12 rzeczywistych przykładów przetwarzania języka naturalnego (NLP) w działaniu

Jednym z największych orędowników NLP i jego zastosowań w naszym życiu jest jego wykorzystanie w algorytmach wyszukiwarek. Google używa przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby zrozumieć typowe błędy ortograficzne i wyświetlać trafne wyniki wyszukiwania, nawet jeśli pisownia jest błędna.

Za pośrednictwem tego bloga pomożemy Ci zrozumieć podstawy NLP za pomocą przykładów rzeczywistych zastosowań NLP.

Co to jest przetwarzanie języka naturalnego?

Przetwarzanie języka naturalnego to technologia sztucznej inteligencji, która umożliwia komputerom zrozumienie ludzkiego języka i jego delikatnych sposobów przekazywania informacji.

Przetwarzanie języka naturalnego to coś więcej niż wymyślna technologia. Jest to sposób współczesnego życia, coś, z czego wszyscy korzystamy, świadomie lub nieświadomie.

Czy kiedykolwiek przydarzyło ci się następujące zdarzenie?

Błędnie wpisujesz słowo w wyszukiwarce Google, ale i tak daje to prawidłowe wyniki wyszukiwania.

Jeśli tak, to widziałeś już NLP w akcji.

Jeśli tak się nie stało, poszukaj czegoś w Google, ale tylko w jednym słowie z błędem.

Wyszukajmy hasło „kosiarka do trawy”, ale przeliterujmy je na „lan mowr”.

Jak widać, Google rozpoznał nasz błąd ortograficzny w „lan mowr” i dał nam SERP dla kosiarki.

To nie tylko poprawianie naszych błędów ortograficznych; wyszukiwarki i asystenci głosowi, tacy jak „Ok Google” firmy Apple, „Siri” firmy Apple i „Alexa” firmy Amazon, używają algorytmów NLP. Umożliwiają użytkownikom wyszukiwanie w ich naturalnym języku i wciąż znajdują najtrafniejsze wyniki.

Aby dowiedzieć się więcej o NLP i wzroście wyszukiwań w języku naturalnym, zajrzyj na ten szczegółowy blog Scalenut „Co to jest wyszukiwanie w języku naturalnym i jak to działa”.

Jako marketerzy możesz korzystać z narzędzi NLP, aby poprawić jakość swoich treści. Identyfikując terminy NLP używane przez wyszukiwarek, marketerzy mogą lepiej pozycjonować się w wyszukiwarkach opartych na NLP i docierać do docelowych odbiorców.

Dzięki chatbotom opartym na NLP w Twojej witrynie możesz lepiej zrozumieć, co mówią odwiedzający, i dostosować witrynę, aby rozwiązać ich problemy. Ponadto, jeśli przeprowadzasz ankiety konsumenckie, możesz uzyskać wgląd w proces decyzyjny dotyczący produktów, usług i budżetów marketingowych.

Przykłady przetwarzania języka naturalnego, które każda firma powinna znać

Teraz, gdy masz już dobre zrozumienie NLP i tego, jak marketerzy mogą go używać do zwiększania skuteczności swoich wysiłków, spójrzmy na kilka przykładów NLP, które mogą Cię zainspirować.

1. Wyniki wyszukiwania

Jeśli przejdziesz do swojej ulubionej wyszukiwarki i zaczniesz pisać, niemal natychmiast zobaczysz rozwijaną listę sugestii.

To właśnie pokazuje Google, gdy wpisujemy „FIFA World Cup”.

To właśnie pokazuje Bing, gdy wpisujemy „FIFA World Cup”.

Teraz są bardzo duże szanse, że jeśli próbowałeś wyszukać „Mistrzostwa Świata FIFA”, chodziło Ci o nadchodzące mecze.

Ta niesamowita zdolność wyszukiwarek do oferowania sugestii i oszczędzania nam wysiłku związanego z wpisywaniem całej rzeczy lub terminu w naszym umyśle jest spowodowana NLP.

Teraz, jeśli po prostu wyszukasz „FIFA World Cup” w Google, pokaże ci coś takiego:

Dobra, zmieńmy to trochę.

Poszukajmy hasła „jak zbudować domek na drzewie”.

Jak widać, Google stara się bezpośrednio odpowiadać na nasze wyszukiwania odpowiednimi informacjami bezpośrednio w SERP.

Niezależnie od tego, czy wyszukujesz hasło „Mistrzostwa Świata FIFA”, czy „Jak zbudować domek na drzewie”, Google dostarcza najtrafniejsze informacje, np. „Harmonogram Mistrzostw Świata FIFA” i „Jak zbudować domek na drzewie”.

Czy to nie niesamowite, jak prawie zawsze rozumie, czego chcemy, nawet jeśli nie wpisujemy całego zapytania?

Dzieje się tak za sprawą NLP.

To dzięki metodom lingwistyki komputerowej NLP, takim jak klasyfikacja tekstu i analiza intencji użytkownika, wyszukiwarki takie jak Google generują „dziwacznie” trafne wyniki.

2. Przewidywanie tekstu i autokorekta

NLP nie tylko pomaga wyszukiwarkom. Jest również używany przez różne aplikacje do predykcyjnej analizy tekstu i autokorekty. Jeśli korzystałeś z Microsoft Word lub Dokumentów Google, widziałeś, jak autokorekta natychmiast zmienia pisownię słów.

Podobnie jak autokorekta pisowni, Gmail używa algorytmów przewidywania tekstu NLP do autouzupełniania słów, które chcesz wpisać.

Jak widać, Gmail automatycznie przewidział słowo „działa”. Takie cechy są efektem działania algorytmów NLP działających w tle.

I nie chodzi tylko o przewidywanie tekstu lub automatyczne poprawianie błędów ortograficznych; dzisiaj autorzy AI wykorzystujący NLP, tacy jak Scalenut, mogą tworzyć całe akapity znaczącego tekstu. Użytkownicy muszą po prostu podać temat i pewien kontekst dotyczący rodzaju treści, których chcą, a Scalenut tworzy wysokiej jakości treści w kilka sekund.

3. Filtry e-maili

Filtry poczty e-mail są głównym przypadkiem użycia NLP. Na początku była to tylko analiza skrzynek odbiorczych i filtrowanie złośliwych lub spamowych wiadomości e-mail. Ale ta funkcja przeszła długą drogę i ewoluowała w kierunku kategoryzowania e-maili na podstawie rodzaju treści, które zawierają.

Dzisiaj Gmail automatycznie kategoryzuje e-maile w Twojej skrzynce odbiorczej jako e-maile społecznościowe, e-maile aktualizacyjne, fora, promocje i spam za pomocą filtrów. Jest w stanie to zrobić za pomocą algorytmów NLP, które pomagają analizować treść wiadomości e-mail.

4. Analityka tekstowa

Jako użytkownicy internetu udostępniamy i łączymy się z ludźmi i organizacjami online. Produkujemy wiele danych – tutaj wpis w mediach społecznościowych, tam interakcja z chatbotem strony internetowej.

Czy nie byłoby wspaniale, gdybyś jako organizacja mogła przeanalizować wszystkie te dane i uzyskać przydatne informacje na temat swoich produktów i usług?

Analiza tekstu oparta na NLP może pomóc Ci wykorzystać każdy „bit” danych gromadzonych przez Twoją organizację i uzyskiwać spostrzeżenia i informacje w razie potrzeby.

Na przykład dzięki optycznemu rozpoznawaniu znaków (OCR) można konwertować wszystkie różne typy plików, takie jak obrazy, pliki PDF i PPT, na dane, które można edytować i przeszukiwać. Może pomóc w sortowaniu wszystkich nieustrukturyzowanych danych w przystępny, ustrukturyzowany format.

Innym zastosowaniem NLP w analizie tekstu są obliczenia lingwistyczne. Jeśli Twoja witryna ma chatbota, możesz użyć algorytmów NLP, aby rejestrować wszystkie interakcje z klientami i odpowiadać na pytania, takie jak „O co najczęściej pyta odwiedzający?” „Czy jest to związane z produktem lub usługą?” oraz „Co możemy zrobić, aby rozwiązać ten problem i poprawić jakość obsługi klienta?”

Aż 80% danych organizacji jest nieustrukturyzowanych, a NLP daje decydentom możliwość przekształcenia ich w dane ustrukturyzowane, które dają przydatne wglądy.

Organizacje w dowolnej dziedzinie, takiej jak SaaS lub eCommerce, mogą używać NLP do znajdowania spostrzeżeń konsumenckich na podstawie danych.

5. Tłumaczenie językowe

Jednym z najbardziej pomocnych zastosowań NLP jest tłumaczenie językowe. Możesz to zobaczyć na własne oczy. Po prostu odwiedź witrynę Tłumacza Google i wybierz swój język oraz język, na który chcesz przetłumaczyć swoje zdania.

Gdy zaczniesz pisać, Google zacznie tłumaczyć każde wypowiadane słowo na wybrany język. Powyżej możesz zobaczyć, jak to przetłumaczyło nasze angielskie zdanie na perski.

Niesamowite jest to, że nie ogranicza się do wpisywania tekstu; możesz także użyć Google Voice Translator. Ponownie, NLP działa w tle, aby dopasować angielskie słowa do perskich synonimów i sprawdzić perską gramatykę podczas tłumaczenia.

6. Podsumowanie tekstu

Innym użytecznym zastosowaniem NLP jest streszczanie tekstu. Z pomocą NLP komputery mogą łatwo zrozumieć ludzki język, analizować treść i tworzyć podsumowania danych bez utraty podstawowego znaczenia dłuższej wersji.

Na przykład w powyższym przykładzie „domek na drzewie” Google próbuje przejrzeć wszystkie treści związane z „domkiem na drzewie” w Internecie i wyświetlić odpowiednią odpowiedź bezpośrednio na stronie wyników wyszukiwania. Oto podsumowanie tekstu oparte na NLP w działaniu.

I to nie tylko wyszukiwarki. Marketerzy korzystają z pisarzy AI, którzy wykorzystują techniki streszczania tekstu NLP do generowania konkurencyjnych, wnikliwych i angażujących treści na różne tematy.

Niezależnie od tego, czy jest to wbudowane oprogramowanie, czy popularne narzędzie, takie jak Scalenut, użytkownicy mogą wybierać tematy, a algorytmy NLP będą przeglądać dostępne informacje na ten temat i generować odpowiedni tekst.

Zapytajmy Scalenuta: „Jak Dawid pokonał Goliata?”

Jak widać, nasz twórca AI wie, jak Dawid pokonał Goliata. David wykorzystał swoją wiedzę i sporządził szczegółowe plany wygrania tej epickiej bitwy. Jest to podobne do tego, w jaki sposób marketerzy konkurują z gigantami branży poprzez strategie marketingu treści.

Chodzi o to, że za pomocą technik podsumowania tekstu NLP marketerzy mogą tworzyć i publikować treści pasujące do intencji wyszukiwania NLP wykrywanej przez wyszukiwarki podczas dostarczania wyników wyszukiwania.

Jeśli używasz większości terminów NLP, których szukają wyszukiwarki, wyświetlając listę najbardziej odpowiednich stron internetowych dla użytkowników, Twoja witryna z pewnością pojawi się w wyszukiwarce tuż obok gigantów z branży.

7. Analiza sentymentu dla budowania marki

Analiza nastrojów to duży krok naprzód w sztucznej inteligencji i główny powód, dla którego NLP stało się tak popularne. Analizując dane, algorytmy NLP mogą przewidzieć ogólny sentyment do marki.

Jak widać na powyższym przykładzie, analiza nastrojów podanych danych tekstowych daje ogólny wynik nastrojów podmiotu na poziomie +3,2, co można przetłumaczyć jako „umiarkowanie pozytywne” dla danej marki.

NLP jest wykorzystywane w badaniach nastrojów konsumentów, aby pomóc firmom ulepszać swoje produkty i usługi lub tworzyć nowe, aby ich klienci byli jak najbardziej zadowoleni. Istnieje wiele narzędzi do słuchania w mediach społecznościowych, takich jak „Answer The Public”, które zapewniają konkurencyjne informacje marketingowe.

Analiza nastrojów NLP pomaga marketerom zrozumieć najpopularniejsze tematy związane z ich produktami i usługami oraz tworzyć skuteczne strategie.

8. Inteligentni asystenci

Każdy z nas korzystał z inteligentnych asystentów, takich jak Google, Alexa czy Siri. Niezależnie od tego, czy chodzi o odtwarzanie ulubionej piosenki, czy wyszukiwanie najnowszych faktów, ci inteligentni asystenci są zasilani kodem NLP, aby pomóc im zrozumieć język mówiony.

Używając tłumaczenia mowy na tekst i rozumienia języka naturalnego (NLU), rozumieją, co mówimy. Następnie za pomocą tłumaczeń tekstu na mowę z algorytmami generowania języka naturalnego (NLG) odpowiadają najistotniejszymi informacjami.

Jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o związku między NLP, NLU i NLG, oto blog Scalenut na temat NLP vs. NLU vs. NLG: Jaka jest różnica?

9. Chatboty i wirtualni asystenci napędzani sztuczną inteligencją

Głównym celem obsługi klienta jest rozwiązywanie problemów. Jeśli użytkownicy nie są w stanie czegoś zrobić, celem jest pomóc im to zrobić. Zwykle obejmuje to określony zestaw kroków, które należy wykonać. Chatboty oparte na sztucznej inteligencji mogą pomóc klientom z takimi problemami.

Chatboty klienckie działają na rzeczywistych interakcjach z klientami bez interwencji człowieka po przeszkoleniu z użyciem predefiniowanego zestawu instrukcji i konkretnych rozwiązań typowych problemów.

I nie chodzi tylko o interakcje z klientami; organizacje na dużą skalę mogą wykorzystywać chatboty NLP do innych celów, takich jak wewnętrzna wiki do procedur lub chatbot HR do wdrażania pracowników.

Na przykład Grupa Loreal wykorzystała chatbota AI o nazwie Mya, aby zwiększyć efektywność procesu rekrutacji.

Używają tego chatbota do sprawdzania ponad 1 miliona aplikacji każdego roku. Chatbot pyta kandydatów o podstawowe informacje, takie jak ich kwalifikacje zawodowe i doświadczenie zawodowe, a następnie łączy osoby spełniające wymagania z rekruterami w ich regionie.

Chatboty i wirtualni asystenci napędzani sztuczną inteligencją zwiększają efektywność profesjonalistów w różnych działach. Chatboty i wirtualni asystenci są możliwe dzięki zaawansowanym algorytmom NLP. Dają klientom, pracownikom i partnerom biznesowym nowy sposób na poprawę wydajności i efektywności procesów.

10. Automatyzacja zadań obsługi klienta

Chatboty oparte na NLP są również wystarczająco wydajne, aby zautomatyzować niektóre zadania w celu lepszej obsługi klienta. Na przykład banki używają chatbotów, aby pomagać klientom w wykonywaniu typowych zadań, takich jak blokowanie lub zamawianie nowej karty debetowej lub kredytowej.

Wszystko, co musisz zrobić, to wpisać lub powiedzieć o problemie, z którym się borykasz, a te chatboty NLP wygenerują raporty, poproszą o zmianę adresu lub usługi w Twoim imieniu.

NLP eliminuje ręczne procedury obsługi klienta i automatyzuje cały proces. Umożliwia klientom rozwiązywanie podstawowych problemów bez konieczności zatrudniania kierownika ds. obsługi klienta.

Dzięki chatbotom obsługi klienta opartym na NLP organizacje mają większą przepustowość, aby skoncentrować się na przyszłym rozwoju produktów.

11. Wykrywanie zagrożeń wewnętrznych i cyberbezpieczeństwo

W dzisiejszych czasach informacja jest wszystkim, a organizacje wykorzystują NLP do ochrony posiadanych informacji. Wewnętrzne naruszenia danych stanowią ponad 75% wszystkich incydentów naruszenia bezpieczeństwa.

W miarę rozwoju organizacje są bardziej podatne na naruszenia bezpieczeństwa. Ponieważ coraz więcej danych konsumenckich jest gromadzonych do badań rynkowych, zapewnienie bezpieczeństwa danych jest dla firm ważniejsze niż kiedykolwiek.

Mogą to być poufne informacje finansowe o klientach lub własność intelektualna Twojej firmy. Naruszenia bezpieczeństwa wewnętrznego mogą poważnie zaszkodzić reputacji Twojej firmy. Średni koszt naruszenia bezpieczeństwa wewnętrznego w 2018 roku wyniósł 8,6 miliona dolarów. Liczba ta wzrosłaby dopiero w 2022 roku.

Ale nie martw się. NLP ma rozwiązanie.

Firmy mogą uniknąć strat i uszczerbku na reputacji, które są trudne do naprawienia, jeśli mają kompleksowy system wykrywania zagrożeń. Algorytmy NLP mogą zapewnić 360-stopniowy widok danych organizacyjnych w czasie rzeczywistym.

Korporacyjne kanały komunikacji i rozwiązania do przechowywania danych wykorzystujące przetwarzanie języka naturalnego (NLP) pomagają w skanowaniu w czasie rzeczywistym wszystkich informacji pod kątem złośliwego oprogramowania i zachowań pracowników wysokiego ryzyka.

Załóżmy na przykład, że pracownik próbuje skopiować poufne informacje gdzieś poza firmą. W takim przypadku systemy te nie pozwolą urządzeniu na wykonanie kopii i zaalarmują administratora, aby zaprzestał tego naruszenia bezpieczeństwa.

Oprócz monitorowania system danych NLP może automatycznie klasyfikować nowe dokumenty i konfigurować dostęp użytkowników w oparciu o systemy, które zostały już skonfigurowane pod kątem dostępu użytkowników i klasyfikacji dokumentów.

12. Analiza i ocena treści

Jedno z najciekawszych zastosowań NLP znajduje się w obszarze content marketingu. Marketing treści i platformy SEO oparte na sztucznej inteligencji, takie jak Scalenut, pomagają marketerom tworzyć wysokiej jakości treści w oparciu o techniki NLP, takie jak rozpoznawanie nazwanych jednostek, semantyka, składnia i analiza dużych zbiorów danych.

Sposób, w jaki to działa, polega na tym, że algorytmy NLP analizują najlepsze strony w Internecie dla danego słowa kluczowego i lokalizacji docelowej. Pomagają marketerom znaleźć ważne terminy NLP, które wyszukiwarki korzystające z NLP, takie jak Google, uważają za bardzo odpowiednie dla słowa kluczowego.

Ponadto narzędzia takie jak Scalenut pomagają twórcom treści ocenić jakość ich pracy za pomocą zastrzeżonej oceny treści, która sprawdza warunki NLP i pomaga w procesie tworzenia treści. Pozwalają pokazać się z jak najlepszej strony i publikować najbardziej angażujące treści na blogach, stronach docelowych, e-mailach i pytaniach klientów.

Istnieje wiele sposobów, w jakie NLP wpływa na optymalizację wyszukiwarek; dowiedz się o nich wszystkich w tym szczegółowym blogu Scalenut, „NLP SEO: co to jest i jak go używać do optymalizacji treści”.

Poznaj NLP w marketingu treści dzięki Scalenut

Scalenut to oparte na NLP narzędzie do marketingu treści i SEO, które pomaga marketerom z każdej branży tworzyć atrakcyjne, angażujące i zachwycające treści dla swoich klientów.

Dowiedz się, w jaki sposób technologie sztucznej inteligencji, takie jak NLP, mogą pomóc w skalowaniu biznesu online dzięki odpowiedniemu doborowi słów i wdrażaniu aplikacji NLP w prawdziwym życiu.

‍Zarejestruj się na bezpłatny okres próbny już dziś.