11 примеров применений NLP в бизнесе
Обработка естественного языка (NLP) помогает бизнесу анализировать текстовые данные, такие как отзывы, сообщения и заявки, выявлять настроения и намерения, автоматически переводить текст, распознавать речь и обнаруживать срочность. Это улучшает обслуживание клиентов, ускоряет процессы и позволяет эффективно управлять данными.
Чем мы вообще занимались до появления онлайн-переводчиков и автокоррекции?
Многие из инструментов, которые упрощают нашу жизнь сегодня, стали возможны благодаря обработке естественного языка (ОЕЯ) – области искусственного интеллекта, которая помогает машинам понимать человеческий язык.
Инструменты обработки естественного языка важны для бизнеса, который работает с большим количеством неструктурированных текстов, таких как электронные письма, сообщения в соцсетях, онлайн-чаты, ответы на опросы и другие данные.
Используя ОЕЯ на рабочем месте, компании могут анализировать данные, чтобы находить важное в хаосе, и получать ценные сведения, которые помогают автоматизировать задачи и принимать бизнес-решения.
Итак, как обработка естественного языка может сделать ваш бизнес умнее? Читайте дальше, чтобы узнать.
Многие из инструментов, которые упрощают нашу жизнь сегодня, стали возможны благодаря обработке естественного языка (ОЕЯ) – области искусственного интеллекта, которая помогает машинам понимать человеческий язык.
Инструменты обработки естественного языка важны для бизнеса, который работает с большим количеством неструктурированных текстов, таких как электронные письма, сообщения в соцсетях, онлайн-чаты, ответы на опросы и другие данные.
Используя ОЕЯ на рабочем месте, компании могут анализировать данные, чтобы находить важное в хаосе, и получать ценные сведения, которые помогают автоматизировать задачи и принимать бизнес-решения.
Итак, как обработка естественного языка может сделать ваш бизнес умнее? Читайте дальше, чтобы узнать.
11 лучших приложений для обработки естественного языка
Инструменты обработки естественного языка могут помочь бизнесу анализировать данные и находить полезную информацию, автоматизировать трудоемкие процессы и получать конкурентное преимущество.
Давайте рассмотрим 11 самых интересных применений обработки естественного языка в бизнесе:
1. Анализ настроений
Машинам особенно трудно понимать мнения людей, так как мы часто используем сарказм и иронию. Однако анализ настроений способен распознавать тонкие нюансы эмоций и мнений и определять, насколько они положительные или отрицательные.
Анализируя настроения в реальном времени, вы можете отслеживать упоминания в социальных сетях (и справляться с негативными комментариями до того, как они перерастут в большую проблему), оценивать реакцию клиентов на вашу последнюю маркетинговую кампанию или запуск продукта и получать общее представление о том, как клиенты относятся к вашей компании.
Также можно периодически проводить анализ настроений, чтобы понять, что нравится и не нравится клиентам в отдельных аспектах вашего бизнеса ‒ возможно, они в восторге от новой функции, но разочарованы обслуживанием клиентов. Эти данные помогут вам принимать более разумные решения, показывая, что именно нужно улучшить.
2. Классификация текста
Классификация текста – это задача анализа текста, которая также включает в себя анализ настроений. Она позволяет автоматически понимать, обрабатывать и категоризировать неструктурированные тексты.
Представьте, что вам нужно проанализировать сотни открытых ответов на недавний опрос NPS. Делать это вручную займет много времени и будет дорого. Но что если вы сможете обучить модель обработки естественного языка, которая автоматически будет помечать ваши данные за считанные секунды, используя заранее определенные категории и ваши собственные критерии?
Вы можете использовать классификатор тем для ответов на опрос NPS, который автоматически распределяет ваши данные по темам, таким как Поддержка клиентов, Функции, Удобство использования и Цены. Попробуйте и посмотрите, как это работает!
3. Чат-боты и виртуальные помощники
Чат-боты и виртуальные помощники используются для автоматического ответа на вопросы. Они понимают естественный язык и могут давать подходящие ответы с помощью генерации естественного языка.
Обычные системы для ответов на вопросы следуют заранее определённым правилам, тогда как чат-боты и виртуальные помощники, основанные на ИИ, могут учиться на каждом взаимодействии и понимать, как им нужно отвечать. Главное преимущество: они учатся и со временем улучшаются.
Эти умные машины всё чаще помогают в поддержке клиентов, так как могут решить до 80% рутинных запросов и передавать более сложные вопросы живым сотрудникам. Чат-боты и виртуальные помощники работают круглосуточно, что позволяет ускорить время отклика и освободить агентов от повторяющихся и времязатратных запросов.
4. Извлечение текста
Извлечение текста, или извлечение информации, автоматически находит в тексте конкретные данные, такие как имена, компании, места и другие подобные вещи. Это также называют распознаванием именованных сущностей. Можно извлекать ключевые слова в тексте, а также заранее определенные данные, такие как серийные номера товаров и модели.
Применение извлечения текста включает в себя обработку входящих заявок в поддержку и выявление конкретных данных, таких как названия компаний, номера заказов и адреса электронной почты, без необходимости открывать и читать каждую заявку.
Вы также можете использовать извлечение текста для ввода данных. Можно извлечь нужную информацию и настроить систему так, чтобы она автоматически заносила эту информацию в вашу базу данных.
Извлечение ключевых слов, с другой стороны, дает общее представление о содержании текста. В сочетании с анализом настроений, извлечение ключевых слов может дать дополнительные сведения, показывая, какие слова клиенты использовали чаще всего для выражения негативного отношения к вашему продукту или услуге.
5. Машинный перевод
Машинный перевод (МП) – одно из первых применений обработки естественного языка. Хотя переводы от Facebook иногда кажутся почти идеальными, машинный перевод всё ещё сталкивается с проблемой понимания контекста.
Тем не менее, если вы давно пользуетесь Google Translate, вы заметите, что он значительно улучшился с момента своего появления, в основном благодаря достижениям в области нейронных сетей и большому объему данных.
Автоматический перевод особенно полезен в бизнесе, потому что он упрощает общение, позволяет компаниям охватывать более широкую аудиторию и быстро и недорого понимать иностранные документы.
6. Суммирование текста
Автоматическое суммирование текста делает то, что и предполагается по названию – оно сокращает текст, выделяя самую важную информацию. Его основная цель – упростить обработку большого объема данных, таких как научные статьи, новости или юридические документы.
Есть два способа суммирования текста с помощью обработки естественного языка: извлечение ключевых фраз из текста и создание краткого изложения без добавления новой информации, и создание новых фраз, перефразирующих исходный текст. Второй подход более распространен и эффективен.
7. Рыночная разведка
Маркетологи могут использовать обработку естественного языка, чтобы лучше понять своих клиентов и создать более эффективные стратегии.
Анализ тем, настроений, ключевых слов и намерений в неструктурированных данных может значительно улучшить исследование рынка, выявляя тренды и бизнес-возможности. Также можно анализировать данные, чтобы выявить проблемы клиентов и следить за конкурентами (узнавая, что у них работает хорошо, а что нет).
8. Автокоррекция
Обработка естественного языка играет важную роль в программах для проверки грамматики и автокоррекции. Инструменты, такие как Grammarly, используют NLP, чтобы помочь вам улучшить ваши тексты, выявляя ошибки в грамматике, орфографии или структуре предложений.
9. Классификация намерений
Классификация намерений заключается в определении цели или намерения, которое стоит за текстом. Помимо чат-ботов, обнаружение намерений может принести пользу в продажах и обслуживании клиентов.
Анализируя взаимодействия с клиентами, такие как электронные письма, чаты или сообщения в соцсетях, можно выявить клиентов, готовых к покупке. Чем быстрее вы сможете обнаружить и классифицировать такие запросы, тем больше у вас шансов превратить их в клиентов. Попробуйте использовать классификатор электронной почты для сортировки ответов по категориям, таким как Заинтересован, Не заинтересован и Отказаться.
Кроме того, поиск намерений клиентов в заявках на поддержку или сообщениях в соцсетях может помочь обнаружить клиентов, которые могут уйти, что даст вам возможность предпринять меры для их возвращения.
10. Обнаружение срочности
Техники обработки естественного языка могут помочь определить срочность текста. Вы можете обучить модель обнаружения срочности по своим критериям, чтобы она распознавала слова и выражения, указывающие на важность или недовольство. Это поможет вам приоритизировать самые важные запросы и избежать их затеряться среди нерешённых заявок.
Обнаружение срочности улучшает время отклика и эффективность, что положительно сказывается на удовлетворённости клиентов.
11. Распознавание речи
Технология распознавания речи использует обработку естественного языка, чтобы преобразовать spoken language в формат, понятный машине.
Системы распознавания речи являются важной частью виртуальных помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant. Однако распознавание речи всё чаще используется в бизнесе. Например, добавив функцию преобразования речи в текст в бизнес-программное обеспечение, компании могут автоматически транскрибировать звонки, отправлять электронные письма и даже переводить.
Давайте рассмотрим 11 самых интересных применений обработки естественного языка в бизнесе:
1. Анализ настроений
Машинам особенно трудно понимать мнения людей, так как мы часто используем сарказм и иронию. Однако анализ настроений способен распознавать тонкие нюансы эмоций и мнений и определять, насколько они положительные или отрицательные.
Анализируя настроения в реальном времени, вы можете отслеживать упоминания в социальных сетях (и справляться с негативными комментариями до того, как они перерастут в большую проблему), оценивать реакцию клиентов на вашу последнюю маркетинговую кампанию или запуск продукта и получать общее представление о том, как клиенты относятся к вашей компании.
Также можно периодически проводить анализ настроений, чтобы понять, что нравится и не нравится клиентам в отдельных аспектах вашего бизнеса ‒ возможно, они в восторге от новой функции, но разочарованы обслуживанием клиентов. Эти данные помогут вам принимать более разумные решения, показывая, что именно нужно улучшить.
2. Классификация текста
Классификация текста – это задача анализа текста, которая также включает в себя анализ настроений. Она позволяет автоматически понимать, обрабатывать и категоризировать неструктурированные тексты.
Представьте, что вам нужно проанализировать сотни открытых ответов на недавний опрос NPS. Делать это вручную займет много времени и будет дорого. Но что если вы сможете обучить модель обработки естественного языка, которая автоматически будет помечать ваши данные за считанные секунды, используя заранее определенные категории и ваши собственные критерии?
Вы можете использовать классификатор тем для ответов на опрос NPS, который автоматически распределяет ваши данные по темам, таким как Поддержка клиентов, Функции, Удобство использования и Цены. Попробуйте и посмотрите, как это работает!
3. Чат-боты и виртуальные помощники
Чат-боты и виртуальные помощники используются для автоматического ответа на вопросы. Они понимают естественный язык и могут давать подходящие ответы с помощью генерации естественного языка.
Обычные системы для ответов на вопросы следуют заранее определённым правилам, тогда как чат-боты и виртуальные помощники, основанные на ИИ, могут учиться на каждом взаимодействии и понимать, как им нужно отвечать. Главное преимущество: они учатся и со временем улучшаются.
Эти умные машины всё чаще помогают в поддержке клиентов, так как могут решить до 80% рутинных запросов и передавать более сложные вопросы живым сотрудникам. Чат-боты и виртуальные помощники работают круглосуточно, что позволяет ускорить время отклика и освободить агентов от повторяющихся и времязатратных запросов.
4. Извлечение текста
Извлечение текста, или извлечение информации, автоматически находит в тексте конкретные данные, такие как имена, компании, места и другие подобные вещи. Это также называют распознаванием именованных сущностей. Можно извлекать ключевые слова в тексте, а также заранее определенные данные, такие как серийные номера товаров и модели.
Применение извлечения текста включает в себя обработку входящих заявок в поддержку и выявление конкретных данных, таких как названия компаний, номера заказов и адреса электронной почты, без необходимости открывать и читать каждую заявку.
Вы также можете использовать извлечение текста для ввода данных. Можно извлечь нужную информацию и настроить систему так, чтобы она автоматически заносила эту информацию в вашу базу данных.
Извлечение ключевых слов, с другой стороны, дает общее представление о содержании текста. В сочетании с анализом настроений, извлечение ключевых слов может дать дополнительные сведения, показывая, какие слова клиенты использовали чаще всего для выражения негативного отношения к вашему продукту или услуге.
5. Машинный перевод
Машинный перевод (МП) – одно из первых применений обработки естественного языка. Хотя переводы от Facebook иногда кажутся почти идеальными, машинный перевод всё ещё сталкивается с проблемой понимания контекста.
Тем не менее, если вы давно пользуетесь Google Translate, вы заметите, что он значительно улучшился с момента своего появления, в основном благодаря достижениям в области нейронных сетей и большому объему данных.
Автоматический перевод особенно полезен в бизнесе, потому что он упрощает общение, позволяет компаниям охватывать более широкую аудиторию и быстро и недорого понимать иностранные документы.
6. Суммирование текста
Автоматическое суммирование текста делает то, что и предполагается по названию – оно сокращает текст, выделяя самую важную информацию. Его основная цель – упростить обработку большого объема данных, таких как научные статьи, новости или юридические документы.
Есть два способа суммирования текста с помощью обработки естественного языка: извлечение ключевых фраз из текста и создание краткого изложения без добавления новой информации, и создание новых фраз, перефразирующих исходный текст. Второй подход более распространен и эффективен.
7. Рыночная разведка
Маркетологи могут использовать обработку естественного языка, чтобы лучше понять своих клиентов и создать более эффективные стратегии.
Анализ тем, настроений, ключевых слов и намерений в неструктурированных данных может значительно улучшить исследование рынка, выявляя тренды и бизнес-возможности. Также можно анализировать данные, чтобы выявить проблемы клиентов и следить за конкурентами (узнавая, что у них работает хорошо, а что нет).
8. Автокоррекция
Обработка естественного языка играет важную роль в программах для проверки грамматики и автокоррекции. Инструменты, такие как Grammarly, используют NLP, чтобы помочь вам улучшить ваши тексты, выявляя ошибки в грамматике, орфографии или структуре предложений.
9. Классификация намерений
Классификация намерений заключается в определении цели или намерения, которое стоит за текстом. Помимо чат-ботов, обнаружение намерений может принести пользу в продажах и обслуживании клиентов.
Анализируя взаимодействия с клиентами, такие как электронные письма, чаты или сообщения в соцсетях, можно выявить клиентов, готовых к покупке. Чем быстрее вы сможете обнаружить и классифицировать такие запросы, тем больше у вас шансов превратить их в клиентов. Попробуйте использовать классификатор электронной почты для сортировки ответов по категориям, таким как Заинтересован, Не заинтересован и Отказаться.
Кроме того, поиск намерений клиентов в заявках на поддержку или сообщениях в соцсетях может помочь обнаружить клиентов, которые могут уйти, что даст вам возможность предпринять меры для их возвращения.
10. Обнаружение срочности
Техники обработки естественного языка могут помочь определить срочность текста. Вы можете обучить модель обнаружения срочности по своим критериям, чтобы она распознавала слова и выражения, указывающие на важность или недовольство. Это поможет вам приоритизировать самые важные запросы и избежать их затеряться среди нерешённых заявок.
Обнаружение срочности улучшает время отклика и эффективность, что положительно сказывается на удовлетворённости клиентов.
11. Распознавание речи
Технология распознавания речи использует обработку естественного языка, чтобы преобразовать spoken language в формат, понятный машине.
Системы распознавания речи являются важной частью виртуальных помощников, таких как Siri, Alexa и Google Assistant. Однако распознавание речи всё чаще используется в бизнесе. Например, добавив функцию преобразования речи в текст в бизнес-программное обеспечение, компании могут автоматически транскрибировать звонки, отправлять электронные письма и даже переводить.
Откройте для себя инструменты обработки естественного языка
Обработка естественного языка имеет много интересных применений.
Инструменты обработки естественного языка помогают бизнесу обрабатывать большие объемы неструктурированных данных, таких как заявки в поддержку, посты в соцсетях, ответы на опросы и другие.
Они не только позволяют получать полезные данные для принятия решений, но и автоматизировать трудоемкие задачи.
Инструменты обработки естественного языка помогают бизнесу обрабатывать большие объемы неструктурированных данных, таких как заявки в поддержку, посты в соцсетях, ответы на опросы и другие.
Они не только позволяют получать полезные данные для принятия решений, но и автоматизировать трудоемкие задачи.
Получите оценку проекта
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности
Оцените свой проект! Заполните форму ниже
Похожие статьи
© ООО «АЛЛ СИИ», 2024