NộI Dung
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
- Tính năng của nó là gì?
- Trích xuất giá trị cho doanh nghiệp
- Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
- Mối quan hệ giữa NLP và phân tích
- Một số trường hợp sử dụng thực tế
- Xu hướng tương lai là gì?
- Phần kết luận
Nguồn: Phong cách chụp ảnh / Dreamstime.com
Lấy đi:
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép xử lý và phân tích dữ liệu không có sẵn trước đây, cho phép hiểu biết sâu hơn.
Khi chúng ta đang tiến bộ nhanh chóng trong lĩnh vực điện toán và công nghệ, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) đang trở nên phù hợp hơn với các doanh nghiệp và doanh nghiệp. Ngôn ngữ tự nhiên không là gì ngoài những gì mọi người đang nói về ngôn ngữ đơn giản, đơn giản, trong các phương tiện điện tử khác nhau như mạng xã hội, blog, diễn đàn, v.v. Vì vậy, hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên này được gọi là NLP. Kết quả của quá trình xử lý này có một giá trị quan trọng đối với doanh nghiệp, vì nó trích xuất cảm xúc, cảm xúc và quá trình suy nghĩ của người dùng thông thường. Dựa trên những hiểu biết này, doanh nghiệp có thể thực hiện các hành động phù hợp và tăng giá trị kinh doanh của họ.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên là gì?
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (đôi khi còn được gọi là ngôn ngữ học tính toán) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo (AI) chỉ ra cách con người có thể tương tác với máy tính mà không cần sử dụng ngôn ngữ máy, mà sử dụng ngôn ngữ tự nhiên của con người. Đầu vào có thể được thực hiện dưới dạng viết hoặc nói.
Để điều này xảy ra, con người phải dạy cho máy tính cách chúng sử dụng và hiểu ngôn ngữ mà chúng nói. Đây cũng là một trong những thách thức lớn nhất đối với NLP.Một ví dụ về tình huống như vậy là một cụm từ trong đó các từ có thể có nhiều hơn một nghĩa, như nuốt con ruồi. Từ này có thể có hai nghĩa khác nhau, phụ thuộc hoàn toàn vào từ đang được sử dụng làm động từ (nuốt hoặc bay ), từ nào là danh từ (bé hay nuốt) hoặc liệu đó có phải là tính từ (bé) không. Trong trường hợp của con người, việc hiểu ý nghĩa phụ thuộc vào chủ đề là gì và điều gì có ý nghĩa trong phạm vi của cuộc trò chuyện.
Vì vậy, để giải quyết vấn đề này, phần mềm phải được lập trình để hiểu về con hoặc chủ đề và cấu trúc của các báo cáo hợp lệ và không hợp lệ. Học máy là một phần chính của NLP. AI có thể phân tích các mẫu giọng nói của người dùng để dễ dàng hiểu lệnh được đưa ra cho nó.
Tính năng của nó là gì?
Khái niệm về NLP đã mang lại một cơn bão trong thế giới công nghệ hiện đại. NLP có thể được sử dụng để đơn giản hóa mạnh mẽ mọi tương tác với máy tính với nhiều tính năng của nó. NLP có thể được sử dụng để phân tích vì khả năng xử lý ngôn ngữ to lớn của nó. Nó cũng có thể phân tích sâu, điều này làm cho nó rất quan trọng trong các lĩnh vực kinh doanh, y học và khoa học. NLP thậm chí có thể được sử dụng để dịch một ngôn ngữ sang ngôn ngữ khác một cách dễ dàng, nhanh chóng và chính xác. Nó cũng có khả năng khai thác dữ liệu và có thể được sử dụng để trích xuất một thực thể có tên với sự trợ giúp của khả năng nhận dạng thực thể. Một tính năng khác của NLP là nó có thể tự động tóm tắt số lượng lớn. Tất cả các tính năng này làm cho NLP hoàn hảo cho trí tuệ kinh doanh (BI) của một công ty.
Có hàng ngàn tính năng và lợi ích của việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên. NLP có tất cả các khía cạnh cần thiết có thể giúp một công ty khai thác thông tin hữu ích từ lượng dữ liệu khổng lồ, cung cấp tài liệu tốt hơn và cải thiện hiệu quả của các quy trình cho tài liệu.
Trích xuất giá trị cho doanh nghiệp
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nếu được sử dụng một cách khôn ngoan, thực sự có thể tận dụng giá trị của một công ty. Giá trị của một công ty tăng lên khi lòng trung thành của khách hàng tăng lên và việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp công ty thực hiện chính xác điều đó.
NLP có thể được công ty sử dụng cho nhiều kỹ thuật như phân tích tình cảm, điều này có thể giúp công ty hiểu rõ hơn về cảm xúc của khách hàng khi họ tương tác với công ty. Cái nhìn sâu sắc này, khi bao gồm những hiểu biết thu được từ dự đoán hành vi, có thể giúp công ty cung cấp dịch vụ tốt nhất cho khách hàng. Điều này sẽ tăng lòng trung thành của khách hàng đối với công ty và giá trị của công ty sẽ tự động tăng lên. (Để tìm hiểu thêm về phân tích tình cảm, hãy xem Trò chuyện xã hội: Công ty của bạn có nên lắng nghe không?)
Không lỗi, không căng thẳng - Hướng dẫn từng bước của bạn để tạo ra phần mềm thay đổi cuộc sống mà không phá hủy cuộc sống của bạn
Bạn không thể cải thiện kỹ năng lập trình của mình khi không ai quan tâm đến chất lượng phần mềm.
Mối quan hệ giữa NLP và phân tích
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có một thành phần được gọi là hiểu ngôn ngữ tự nhiên. Thành phần này, như tên gọi của nó, chủ yếu liên quan đến sự hiểu biết thực tế về ngôn ngữ của con người. Mặc dù có nhiều cách sử dụng hiểu ngôn ngữ tự nhiên, một trong những ứng dụng chính là phân tích hoặc phân tích tình cảm.
Nhu cầu và phân tích tình cảm nảy sinh khi các công ty bắt đầu nhận ra rằng trong khi khai thác dữ liệu từ dữ liệu giao dịch giúp họ hiểu thêm về hành động trong tương lai của khách hàng và thị trường tương lai, họ thực sự không biết về tình cảm và cảm xúc của khách hàng trong các giao dịch như vậy. Điều này có thể dẫn đến khoảng cách giao tiếp và thậm chí chứng tỏ là một trở ngại trong cách hiểu khách hàng. Vì vậy, các doanh nghiệp cần phải biết về cảm xúc của khách hàng, để có được sự tin tưởng của họ. (Để biết thêm về khai thác dữ liệu, hãy xem 7 bước để học khai thác dữ liệu và khoa học dữ liệu.)
Hiểu ngôn ngữ tự nhiên có thể được sử dụng để phân tích tình cảm từ nhiều nơi khác nhau. Ví dụ: các công cụ này có thể tìm kiếm trên internet các tài liệu tham khảo thương hiệu và có thể cho bạn biết nếu đây là những phản ứng tiêu cực, tích cực hoặc hỗn hợp. Một nơi khác mà từ đó những hiểu biết hữu ích có thể đạt được là máy chủ của công ty. NLP có thể được sử dụng để lọc các thư rác và chỉ giữ lại các phần hữu ích. NLP là một phần rất quan trọng của phân tích, vì nó có nguồn gốc từ chính NLP.
Một số trường hợp sử dụng thực tế
Nhiều công ty đang sử dụng và phân tích tình cảm để tăng cường cơ sở khách hàng của họ. Các công ty đang sử dụng điều này để hiểu thêm về tình cảm và cảm xúc của khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ của họ. Một số ví dụ về các công ty như vậy bao gồm Kia Motors, Best Buy, Intuit và Cisco Systems.
Ngay cả Paramount Pictures cũng đang sử dụng hệ thống này, để biết về chất lượng phim của họ và hiểu được cảm xúc của không chỉ khách hàng của họ, mà bất kỳ người nào liên quan đến công ty, bao gồm cả các nhà đầu tư và nhân viên của công ty. Các công ty như Intel và IBM cũng đang sử dụng công nghệ này để có được thông tin về tình cảm của nhân viên của họ.
Xu hướng tương lai là gì?
Các công ty đang cạnh tranh quyết liệt với nhau để có được nhiều khách hàng nhất và cung cấp cho họ những dịch vụ tốt nhất có thể. Trong tương lai, sự cạnh tranh này sẽ chỉ tăng cường độ, với các công ty mới đóng vai trò là đối thủ cạnh tranh với những người hiện có.
Trong trường hợp này, NLP và phân tích sẽ chứng minh quan trọng hơn bao giờ hết. Những công nghệ như vậy sẽ giúp các công ty có được lợi thế cạnh tranh dễ dàng.
Phần kết luận
Mỗi ngày là một cuộc chiến cho các doanh nghiệp, một cuộc chiến để chạy đua với các đối thủ, một cuộc chiến để có được cơ sở hỗ trợ khách hàng nhất và một cuộc chiến để kiếm lợi nhuận trong khi cung cấp dịch vụ tốt nhất cho khách hàng. Đối với mục đích này, kinh doanh thông minh có thể là một phần rất quan trọng của công ty. Một trong những nhiệm vụ chính của nó là giúp công ty hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, điều này giúp công ty cung cấp các dịch vụ chuyên nghiệp tốt nhất.
Mặc dù hiểu biết sâu sắc về hành vi khách hàng hiện tại có thể hữu ích để dự đoán hành vi khách hàng trong tương lai, việc phân tích cảm xúc của khách hàng có thể cung cấp những hiểu biết hữu ích hơn nữa và có thể giúp công ty quyết định xem dịch vụ của họ có đủ tốt hay không, và nếu không, những gì có thể được thực hiện để cải thiện chất lượng dịch vụ. Trong khi khái niệm này còn khá mới mẻ, nó đang được nhiều công ty áp dụng nhanh chóng. Điều này giúp cả công ty và khách hàng của mình, vì trước đây có được một cơ sở khách hàng trung thành, trong khi công ty sau nhận được các dịch vụ chất lượng tốt nhất.