5 کاربرد در دنیای واقعی پردازش زبان طبیعی (NLP)

ارسال شده در |

5 کاربرد در دنیای واقعی پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی (NLP) یک زمینه مطالعاتی است که بر توانمندسازی کامپیوترها برای درک و تفسیر زبان انسان تمرکز دارد. NLP شامل استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و پردازش داده های زبان طبیعی، مانند متن یا گفتار است.

NLP اخیراً در تعدادی از کاربردهای عملی، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، ربات‌های گفتگو و تشخیص گفتار گنجانده شده است. NLP توسط مشاغل در طیف گسترده ای از بخش ها برای خودکارسازی سیستم های مراقبت از مشتری، افزایش ابتکارات بازاریابی و بهبود پیشنهادات محصول استفاده می شود.

موارد مرتبط: 5 کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استفاده

به طور خاص، این مقاله به تجزیه و تحلیل احساسات، ربات‌های گفتگو، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن و تشخیص گفتار به عنوان پنج نمونه از NLP در دنیای واقعی نگاه می‌کند. این برنامه‌ها پتانسیل ایجاد انقلابی در نحوه برقراری ارتباط با فناوری دارند و آن را طبیعی‌تر، بصری‌تر و کاربرپسندتر می‌کنند.

تحلیل احساسات

NLP می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های متنی برای تعیین احساسات نویسنده نسبت به یک محصول، خدمات یا نام تجاری خاص استفاده شود. این در برنامه هایی مانند نظارت بر رسانه های اجتماعی، تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و تحقیقات بازار استفاده می شود.

یکی از کاربردهای رایج NLP تجزیه و تحلیل احساسات بازار سهام است که در آن سرمایه گذاران و معامله گران احساسات رسانه های اجتماعی را در یک سهام یا بازار خاص بررسی می کنند. برای مثال، یک سرمایه‌گذار می‌تواند از NLP برای بررسی توییت‌ها یا اخبار مربوط به یک سهام خاص استفاده کند تا نگرش کلی بازار نسبت به آن سهام را مشخص کند. سرمایه گذاران می توانند با مطالعه اصطلاحات استفاده شده در این منابع، تشخیص دهند که آیا این منابع در مورد سهام نظرات مثبت یا منفی ابراز می کنند.

با ارائه اطلاعات در مورد احساسات بازار و امکان دادن به سرمایه گذاران برای اصلاح استراتژی های خود در صورت لزوم، تحقیقات احساسات می تواند به سرمایه گذاران در اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه تر کمک کند. به عنوان مثال، اگر سهامی احساسات مثبت زیادی دریافت کند، یک سرمایه گذار ممکن است به خرید سهام بیشتری فکر کند، در حالی که احساسات منفی ممکن است باعث شود که آنها را بفروشند یا خرید را متوقف کنند.

چت ربات ها

NLP را می توان برای ساخت رابط های مکالمه برای چت بات ها استفاده کرد که می توانند پرس و جوهای زبان طبیعی را بفهمند و به آنها پاسخ دهند. این در سیستم‌های پشتیبانی مشتری، دستیاران مجازی و سایر برنامه‌هایی که نیاز به تعامل انسان‌مانند است، استفاده می‌شود.

یک ربات چت مانند ChatGPT که می تواند به مشتریان در مورد سؤالات حساب، تاریخچه تراکنش و سایر سؤالات مالی کمک کند، ممکن است توسط یک مؤسسه مالی با استفاده از NLP ایجاد شود. به لطف توانایی ربات چت در درک و پاسخ به سوالات زبان طبیعی، مشتریان به راحتی می توانند اطلاعات مورد نیاز خود را به دست آورند.

ترجمه ماشینی

NLP می تواند برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر استفاده شود. این در برنامه هایی مانند Google Translate، Skype Translator و سایر خدمات ترجمه زبان استفاده می شود.

به طور مشابه، یک شرکت چند ملیتی ممکن است از NLP برای ترجمه توضیحات محصول و مواد بازاریابی از زبان اصلی خود به زبان های بازارهای هدف خود استفاده کند. این به آنها اجازه می دهد تا به طور مؤثرتری با مشتریان در مناطق مختلف ارتباط برقرار کنند.

خلاصه سازی متن

از NLP می توان برای خلاصه کردن اسناد و مقالات طولانی به نسخه های کوتاه تر و مختصر استفاده کرد. این در برنامه‌هایی مانند خدمات جمع‌آوری اخبار، خلاصه مقالات پژوهشی و سایر خدمات مدیریت محتوا استفاده می‌شود.

NLP می‌تواند توسط یک گردآورنده اخبار برای فشرده‌سازی اخبار طولانی به نسخه‌های کوتاه‌تر و خواناتر استفاده شود. بدون نیاز به خواندن کل مقاله، خوانندگان می توانند بلافاصله خلاصه ای از اخبار را به لطف خلاصه سازی متن دریافت کنند.

مرتبط: 7 مثال هوش مصنوعی (AI) در زندگی روزمره

تشخیص گفتار

NLP را می توان برای تبدیل زبان گفتاری به متن استفاده کرد که امکان رابط های مبتنی بر صدا و دیکته را فراهم می کند. این در برنامه هایی مانند دستیار مجازی، خدمات رونویسی گفتار به متن و سایر برنامه های کاربردی مبتنی بر صدا استفاده می شود.

یک دستیار مجازی، مانند الکسا از آمازون یا دستیار از گوگل، از NLP برای درک دستورالعمل های گفتاری و پاسخ به سوالات به زبان طبیعی استفاده می کند. کاربران به جای تایپ کردن دستورات یا پرس و جو، اکنون می توانند با صحبت کردن با دستیار صحبت کنند.