Одним из важных аспектов любого бизнеса является понимание своих клиентов. Компании потратили большую часть своего времени и ресурсов на то, чтобы понять своих клиентов или технически обработать огромный объем неструктурированных данных в форме устной или письменной речи. Тем не менее, каждый изо всех сил пытается получить возможность получить идеи и информацию из огромного объема данных, доступных благодаря социальным сетям. Но теперь инновации в машинном обучении и глубоком обучении принесли вам мощную технологию «Обработка естественного языка (NLP)».
Что такое НЛП?
НЛП - это сочетание машинного обучения, искусственного интеллекта и лингвистики, которое позволяет нам разговаривать с машинами, как если бы они были людьми.
Подумайте об очень популярной и часто используемой поисковой системе Google. В конце концов, выборка данных достигается с использованием точно подходящих ключевых слов, связанных с логическими терминами, такими как Not, Or и т. Д. Итак, чтобы получить желаемые ответы, вы должны были знать его язык. Затем семантический поиск был внедрен в поисковике Google. Когда вы что-то ищете, алгоритм Google изучает ассоциации между словами. Итак, вы можете задать вопрос так же, как и своему другу. Внутренне ваш вопрос переводится в логический структурированный запрос, который скрыт от пользователя.
Та же технология поддерживает чат-бота. Просто спросите: "Какой самый дешевый рейс из Бхубанешвара в Пуну?" а ваш цифровой помощник получает информацию о рейсах из Бхубанешвара в Пуна, сравнивая фактор стоимости, чтобы найти самый низкий. Это устраняет необходимость в базе данных и графическом интерфейсе с возможностью выбора самого дешевого в качестве параметра цены.
Крупные игроки в мире программного обеспечения уже начали пользоваться преимуществами НЛП в виде Google Translate, Amazon Alexa или Apple Siri. Но не обязательно быть технологическим гигантом, чтобы использовать естественный язык для достижения бизнес-результатов. Вот несколько способов, которыми НЛП может улучшить ваш бизнес:
- Использование неструктурированных данных
НЛП расширяет сферу применения этого ответа, делая неструктурированные данные понятными для машины. Полнотекстовое извлечение интернет-контента обычно включает: извлечение сущности (имена, местоположения, ключевые слова), категоризацию текста (по тональности, контексту, цели или другим необходимым категориям. ), кластеризация (определение основных и новых тем), извлечение фактов (позволяет заполнять базы данных структурированной информацией для анализа, визуализации и предупреждений), извлечение взаимосвязей (используется для заполнения графовых баз данных для изучения взаимосвязей в реальном мире). Например, новости о слиянии компаний могут иметь большое влияние на торговые решения. Скорость, с которой слияние, игроки, цены могут быть включены в торговый алгоритм, может иметь последствия в миллионах долларов.
2. Анализ настроений
Анализ настроений - мощный инструмент для улучшения восприятия ваших клиентов и изменения восприятия вашего бренда. решения используются для извлечения смысла из миллионов массажей. Они определяют настроение одного или нескольких предложений в сообщении, чтобы измерить общее общественное мнение о конкретном бренде или событии. Эмоции в таких сообщениях могут не выражаться явно или быть смешанными, и решения для анализа настроений должны справляться с этой проблемой. Кроме того, анализ настроений можно использовать для анализа того, какие продукты или контексты увеличивают ценность вашего бренда, а какие - снижают ценность вашего бренда.
3. Персональный цифровой помощник
Как видно из Интернета, рост популярности чат-ботов наблюдается в индустрии программного обеспечения. Сегодня вы можете увидеть чат-бота службы поддержки клиентов на большинстве сайтов.
Представьте, что ваш чат-бот интегрировал вашу аналитику бизнес-аналитики во все аспекты вашего бизнеса, предлагая аналитику на основе данных в любое время дня. Он будет готов ответить на вопросы в чате Slack, на встрече в Skype или при подготовке к мероприятию в вашем Календаре Google. Вместо того, чтобы спрашивать себя «Кто был моим лучшим продавцом в этом году?» и просматривать свои данные, чтобы найти ответ, вы сможете просто задать этот вопрос чат-боту, и он ответит вам ответ так же прост, как если бы вы спрашивали друга в Whatsapp.
