Inhoud
- Wat is natuurlijke taalverwerking?
- Wat zijn de kenmerken ervan?
- Waarde extraheren voor bedrijven
- Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
- De relatie tussen NLP en analyse
- Enkele praktische use cases
- Wat is de toekomstige trend?
- Gevolgtrekking
Bron: Stylephotographs / Dreamstime.com
Afhaal:
Met natuurlijke taalverwerking kunnen gegevens worden verwerkt en geanalyseerd die nog niet eerder beschikbaar waren, wat meer diepgaande inzichten mogelijk maakt.
Naarmate we snel vorderen op het gebied van informatica en technologie, wordt natuurlijke taalverwerking (NLP) steeds relevanter voor bedrijven en ondernemingen. Natuurlijke taal is niets anders dan waar mensen het over hebben in eenvoudige, eenvoudige taal, op verschillende elektronische media zoals sociale netwerken, blogs, forums, enz. Dus begrip en verwerking van deze natuurlijke taal staat bekend als NLP. Het resultaat van deze verwerking is van grote waarde voor het bedrijfsleven, omdat het de gevoelens, emoties en denkprocessen van de gewone gebruikers extraheert. Op basis van deze inzichten kunnen ondernemingen de juiste acties ondernemen en hun bedrijfswaarde verhogen.
Wat is natuurlijke taalverwerking?
Natuurlijke taalverwerking (ook wel computationele taalkunde genoemd) is een veld van kunstmatige intelligentie (AI) dat dicteert hoe een mens met een computer kan communiceren zonder machinetaal te gebruiken, maar eerder met behulp van natuurlijke mensentalen. De invoer kan zowel schriftelijk als mondeling worden uitgevoerd.
Om dit te laten gebeuren, moeten mensen computers leren hoe ze de talen die ze spreken gebruiken en begrijpen. Dit is ook een van de grootste uitdagingen voor NLP.Een voorbeeld van een dergelijke situatie is een zin waarin woorden meer dan één betekenis kunnen hebben, zoals 'babyzwaluwen vliegen'. Dit kunnen twee verschillende betekenissen hebben, die volledig afhangen van het woord dat als werkwoord wordt gebruikt (zwaluwen of vliegen) ), welk woord een zelfstandig naamwoord is (baby of zwaluwen) of een bijvoeglijk naamwoord (baby). In het geval van mensen hangt het begrijpen van de betekenis af van wat het onderwerp is en wat logisch is binnen de con van het gesprek.
Om dit probleem op te lossen, moet de software dus worden geprogrammeerd om de con of het onderwerp en de structuur van geldige en ongeldige verklaringen te begrijpen. Machine learning is een belangrijk onderdeel van NLP. AI kan de spraakpatronen van een gebruiker analyseren om het aan hem gegeven commando gemakkelijk te begrijpen.
Wat zijn de kenmerken ervan?
Het concept van NLP heeft een storm teweeggebracht in de moderne technologische wereld. NLP kan worden gebruikt om elke interactie met computers met zijn vele functies drastisch te vereenvoudigen. NLP kan worden gebruikt voor analyse vanwege de enorme mogelijkheden voor taalverwerking. Het kan ook diepgaande analyses uitvoeren, wat het erg belangrijk maakt op het gebied van zaken, geneeskunde en wetenschap. NLP kan zelfs worden gebruikt om de ene taal gemakkelijk, snel en nauwkeurig naar een andere taal te vertalen. Het heeft ook datamining-mogelijkheden en kan worden gebruikt om een genoemde entiteit te extraheren met behulp van de mogelijkheid van entiteitsherkenning. Een ander kenmerk van NLP is dat het automatisch grote hoeveelheden kan samenvatten. Al deze functies maken NLP perfect voor de business intelligence (BI) van een bedrijf.
Er zijn duizenden functies en voordelen van natuurlijke taalverwerking. NLP heeft alle noodzakelijke aspecten die een bedrijf kunnen helpen nuttige informatie uit enorme hoeveelheden gegevens te halen, betere documentatie te bieden en de efficiëntie van de documentatieprocessen te verbeteren.
Waarde extraheren voor bedrijven
Natuurlijke taalverwerking kan, indien verstandig gebruikt, de waarde van een bedrijf echt benutten. De waarde van een bedrijf neemt toe naarmate de klantloyaliteit toeneemt, en natuurlijke taalverwerking kan het bedrijf helpen precies dat te doen.
NLP kan door het bedrijf worden gebruikt voor vele technieken zoals sentimentanalyse, die het bedrijf kunnen helpen om inzicht te krijgen in de gevoelens van de klanten wanneer ze met het bedrijf omgaan. Dit inzicht, wanneer opgenomen in de inzichten verkregen uit gedragsvoorspelling, kan het bedrijf helpen de beste diensten aan de klanten te bieden. Dit verhoogt de klantloyaliteit voor het bedrijf en de waarde van het bedrijf wordt automatisch verhoogd. (Zie Social Chatter: hoort uw bedrijf te luisteren voor meer informatie over sentimentanalyse)
Geen bugs, geen stress - Uw stapsgewijze handleiding voor het creëren van levensveranderende software zonder uw leven te vernietigen
U kunt uw programmeervaardigheden niet verbeteren als niemand om softwarekwaliteit geeft.
De relatie tussen NLP en analyse
Natuurlijke taalverwerking heeft een component die bekend staat als natuurlijk taalbegrip. Zoals de naam al doet vermoeden, gaat dit component vooral over het feitelijke begrip van de machine door de machine. Hoewel er veel gebruik wordt gemaakt van natuurlijk taalbegrip, is een van de belangrijkste toepassingen analyse of sentimentanalyse.
De behoefte aan en sentimentanalyse ontstond toen bedrijven zich begonnen te realiseren dat hoewel datamining uit transactiegegevens hen hielp meer te begrijpen over de toekomstige acties van klanten en de toekomstige markt, ze eigenlijk niet op de hoogte zijn van de sentimenten en de emoties van de klant tijdens dergelijke transacties. Dit kan leiden tot communicatiekloven en zelfs een hindernis blijken te zijn om de klanten te begrijpen. Bedrijven moesten dus op de hoogte zijn van de gevoelens van de klant om hun vertrouwen te winnen. (Zie 7 Stappen voor het leren van datamining en data science voor meer informatie over datamining.)
Natuurlijk taalbegrip kan worden gebruikt voor sentimentanalyse vanuit veel verschillende plaatsen. Deze tools kunnen bijvoorbeeld op internet zoeken naar merkreferenties en kunnen u vertellen of dit negatieve, positieve of gemengde reacties waren. Een andere plek waar nuttige inzichten kunnen worden verkregen, is de server van het bedrijf. NLP kan worden gebruikt om de spam uit te filteren en alleen de nuttige delen te bewaren. NLP is een zeer belangrijk onderdeel van de analyse, omdat het is afgeleid van NLP zelf.
Enkele praktische use cases
Veel bedrijven gebruiken en sentiment analyse voor het verbeteren van hun klantenbestand. Bedrijven gebruiken dit om meer inzicht te krijgen in de gevoelens en de gevoelens van de klanten na het gebruik van hun diensten. Enkele voorbeelden van dergelijke bedrijven zijn Kia Motors, Best Buy, Intuit en Cisco Systems.
Zelfs Paramount Pictures maakt gebruik van dit systeem om de kwaliteit van hun films te kennen en om de gevoelens van niet alleen hun klanten te begrijpen, maar ook van alle aan het bedrijf gelieerde personen, inclusief investeerders en werknemers van het bedrijf. Bedrijven zoals Intel en IBM gebruiken deze technologie ook om informatie te krijgen over de gevoelens van hun werknemers.
Wat is de toekomstige trend?
Bedrijven concurreren onderling fel om het maximale uit hun klanten te halen en hen de best mogelijke service te bieden. In de toekomst zal deze concurrentie alleen maar toenemen, waarbij nieuwe bedrijven zich voordoen als concurrenten van de bestaande.
In dit geval zullen de NLP en analyse net zo belangrijk blijven als altijd. Dergelijke technologieën zullen bedrijven helpen om gemakkelijk een voorsprong op de concurrentie te krijgen.
Gevolgtrekking
Elke dag is een strijd om bedrijven, een strijd om voor concurrenten te racen, een strijd om de meeste klantenondersteuning te krijgen en een strijd om winst te maken en tegelijkertijd de beste diensten aan klanten te bieden. Voor dit doel kan business intelligence een zeer belangrijk onderdeel van het bedrijf zijn. Een van de belangrijkste taken is om het bedrijf te helpen inzicht te krijgen in het gedrag van de klanten, wat het bedrijf verder helpt de beste professionele diensten aan te bieden.
Hoewel inzichten over het huidige klantgedrag nuttig kunnen zijn om het toekomstige klantgedrag te voorspellen, kan de analyse van de gevoelens van de klant nog meer bruikbare inzichten bieden en kan een bedrijf helpen beslissen of zijn services goed genoeg zijn of niet, en zo niet, wat kan worden gedaan om de kwaliteit van de services te verbeteren. Hoewel dit concept vrij nieuw is, wordt het door veel bedrijven snel overgenomen. Dit helpt zowel een bedrijf als zijn klanten, aangezien de eerste een loyale klantenkring verkrijgt, terwijl de tweede de diensten van de beste kwaliteit ontvangen.