทั้งย่อหน้า ผู้ใช้เพียงแค่ให้หัวข้อและบริบทเกี่ยวกับประเภทเนื้อหาที่พวกเขาต้องการ และ Scalenut จะสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงในไม่กี่วินาที

3. ตัวกรองอีเมล

ตัวกรองอีเมลเป็นกรณีการใช้งานที่สำคัญของ NLP ในตอนแรก เป็นเพียงการวิเคราะห์กล่องจดหมายและกรองอีเมลที่เป็นอันตรายหรือสแปม แต่คุณลักษณะนี้มีมาไกลและพัฒนาไปสู่การจัดหมวดหมู่อีเมลตามประเภทของเนื้อหาที่บรรจุอยู่ภายใน

วันนี้ Gmail จัดหมวดหมู่อีเมลในกล่องจดหมายของคุณโดยอัตโนมัติเป็นอีเมลโซเชียล อัปเดตอีเมล ฟอรัม โปรโมชัน และสแปมด้วยตัวกรอง สามารถทำได้ด้วยความช่วยเหลือของอัลกอริทึม NLP ที่ช่วยวิเคราะห์เนื้อหาของอีเมล

4. การวิเคราะห์ข้อความ

ในฐานะผู้ใช้อินเทอร์เน็ต เราแชร์และเชื่อมต่อกับผู้คนและองค์กรทางออนไลน์ เราสร้างข้อมูลจำนวนมาก—โพสต์โซเชียลมีเดียที่นี่ การโต้ตอบกับแชทบ็อตของเว็บไซต์ที่นั่น

คงจะดีไม่น้อยหากในฐานะองค์กร คุณสามารถวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้และรับข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณได้

การวิเคราะห์ข้อความตาม NLP สามารถช่วยให้คุณใช้ประโยชน์จากข้อมูลทุก “บิต” ที่องค์กรของคุณรวบรวมและรับข้อมูลเชิงลึกและข้อมูลที่จำเป็นและเมื่อจำเป็น

ตัวอย่างเช่น ด้วยการรู้จำอักขระด้วยแสง (OCR) คุณสามารถแปลงไฟล์ประเภทต่างๆ ทั้งหมด เช่น รูปภาพ PDF และ PPT เป็นข้อมูลที่แก้ไขและค้นหาได้ สามารถช่วยคุณจัดเรียงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างทั้งหมดให้อยู่ในรูปแบบที่เข้าถึงได้และมีโครงสร้าง

การใช้ NLP อีกอย่างหนึ่งในการวิเคราะห์ข้อความคือการคำนวณทางภาษาศาสตร์ หากเว็บไซต์ของคุณมีแชทบอท คุณสามารถใช้อัลกอริทึม NLP เพื่อบันทึกการโต้ตอบกับลูกค้าทั้งหมดและตอบคำถาม เช่น “ผู้เยี่ยมชมถามอะไรมากที่สุด” “เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์หรือบริการหรือไม่” และ “เราจะทำอย่างไรเพื่อแก้ไขปัญหานี้และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า”

ข้อมูลขององค์กรมากถึง 80% นั้นไม่มีโครงสร้าง และ NLP ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจมีตัวเลือกในการแปลงข้อมูลดังกล่าวเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างซึ่งให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

องค์กรในสาขาใดๆ เช่น SaaS หรืออีคอมเมิร์ซ สามารถใช้ NLP เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกของผู้บริโภคจากข้อมูล

5. การแปลภาษา

แอปพลิเคชั่นที่มีประโยชน์มากที่สุดอย่างหนึ่งของ NLP คือการแปลภาษา คุณสามารถเห็นสิ่งนี้ด้วยตัวคุณเอง เพียงเข้าไปที่เว็บไซต์ Google Translate แล้วเลือกภาษาของคุณและภาษาที่คุณต้องการแปลประโยคของคุณ

เมื่อคุณเริ่มพิมพ์ Google จะเริ่มแปลทุกคำที่คุณพูดเป็นภาษาที่เลือก ด้านบน คุณจะเห็นวิธีการแปลประโยคภาษาอังกฤษของเราเป็นภาษาเปอร์เซีย

สิ่งที่น่าทึ่งคือมันไม่ได้จำกัดแค่การพิมพ์ข้อความเท่านั้น คุณยังสามารถใช้ Google Voice Translator อีกครั้ง NLP ทำงานในพื้นหลังเพื่อจับคู่คำภาษาอังกฤษกับคำพ้องความหมายภาษาเปอร์เซียและตรวจสอบไวยากรณ์ภาษาเปอร์เซียขณะแปล

6. การสรุปข้อความ

แอปพลิเคชั่นที่มีประโยชน์อีกอย่างของ NLP คือการสรุปข้อความ ด้วยความช่วยเหลือของ NLP คอมพิวเตอร์สามารถเข้าใจภาษามนุษย์ วิเคราะห์เนื้อหา และสรุปข้อมูลของคุณได้อย่างง่ายดายโดยไม่สูญเสียความหมายหลักของเวอร์ชันที่ยาวกว่า

ตัวอย่างเช่น ในตัวอย่าง "บ้านต้นไม้" ด้านบน Google พยายามจัดเรียงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับ "บ้านต้นไม้" ทั้งหมดบนอินเทอร์เน็ต และสร้างคำตอบที่เกี่ยวข้องในหน้าผลการค้นหา นี่คือการสรุปข้อความโดยใช้ NLP ในการดำเนินการ

และไม่ใช่แค่เครื่องมือค้นหาเท่านั้น นักการตลาดใช้นักเขียน AI ที่ใช้เทคนิคการสรุปข้อความ NLP เพื่อสร้างเนื้อหาที่มีการแข่งขัน เจาะลึก และมีส่วนร่วมในหัวข้อต่างๆ

ไม่ว่าจะเป็นซอฟต์แวร์ในตัวหรือเครื่องมือยอดนิยมอย่าง Scalenut ผู้ใช้สามารถเลือกหัวข้อได้ และอัลกอริทึม NLP จะดูข้อมูลที่มีอยู่ในหัวข้อนั้นและสร้างข้อความที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อนั้น

ลองถาม Scalenut ว่า “ดาวิดเอาชนะโกลิอัทได้อย่างไร”

อย่างที่คุณเห็น นักเขียน AI ของเรารู้ว่าเดวิดเอาชนะโกลิอัทได้อย่างไร เดวิดใช้สิ่งที่เขารู้และวางแผนอย่างละเอียดเพื่อเอาชนะการต่อสู้ครั้งยิ่งใหญ่ สิ่งนี้คล้ายกับวิธีที่นักการตลาดแข่งขันกับยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมผ่านกลยุทธ์การตลาดเนื้อหา

ประเด็นคือด้วยการใช้เทคนิคการสรุปข้อความ NLP นักการตลาดสามารถสร้างและเผยแพร่เนื้อหาที่ตรงกับจุดประสงค์ในการค้นหา NLP ที่เครื่องมือค้นหาตรวจพบในขณะที่แสดงผลการค้นหา

หากคุณใช้คำศัพท์ NLP ส่วนใหญ่ที่เสิร์ชเอ็นจิ้นค้นหาในขณะที่แสดงรายการหน้าเว็บที่เกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับผู้ใช้ เว็บไซต์ของคุณจะต้องแสดงบนเสิร์ชเอ็นจิ้นนอกเหนือจากยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรม

7. การวิเคราะห์ความรู้สึกสำหรับการสร้างแบรนด์

การวิเคราะห์ความรู้สึกเป็นก้าวสำคัญของปัญญาประดิษฐ์และเหตุผลหลักที่ทำให้ NLP ได้รับความนิยมอย่างมาก ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูล อัลกอริทึม NLP สามารถทำนายความรู้สึกทั่วไปที่แสดงต่อแบรนด์ได้

ดังที่คุณเห็นในตัวอย่างข้างต้น การวิเคราะห์ความคิดเห็นของข้อมูลข้อความที่กำหนดส่งผลให้คะแนนความเชื่อมั่นโดยรวมของเอนทิตีอยู่ที่ +3.2 ซึ่งสามารถแปลเป็นศัพท์สามัญว่า "บวกปานกลาง" สำหรับแบรนด์ที่เป็นปัญหา

NLP ใช้ในการวิจัยความคิดเห็นของผู้บริโภคเพื่อช่วยให้บริษัทต่างๆ ปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตน หรือสร้างสิ่งใหม่ๆ เพื่อให้ลูกค้าของพวกเขามีความสุขมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ มีเครื่องมือการรับฟังทางสังคมมากมาย เช่น “ตอบรับสาธารณะ” ที่ให้ข้อมูลด้านการตลาดที่แข่งขันได้

การวิเคราะห์ความรู้สึก NLP ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจหัวข้อยอดนิยมเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และบริการของตน และสร้างกลยุทธ์ที่มีประสิทธิภาพ

8. ผู้ช่วยอัจฉริยะ

พวกเราทุกคนเคยใช้ผู้ช่วยอัจฉริยะ เช่น Google, Alexa หรือ Siri ไม่ว่าจะเป็นการเล่นเพลงโปรดของเราหรือค้นหาข้อเท็จจริงล่าสุด ผู้ช่วยอัจฉริยะเหล่านี้ขับเคลื่อนโดยรหัส NLP เพื่อช่วยให้พวกเขาเข้าใจภาษาพูด

การใช้การแปลคำพูดเป็นข้อความและการเข้าใจภาษาธรรมชาติ (NLU) พวกเขาเข้าใจสิ่งที่เรากำลังพูด จากนั้นใช้การแปลข้อความเป็นคำพูดด้วยอัลกอริทึมการสร้างภาษาธรรมชาติ (NLG) พวกเขาตอบกลับด้วยข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุด

หากคุณต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่าง NLP, NLU และ NLG นี่คือบล็อก Scalenut เกี่ยวกับ NLP vs. NLU vs. NLG: อะไรคือความแตกต่าง?

9. แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI และผู้ช่วยเสมือน

จุดประสงค์หลักของการบริการลูกค้าคือการแก้ปัญหา หากผู้ใช้ไม่สามารถทำบางสิ่งได้ เป้าหมายคือช่วยให้พวกเขาทำสิ่งนั้นได้ ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับชุดขั้นตอนเฉพาะที่ต้องปฏิบัติตาม แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยลูกค้าแก้ปัญหาดังกล่าวได้

แชทบอทของลูกค้าทำงานโต้ตอบกับลูกค้าในชีวิตจริงโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์หลังจากได้รับการฝึกอบรมด้วยชุดคำสั่งที่กำหนดไว้ล่วงหน้าและวิธีแก้ปัญหาเฉพาะสำหรับปัญหาทั่วไป

และไม่ใช่แค่การโต้ตอบกับลูกค้าเท่านั้น องค์กรขนาดใหญ่สามารถใช้แชทบอท NLP เพื่อวัตถุประสงค์อื่นได้ เช่น วิกิภายในสำหรับขั้นตอนหรือแชทบอททรัพยากรบุคคลสำหรับการต้อนรับพนักงาน

ตัวอย่างเช่น Loreal Group ใช้แชทบอท AI ที่เรียกว่า Mya เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการสรรหาบุคลากร

พวกเขาใช้แชทบอทนี้เพื่อคัดกรองแอปพลิเคชันมากกว่า 1 ล้านรายการทุกปี แชทบอทจะถามข้อมูลพื้นฐานจากผู้สมัคร เช่น คุณสมบัติทางวิชาชีพและประสบการณ์การทำงาน จากนั้นจึงเชื่อมโยงผู้ที่ตรงตามข้อกำหนดกับนายหน้าในพื้นที่ของตน

แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI และผู้ช่วยเสมือนกำลังเพิ่มประสิทธิภาพของมืออาชีพในแผนกต่างๆ แชทบอทและผู้ช่วยเสมือนเกิดขึ้นได้ด้วยอัลกอริทึม NLP ขั้นสูง พวกเขาให้แนวทางใหม่แก่ลูกค้า พนักงาน และหุ้นส่วนธุรกิจในการปรับปรุงประสิทธิภาพและประสิทธิผลของกระบวนการ

10. การทำงานสนับสนุนลูกค้าโดยอัตโนมัติ

แชทบอทที่ใช้ NLP นั้นมีประสิทธิภาพเพียงพอที่จะทำงานบางอย่างโดยอัตโนมัติเพื่อการสนับสนุนลูกค้าที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น ธนาคารใช้แชทบอทเพื่อช่วยลูกค้าทำงานทั่วไป เช่น การบล็อกหรือสั่งซื้อบัตรเดบิตหรือบัตรเครดิตใบใหม่

สิ่งที่คุณต้องทำคือพิมพ์หรือพูดเกี่ยวกับปัญหาที่คุณกำลังเผชิญ จากนั้นแชทบอท NLP จะสร้างรายงาน ขอเปลี่ยนที่อยู่ หรือขอบริการส่งถึงบ้านในนามของคุณ

NLP กำลังกำจัดขั้นตอนการสนับสนุนลูกค้าแบบแมนนวลและทำให้กระบวนการทั้งหมดเป็นไปโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ลูกค้าสามารถแก้ปัญหาเบื้องต้นได้โดยไม่จำเป็นต้องมีผู้บริหารฝ่ายสนับสนุนลูกค้า

ด้วยแชทบอทสนับสนุนลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย NLP องค์กรมีแบนด์วิธมากขึ้นเพื่อมุ่งเน้นการพัฒนาผลิตภัณฑ์ในอนาคต

11. การตรวจจับภัยคุกคามจากวงในและความปลอดภัยทางไซเบอร์

ในยุคปัจจุบัน ข้อมูลคือทุกสิ่ง และองค์กรต่าง ๆ ก็ใช้ประโยชน์จาก NLP เพื่อปกป้องข้อมูลที่ตนมีอยู่ การละเมิดข้อมูลภายในคิดเป็นกว่า 75% ของเหตุการณ์การละเมิดความปลอดภัยทั้งหมด

เมื่อองค์กรเติบโตขึ้น พวกเขามีความเสี่ยงที่จะถูกเจาะระบบความปลอดภัยมากขึ้น เมื่อมีการรวบรวมข้อมูลผู้บริโภคเพื่อการวิจัยตลาดมากขึ้นเรื่อยๆ ธุรกิจต่างๆ จึงต้องรักษาข้อมูลของตนให้ปลอดภัย

อาจเป็นข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อนเกี่ยวกับลูกค้าหรือทรัพย์สินทางปัญญาของบริษัทของคุณ การละเมิดความปลอดภัยภายในอาจสร้างความเสียหายอย่างหนักต่อชื่อเสียงของธุรกิจของคุณ ค่าใช้จ่ายเฉลี่ยของการละเมิดความปลอดภัยภายในในปี 2561 อยู่ที่ 8.6 ล้านดอลลาร์ ตัวเลขนี้จะเพิ่มขึ้นในปี 2565 เท่านั้น

แต่ไม่ต้องกังวล NLP มีทางออก

ธุรกิจสามารถหลีกเลี่ยงความสูญเสียและความเสียหายต่อชื่อเสียงที่แก้ไขได้ยากหากมีระบบตรวจจับภัยคุกคามที่ครอบคลุม อัลกอริทึม NLP สามารถให้มุมมอง 360 องศาของข้อมูลองค์กรแบบเรียลไทม์

ช่องทางการสื่อสารระดับองค์กรและโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ช่วยให้สามารถสแกนข้อมูลทั้งหมดแบบเรียลไทม์เพื่อหามัลแวร์และพฤติกรรมของพนักงานที่มีความเสี่ยงสูง

ตัวอย่างเช่น สมมติว่าพนักงานพยายามคัดลอกข้อมูลที่เป็นความลับนอกบริษัท ในกรณีดังกล่าว ระบบเหล่านี้จะไม่อนุญาตให้อุปกรณ์ทำสำเนา และจะแจ้งเตือนผู้ดูแลระบบให้หยุดการละเมิดความปลอดภัยนี้

นอกจากการตรวจสอบแล้ว ระบบข้อมูล NLP ยังสามารถจัดประเภทเอกสารใหม่โดยอัตโนมัติและตั้งค่าการเข้าถึงของผู้ใช้ตามระบบที่ตั้งค่าไว้แล้วสำหรับการเข้าถึงของผู้ใช้และการจัดประเภทเอกสาร

12. การวิเคราะห์เนื้อหาและการให้คะแนน

หนึ่งในแอปพลิเคชั่นที่น่าสนใจที่สุดของ NLP คือในด้านการตลาดเนื้อหา แพลตฟอร์มการตลาดเนื้อหาและ SEO ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เช่น Scalenut ช่วยให้นักการตลาดสร้างเนื้อหาคุณภาพสูงโดยใช้เทคนิค NLP เช่น การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ ความหมาย ไวยากรณ์ และการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

วิธีการทำงานนี้คืออัลกอริธึม NLP จะวิเคราะห์หน้าเว็บที่มีอันดับสูงสุดบนอินเทอร์เน็ตสำหรับคำหลักที่กำหนดและสถานที่เป้าหมาย ช่วยให้นักการตลาดค้นหาคำศัพท์ NLP ที่สำคัญซึ่งเครื่องมือค้นหาที่ใช้ NLP เช่น Google พิจารณาว่าเกี่ยวข้องกับคำหลักนั้นมาก

นอกจากนี้ เครื่องมือต่างๆ เช่น Scalenut ยังช่วยให้ผู้สร้างเนื้อหาตัดสินคุณภาพของงานด้วยเกรดเนื้อหาที่เป็นกรรมสิทธิ์ซึ่งตรวจสอบเงื่อนไข NLP และช่วยในระหว่างกระบวนการสร้างเนื้อหา พวกเขาช่วยให้คุณก้าวไปข้างหน้าอย่างดีที่สุดและเผยแพร่เนื้อหาที่มีส่วนร่วมมากที่สุดสำหรับบล็อก หน้า Landing Page อีเมล และคำถามของลูกค้า

มีหลายวิธีที่ NLP มีอิทธิพลต่อการเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือค้นหา เรียนรู้เกี่ยวกับสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดในบล็อก Scalenut เชิงลึก 'NLP SEO: คืออะไรและจะใช้อย่างไรเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา'

สำรวจ NLP สำหรับการตลาดเนื้อหาด้วย Scalenut

Scalenut เป็นเครื่องมือการตลาดเนื้อหาและ SEO ที่ใช้ NLP ซึ่งช่วยให้นักการตลาดจากทุกอุตสาหกรรมสร้างเนื้อหาที่น่าดึงดูด มีส่วนร่วม และน่าพึงพอใจสำหรับลูกค้าของตน

ค้นพบว่าเทคโนโลยี AI เช่น NLP สามารถช่วยคุณขยายธุรกิจออนไลน์ของคุณด้วยการเลือกคำที่เหมาะสมและนำแอปพลิเคชัน NLP ไปใช้ในชีวิตจริงได้อย่างไร

‍ ลงทะเบียนเพื่อทดลองใช้ฟรีวันนี้