תוֹכֶן
- מהו עיבוד שפה טבעית?
- מהן התכונות שלה?
- חילוץ ערך לעסקים
- אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
- הקשר בין NLP לניתוח
- כמה מקרים לשימוש מעשי
- מה המגמה העתידית?
- סיכום
מקור: Stylep Photographs / Dreamstime.com
להסיר:
עיבוד שפה טבעית מאפשר עיבוד וניתוח של נתונים שלא היו זמינים בעבר, ומאפשרים תובנות מעמיקות יותר.
ככל שאנו מתקדמים במהירות בתחום המחשוב והטכנולוגיה, עיבוד שפות טבעיות (NLP) הופך להיות רלוונטי יותר לעסקים ועסקים. שפה טבעית איננה אלא מה שאנשים מדברים בשפה פשוטה ופשוטה, במדיומים אלקטרוניים שונים כמו רשתות חברתיות, בלוגים, פורומים וכו '. לכן, הבנת ועיבוד שפה טבעית זו מכונה NLP. לתוצאה של עיבוד זה יש ערך משמעותי לעסקים, מכיוון שהוא מחלץ את הרגשות, הרגשות ותהליכי המחשבה של המשתמשים המשותפים. בהתבסס על תובנות אלה, ארגונים יכולים לנקוט בפעולות ראויות ולהעלות את הערך העסקי שלהם.
מהו עיבוד שפה טבעית?
עיבוד שפות טבעיות (המכונה לעתים גם בלשנות חישובית) הוא תחום של בינה מלאכותית (AI) המכתיב כיצד בן אנוש יכול לתקשר עם מחשב מבלי להשתמש בשפת מכונה, אלא באמצעות שפות אנושיות טבעיות. ניתן לקחת את הקלט בצורה כתובה או מדוברת.
כדי שזה יקרה, על בני האדם ללמד מחשבים כיצד הם משתמשים ולהבין את השפות שהם מדברים. זהו גם אחד האתגרים הגדולים ביותר עבור NLP.דוגמה למצב כזה היא ביטוי שבו מילים יכולות להיות בעלות יותר ממשמעות אחת, כמו "זנב בולע תינוק". יכולות להיות לכך שתי משמעויות שונות, התלויות לחלוטין במילה המשמשת כפועל (בולעת או עף) ), איזו מילה היא שם עצם (תינוק או בולעת) או שמא שם תואר (תינוק). במקרה של בני אדם, הבנת המשמעות תלויה במה הנושא ובמה הגיוני במסגרת שיחה.
לפיכך, לפיתרון בעיה זו, יש לתכנת את התוכנה להבנת הנושאים או הנושא והמבנה של הצהרות תקפות ולא חוקיות. למידת מכונה היא חלק עיקרי ב- NLP. AI יכול לנתח את דפוסי הדיבור של משתמש כדי להבין בקלות את הפקודה שניתנה לו.
מהן התכונות שלה?
הרעיון של NLP הביא סערה בעולם הטכנולוגי המודרני. ניתן להשתמש ב- NLP כדי לפשט באופן דרסטי כל אינטראקציה עם מחשבים עם התכונות הרבות שלה. ניתן להשתמש ב- NLP לניתוח בגלל יכולות עיבוד השפה העצומות שלו. זה יכול גם לבצע ניתוח מעמיק, מה שהופך אותו לחשוב מאוד בתחומי העסקים, הרפואה והמדע. ניתן אפילו להשתמש ב- NLP לתרגום שפה אחת לשפה אחרת בקלות, במהירות ובמדויק. יש לו גם יכולות כריית נתונים וניתן להשתמש בהן כדי לחלץ ישות בשם בעזרת היכולת שלה לזהות ישויות. תכונה נוספת של NLP היא שהיא יכולה לסכם אוטומטית כמויות אדירות של. כל התכונות הללו הופכות את NLP למושלמת למודיעין העסקי (BI) של חברה.
יש אלפי תכונות ויתרונות של עיבוד שפה טבעית. ל- NLP יש את כל ההיבטים הנחוצים שיכולים לעזור לחברה לכרות מידע שימושי מכמויות אדירות של נתונים, לספק תיעוד טוב יותר ולשפר את יעילות התהליכים לתיעוד.
חילוץ ערך לעסקים
עיבוד שפה טבעית, אם משתמשים בו בתבונה, יכול באמת למנף את ערך החברה. הערך של חברה עולה כאשר נאמנות הלקוחות עולה, ועיבוד שפה טבעית יכול לעזור לחברה לעשות בדיוק את זה.
החברה יכולה לשמש NLP לטכניקות רבות כמו ניתוח סנטימנטים, שיכולים לעזור לחברה לקבל תובנות לגבי רגשות הלקוחות כאשר הם מתקשרים עם החברה. תובנה זו, כלולה בתובנות שנצברו מניבוי התנהגות, יכולה לסייע לחברה לספק את השירותים הטובים ביותר ללקוחות. זה יגדיל את נאמנות הלקוחות לחברה ושווי החברה יגדל אוטומטית. (למידע נוסף על ניתוח סנטימנטים, ראה פטפט חברתי: האם החברה שלך צריכה להקשיב?)
אין באגים, אין מתח - המדריך השלב אחר צעד שלך ליצירת תוכנה לשינוי חיים מבלי להרוס את חייך
אתה לא יכול לשפר את כישורי התכנות שלך כאשר לאף אחד לא אכפת מאיכות התוכנה.
הקשר בין NLP לניתוח
לעיבוד שפה טבעית יש מרכיב המכונה הבנת שפה טבעית. רכיב זה, כשמו כן הוא, עוסק בעיקר בהבנתה של המכונה בשפה האנושית. אמנם ישנם שימושים רבים בהבנת השפה הטבעית, אך אחד היישומים העיקריים הוא ניתוח או ניתוח סנטימנטים.
הצורך בניתוח הסנטימנט התעורר כאשר חברות החלו להבין כי בעוד שכריית נתונים מנתונים עסקיים עזרה להם להבין יותר על פעולותיהם העתידיות של הלקוחות והשוק העתידי, הן אינן יודעות בפועל על הרגשות והרגשות של הלקוח. במהלך עסקאות כאלה. זה יכול להוביל לפערי תקשורת ואף להתברר כמשל בדרך להבנת הלקוחות. לפיכך, עסקים היו צריכים לדעת על רגשות הלקוח, בכדי לזכות באמונם. (למידע נוסף על כריית נתונים, ראה 7 שלבים ללימוד כריית נתונים ומדעי נתונים.)
ניתן להשתמש בהבנת השפה הטבעית לניתוח רגשות ממקומות רבים ושונים. לדוגמה, כלים אלה יכולים לחפש באינטרנט הפניות למותג ויכולים לומר לך אם היו תגובות שליליות, חיוביות או מעורבות. מקום נוסף ממנו ניתן להשיג תובנות שימושיות הוא שרת החברה. ניתן להשתמש ב- NLP כדי לסנן את דואר הזבל ולשמור רק על החלקים השימושיים. NLP הוא חלק חשוב מאוד מהניתוח, שכן הוא נגזר מ- NLP עצמו.
כמה מקרים לשימוש מעשי
חברות רבות משתמשות בניתוח סנטימנטים לצורך שיפור בסיס הלקוחות שלהם. חברות משתמשות בזה כדי להבין יותר את הרגשות והתחושות של הלקוחות לאחר השימוש בשירותיהן. כמה דוגמאות לחברות כאלה כוללות Kia Motors, Best Buy, Intuit ו- Cisco Systems.
אפילו Paramount Pictures משתמש במערכת זו, על מנת לדעת על איכות הסרטים שלהם ולהבין את רגשותיהם של לא רק הלקוחות שלהם, אלא כל אדם שקשור לחברה, כולל משקיעים ועובדי החברה. חברות כמו אינטל ו- IBM משתמשות גם בטכנולוגיה זו כדי לקבל מידע על רגשות העובדים שלהם.
מה המגמה העתידית?
חברות מתחרות ביניהן קשה בכדי להפיק את המרב מהלקוחות ולספק להן את השירותים הטובים ביותר שאפשר. בעתיד תחרות זו תגדל רק בעוצמה, כאשר חברות חדשות יתייצבו כמתחרות על אלה הקיימות.
במקרה זה, ה- NLP והניתוח יתבררו כחשובים כתמיד. טכנולוגיות כאלה יסייעו לחברות להשיג יתרון על פני התחרות בקלות.
סיכום
כל יום הוא קרב על עסקים, קרב למירוץ לפני המתחרים, מאבק להשגת בסיס התמיכה בלקוחות והקרב להשגת רווחים תוך מתן השירותים הטובים ביותר ללקוחות. למטרה זו, בינה עסקית יכולה להיות חלק חשוב מאוד בחברה. אחת מתפקידיה העיקריים היא לעזור לחברה לקבל תובנות לגבי התנהגות הלקוחות, מה שמסייע לחברה להציע את השירותים המקצועיים הטובים ביותר.
בעוד שתובנות לגבי התנהגות הלקוח הנוכחי יכולות להיות מועילות לחיזוי התנהגות הלקוח העתידית, ניתוח הרגשות של הלקוח יכול לספק תובנות מועילות עוד יותר ויכולות לעזור לחברה להחליט אם שירותיה טובים מספיק או לא, ואם לא, מה ניתן לעשות כדי לשפר את איכות השירותים. אמנם הרעיון הזה די חדש, אך הוא מאומץ במהירות על ידי חברות רבות. זה עוזר לחברה וגם ללקוחותיה, שכן הראשונה צוברת בסיס לקוחות נאמן, ואילו האחרונה מקבלת את השירותים האיכותיים ביותר.