تبلیغاتکسب درآمد آنلاینکسب و کارمارکتینگ

پردازش زبان طبیعی چیست؟-مفهوم اصطلاح NLP

 
کسب‌وکارها غرق در داده‌های بدون ساختار هستند و تجزیه و تحلیل و پردازش همه این داده‌ها بدون کمک پردازش زبان طبیعی (NLP) برای آنها غیرممکن است .

برای یادگیری اینکه پردازش زبان طبیعی چیست، چگونه NLP می‌تواند کسب‌وکارها را مؤثرتر کند، و تکنیک‌ها و مثال‌های محبوب پردازش زبان طبیعی را بخوانید. در نهایت، ما به شما نشان خواهیم داد که چگونه با ابزارهای NLP با استفاده آسان شروع کنید.

به عنوان مثال ، تحلیل احساسات را در نظر بگیرید که از پردازش زبان طبیعی برای تشخیص احساسات در متن استفاده می کند. این وظیفه طبقه بندی یکی از محبوب ترین وظایف NLP است که اغلب توسط مشاغل برای تشخیص خودکار احساسات برند در رسانه های اجتماعی استفاده می شود . تجزیه و تحلیل این تعاملات می تواند به برندها کمک کند تا مسائل فوری مشتری را که باید فوراً به آنها پاسخ دهند، شناسایی کنند یا رضایت کلی مشتری را نظارت کنند.

چرا پردازش زبان طبیعی مهم است؟

یکی از دلایل اصلی که پردازش زبان طبیعی برای مشاغل بسیار حیاتی است این است که می توان از آن برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های متنی مانند نظرات رسانه های اجتماعی، بلیط های پشتیبانی مشتری، بررسی های آنلاین، گزارش های خبری و موارد دیگر استفاده کرد.

همه این داده‌های کسب‌وکار حاوی انبوهی از بینش‌های ارزشمند است، و NLP می‌تواند به سرعت به کسب‌وکارها کمک کند این بینش‌ها را کشف کنند.

این کار را با کمک به ماشین‌ها برای درک زبان انسان به روشی سریع‌تر، دقیق‌تر و سازگارتر از عوامل انسانی انجام می‌دهد.

ابزارهای NLP داده‌ها را به‌صورت بلادرنگ، 24 ساعته و 7 روز هفته پردازش می‌کنند و معیارهای یکسانی را برای همه داده‌های شما اعمال می‌کنند، بنابراین می‌توانید مطمئن شوید که نتایج دریافتی دقیق هستند – و با تناقض‌ها همراه نیستند.

هنگامی که ابزارهای NLP می توانند بفهمند که یک متن در مورد چیست، و حتی مواردی مانند احساسات را اندازه گیری کند، کسب و کارها می توانند شروع به اولویت بندی و سازماندهی داده های خود به روشی متناسب با نیاز خود کنند.

چالش های NLP

در حالی که چالش‌های زیادی در پردازش زبان طبیعی وجود دارد ، مزایای NLP برای مشاغل بسیار زیاد است و NLP را به سرمایه‌گذاری ارزشمندی تبدیل می‌کند.

با این حال، قبل از شروع NLP، مهم است که بدانید آن چالش ها چیست.

زبان انسان پیچیده، مبهم، بی نظم و متنوع است. بیش از 6500 زبان در جهان وجود دارد که همه آنها قواعد نحوی و معنایی خاص خود را دارند.

حتی انسان ها هم برای درک زبان تلاش می کنند.

بنابراین برای اینکه ماشین‌ها زبان طبیعی را بفهمند ، ابتدا باید به چیزی تبدیل شود که بتوانند آن را تفسیر کنند.

در NLP، نحو و تحلیل معنایی کلیدی برای درک ساختار دستوری یک متن و شناسایی نحوه ارتباط کلمات با یکدیگر در یک زمینه خاص هستند. اما، تبدیل متن به چیزی که ماشین ها می توانند پردازش کنند، پیچیده است.

دانشمندان داده باید ابزارهای NLP را آموزش دهند تا فراتر از تعاریف و ترتیب کلمات نگاه کنند، زمینه، ابهامات کلمات و سایر مفاهیم پیچیده مرتبط با زبان انسان را درک کنند.

پردازش زبان طبیعی چگونه کار می کند؟

در پردازش زبان طبیعی، زبان انسان به قطعات جدا می شود تا ساختار دستوری جملات و معنای کلمات را بتوان در متن تحلیل و درک کرد. این به رایانه ها کمک می کند تا متن گفتاری یا نوشتاری را مانند انسان بخوانند و بفهمند.

در اینجا چند کار اساسی پیش‌پردازش NLP وجود دارد که دانشمندان داده‌ها باید قبل از اینکه ابزارهای NLP بتوانند زبان انسان را درک کنند، انجام دهند:

  • Tokenization: متن را به واحدهای معنایی کوچکتر یا بندهای منفرد تجزیه می کند
  • برچسب گذاری بخشی از گفتار : علامت گذاری کلمات به عنوان اسم، افعال، صفت، قید، ضمایر و غیره
  • ریشه‌بندی و واژه‌سازی: استاندارد کردن کلمات با تقلیل آنها به اشکال ریشه‌ای
  • توقف حذف کلمه : فیلتر کردن کلمات رایجی که اطلاعات منحصر به فرد کمی یا هیچ اطلاعات منحصر به فردی اضافه نمی کنند، به عنوان مثال، حروف اضافه و مقاله (at, to, a, the).

تنها در این صورت است که ابزارهای NLP می توانند متن را به چیزی تبدیل کنند که یک ماشین می تواند آن را بفهمد.

مرحله بعدی ساخت یک الگوریتم NLP است.

الگوریتم های پردازش زبان طبیعی

هنگامی که داده های شما از قبل پردازش شد، زمان آن رسیده است که به مرحله بعدی بروید: ایجاد یک الگوریتم NLP و آموزش آن به طوری که بتواند زبان طبیعی را تفسیر کند و وظایف خاصی را انجام دهد.

دو الگوریتم اصلی وجود دارد که می توانید برای حل مسائل NLP از آنها استفاده کنید:

  1. رویکرد مبتنی بر قانون سیستم‌های مبتنی بر قواعد بر قواعد دستوری دست‌ساز متکی هستند که باید توسط متخصصان زبان‌شناسی یا مهندسان دانش ایجاد شوند. این اولین رویکرد برای ایجاد الگوریتم‌های NLP بود و امروزه نیز از آن استفاده می‌شود.

  2. الگوریتم های یادگیری ماشینی از سوی دیگر، مدل‌های یادگیری ماشینی مبتنی بر روش‌های آماری هستند و پس از ارائه مثال‌ها (داده‌های آموزشی) انجام وظایف را یاد می‌گیرند.

بزرگترین مزیت الگوریتم های یادگیری ماشینی توانایی آنها در یادگیری به تنهایی است. نیازی به تعریف قوانین دستی ندارید – در عوض ماشین‌ها از داده‌های قبلی یاد می‌گیرند تا خودشان پیش‌بینی کنند و انعطاف‌پذیری بیشتری را فراهم کنند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی داده‌های آموزشی و خروجی‌های مورد انتظار (برچسب‌ها) را برای آموزش ماشین‌ها به منظور ایجاد ارتباط بین یک ورودی خاص و خروجی متناظر آن تغذیه می‌کنند. سپس ماشین‌ها از روش‌های تحلیل آماری استفاده می‌کنند تا «بانک دانش» خود را بسازند و تشخیص دهند که کدام ویژگی‌ها متون را به بهترین شکل نشان می‌دهند، قبل از اینکه برای داده‌های دیده نشده (متون جدید) پیش‌بینی کنند:

نحوه عملکرد NLP با یادگیری ماشینی الگوریتم‌ها به داده‌های آموزشی و برچسب‌های مورد انتظار تغذیه می‌شوند تا به آنها در پیش‌بینی داده‌های دیده نشده کمک کنند

مثال های پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی شما را قادر می‌سازد تا وظایف مختلفی را انجام دهید، از طبقه‌بندی متن و استخراج داده‌های مرتبط گرفته تا ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر و خلاصه‌سازی مطالب طولانی.

طبقه بندی متن

طبقه‌بندی متن یکی از اساسی‌ترین وظایف NLP است و شامل تخصیص دسته‌ها (برچسب‌ها) به یک متن، بر اساس محتوای آن است. مدل‌های طبقه‌بندی می‌توانند اهداف مختلفی داشته باشند، به عنوان مثال:

تحلیل احساسات

تجزیه و تحلیل احساسات فرآیند تجزیه و تحلیل احساسات در متن و طبقه بندی آنها به عنوان مثبت، منفی یا خنثی است. با اجرای تجزیه و تحلیل احساسات در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصول، نظرسنجی‌های NPS و بازخورد مشتریان، کسب‌وکارها می‌توانند بینش‌های ارزشمندی درباره نحوه درک مشتریان از برند خود به دست آورند. برای مثال، این نظرات مشتری و محصول Zoom را در نظر بگیرید:

Negative tweet about Zoom's customer support

Positive tweet about Zoom's new product feature

مجهز به پردازش زبان طبیعی، طبقه‌بندی‌کننده احساسات می‌تواند تفاوت‌های ظریف هر نظر را درک کند و به طور خودکار اولین بررسی را منفی و دومی را به عنوان مثبت برچسب گذاری کند. تصور کنید نظرات منفی در مورد برند شما در رسانه های اجتماعی افزایش یافته است. ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات می توانند فوراً این را تشخیص دهند تا بتوانید قبل از بروز مشکل بزرگتر اقدام کنید.

طبقه بندی موضوع

طبقه بندی موضوع شامل شناسایی مضامین یا موضوعات اصلی در یک متن و تخصیص برچسب های از پیش تعریف شده است. برای آموزش طبقه بندی کننده موضوع خود، باید با داده هایی که در حال تجزیه و تحلیل هستید آشنا باشید، بنابراین می توانید دسته بندی های مرتبط را تعریف کنید. برای مثال، ممکن است برای یک شرکت نرم‌افزاری کار کنید و تعداد زیادی بلیط پشتیبانی مشتری دریافت کنید که به مشکلات فنی، قابلیت استفاده و درخواست‌های ویژگی اشاره می‌کند. در این مورد، ممکن است برچسب‌های خود را به‌عنوان اشکالات، درخواست‌های ویژگی و UX/IX تعریف کنید .

تشخیص قصد

تشخیص قصد شامل شناسایی هدف، هدف یا قصد پشت یک متن است. این یک راه عالی برای مرتب‌سازی پاسخ‌های ایمیل فروش خروجی بر اساس علاقه‌مندان، نیاز به اطلاعات، لغو اشتراک، پرش و غیره است. برچسب علاقه‌مند می‌تواند به شما کمک کند به محض اینکه ایمیلی وارد صندوق ورودی شما شد، فرصت فروش بالقوه‌ای را پیدا کنید!

استخراج متن

نمونه دیگری از NLP استخراج متن است که شامل بیرون کشیدن قطعات خاصی از داده هایی است که قبلاً در یک متن وجود دارد. این یک راه عالی برای خلاصه کردن خودکار متن یا یافتن اطلاعات کلیدی است. رایج ترین نمونه های مدل های استخراج عبارتند از:

استخراج کلمه کلیدی

استخراج کلمه کلیدی به طور خودکار مهمترین کلمات و عبارات یک متن را استخراج می کند. این می تواند پیش نمایشی از محتوا و موضوعات اصلی آن را بدون نیاز به خواندن هر قطعه به شما ارائه دهد. این درخواست ویژگی را در زیر بررسی کنید که با استخراج کننده کلمه کلیدی عمومی MonkeyLearn پردازش شده است :

با متن خودت تست کن

نتایج

برچسب بزنیدارزش
کلمه کلیدیالون ماسک
کلمه کلیدیتصویر دوم
کلمه کلیدیلباس فضایی
کلمه کلیدینگاه بدن
کلمه کلیدیطراحی جدید
کلمه کلیدیعکس
کلمه کلیدیاسپیس ایکس

شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER)

شناسایی نهاد نامگذاری شده (NER) به شما امکان می دهد نام افراد، شرکت ها، مکان ها و غیره را از داده های خود استخراج کنید.

ترجمه ماشینی

این یکی از اولین مشکلاتی بود که محققان NLP به آن پرداختند. ابزارهای ترجمه آنلاین (مانند Google Translate) از تکنیک های مختلف پردازش زبان طبیعی برای دستیابی به سطوح انسانی از دقت در ترجمه گفتار و متن به زبان های مختلف استفاده می کنند. مدل‌های مترجم سفارشی را می‌توان برای یک دامنه خاص آموزش داد تا دقت نتایج را به حداکثر برساند.

مدل سازی موضوع

مدل سازی موضوع مشابه طبقه بندی موضوع است. این مثال از پردازش زبان طبیعی با گروه بندی متون با کلمات و عبارات مشابه، موضوعات مرتبط را در یک متن پیدا می کند.

از آنجایی که نیازی به ایجاد لیستی از تگ های از پیش تعریف شده یا برچسب گذاری هیچ داده ای ندارید، زمانی که هنوز با داده های خود آشنا نیستید، گزینه خوبی برای تجزیه و تحلیل اکتشافی است.

تولید زبان طبیعی (NLG)

تولید زبان طبیعی ، به اختصار NLG، یک وظیفه پردازش زبان طبیعی است که شامل تجزیه و تحلیل داده های بدون ساختار و استفاده از آن به عنوان ورودی برای ایجاد خودکار محتوا است.

می توان از آن برای تولید پاسخ های خودکار، نوشتن ایمیل و حتی کتاب استفاده کرد!

کاربردهای پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا داده‌های بدون ساختار -مانند ایمیل‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصول، نظرسنجی‌های آنلاین و بلیط‌های پشتیبانی مشتری- را درک کنند و بینش‌های ارزشمندی برای بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری خود به دست آورند. شرکت‌ها همچنین از NLP برای خودکارسازی وظایف معمول، کاهش زمان و هزینه‌ها و در نهایت کارآمدتر شدن استفاده می‌کنند.

در اینجا چند نمونه از نحوه اجرای NLP توسط مشاغل وجود دارد :

به طور خودکار بازخورد مشتری را تجزیه و تحلیل کنید

تجزیه و تحلیل بازخورد مشتریان برای دانستن اینکه مشتریان در مورد محصول شما چه فکر می کنند ضروری است. با این حال، پردازش این داده ها ممکن است دشوار باشد. NLP می‌تواند به شما کمک کند از داده‌های کیفی از نظرسنجی‌های آنلاین، بررسی‌های محصول یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی استفاده کنید و برای بهبود کسب‌وکار خود اطلاعاتی کسب کنید.

به عنوان مثال، نظرسنجی های NPS اغلب برای اندازه گیری رضایت مشتری استفاده می شود . ابتدا، از مشتریان خواسته می‌شود که بر اساس احتمال اینکه شرکت را به دوستان خود توصیه کنند، از 0 تا 10 امتیاز دهند (امتیازهای پایین به عنوان Detractors، امتیازدهندگان متوسط ​​به عنوان غیرفعال و امتیازدهندگان بالا به عنوان Promoter دسته‌بندی می‌شوند). سپس، یک سوال پیگیری باز از مشتریان دلایل امتیاز آنها را می پرسد.

با استفاده از طبقه‌بندی‌کننده موضوع NLP، می‌توانید هر پاسخ باز را با دسته‌هایی مانند محصول UX، پشتیبانی مشتری، سهولت استفاده و غیره برچسب‌گذاری کنید. سپس، این داده‌ها را بیشتر به Promoter، Detractors و Passives دسته‌بندی کنید تا ببینید کدام موضوعات بیشتر هستند. در هر گروه رایج است:

توییت مثبت در مورد ویژگی محصول جدید زوم

در این مثال بالا، نتایج نشان می‌دهد که مشتریان از جنبه‌هایی مانند سهولت استفاده و UX محصول بسیار راضی هستند (زیرا بیشتر این پاسخ‌ها از طرف تبلیغ‌کنندگان هستند)، در حالی که از ویژگی‌های محصول چندان راضی نیستند .

وظایف پشتیبانی مشتری را خودکار کنید

کسب‌وکارها از مدل‌های NLP برای خودکارسازی کارهای خسته‌کننده و وقت‌گیر در زمینه‌هایی مانند خدمات مشتری استفاده می‌کنند. این منجر به فرآیندهای کارآمدتر می شود و عواملی با زمان بیشتری برای تمرکز بر آنچه که مهمتر است: ارائه تجربیات پشتیبانی برجسته.

اتوماسیون خدمات مشتری که توسط NLP ارائه می‌شود شامل یک سری فرآیندها، از مسیریابی بلیط‌ها تا مناسب‌ترین عامل، تا استفاده از ربات‌های چت برای حل سوالات مکرر است. در اینجا چند نمونه آورده شده است:

  • مدل‌های طبقه‌بندی متن به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد که بلیط‌های پشتیبانی دریافتی را بر اساس معیارهای مختلف، مانند موضوع، احساسات یا زبان، برچسب‌گذاری کنند و بلیط‌ها را به مناسب‌ترین مجموعه از نمایندگان هدایت کنند. برای مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک ممکن است از یک طبقه‌بندی کننده موضوع استفاده کند تا تشخیص دهد که آیا بلیط پشتیبانی به مشکل حمل‌ونقل، کالای گمشده یا کالای برگشتی، در میان دسته‌های دیگر اشاره دارد یا خیر.

  • همچنین می‌توان از طبقه‌بندی‌کننده‌ها برای تشخیص فوریت در بلیط‌های پشتیبانی مشتری با تشخیص عباراتی مانند “ASAP, بلافاصله یا همین حالا” استفاده کرد که به نمایندگان اجازه می‌دهد ابتدا با این موارد برخورد کنند.

در اینجا مثالی از نحوه استفاده از آشکارساز فوریت MonkeyLearn برای تشخیص مشکلی که باید فوراً حل شود آورده شده است.

با متن خودت تست کن

نتایج

برچسب بزنیداعتماد به نفس
فوری79.0٪
  • تیم های پشتیبانی مشتری به طور فزاینده ای از ربات های چت برای رسیدگی به درخواست های معمول استفاده می کنند. این باعث کاهش هزینه‌ها می‌شود، عوامل پشتیبانی را قادر می‌سازد بر روی وظایف کامل‌تری که نیاز به شخصی‌سازی بیشتری دارند تمرکز کنند و زمان انتظار مشتری را کاهش می‌دهد.

ابزارهای برتر NLP برای کمک به شما برای شروع

پردازش زبان طبیعی یکی از پیچیده ترین زمینه های هوش مصنوعی است. اما، تلاش در کارهای NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا استخراج کلمات کلیدی، چندان دشوار نیست. بسیاری از ابزارهای آنلاین NLP وجود دارند که پردازش زبان را برای همه در دسترس قرار می دهند و به شما امکان می دهند حجم زیادی از داده ها را به روشی بسیار ساده و شهودی تجزیه و تحلیل کنید.

پلتفرم‌های SaaS جایگزین‌های عالی برای کتابخانه‌های منبع باز هستند، زیرا راه‌حل‌های آماده‌ای را ارائه می‌کنند که اغلب برای استفاده آسان هستند و به دانش برنامه‌نویسی یا یادگیری ماشین نیاز ندارند.

اگر می‌خواهید ابزارها را با ابزارهای موجود خود ادغام کنید، اکثر این ابزارها APIهای NLP را در پایتون (که شما را ملزم به وارد کردن چند خط کد) و ادغام با برنامه‌هایی که هر روز استفاده می‌کنید ارائه می‌کنند.

6 تا از بهترین ابزارهای SaaS NLP:

  1. MonkeyLearn
  2. Google Cloud NLP
  3. آی بی ام واتسون
  4. آیلین
  5. آمازون درک
  6. MeaningCloud

ابزار NLP که انتخاب می‌کنید به این بستگی دارد که با استفاده از کدامیک احساس راحتی می‌کنید و وظایفی که می‌خواهید انجام دهید.

به عنوان مثال، MonkeyLearn یک سری پیشنهادات، مجموعه ای از ابزارهای NLP بدون کد را ارائه می دهد که برای شما آماده است تا فوراً استفاده کنید.

هنگامی که این ابزارها را به دست آوردید، می توانید یک مدل یادگیری ماشینی سفارشی بسازید که می توانید با معیارهای خود آموزش دهید تا نتایج دقیق تری به دست آورید.

هنگامی که برای شروع ساختن مدل NLP سفارشی خود آماده شدید، این آموزش ها را بررسی کنید:

  • چگونه یک طبقه بندی سفارشی بسازیم

  • چگونه یک استخراج کننده سفارشی بسازیم

کلمات پایانی در مورد پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی یکی از امیدوارکننده‌ترین زمینه‌ها در هوش مصنوعی است، و در حال حاضر در بسیاری از برنامه‌هایی که ما به صورت روزانه استفاده می‌کنیم، از چت‌بات‌ها گرفته تا موتورهای جستجو، وجود دارد.

به لطف NLP، کسب‌وکارها برخی از فرآیندهای روزانه خود را خودکار می‌کنند و از داده‌های بدون ساختار خود حداکثر استفاده را می‌کنند و بینش‌های عملی را به دست می‌آورند که می‌توانند از آنها برای بهبود رضایت مشتری و ارائه تجربیات بهتر مشتری استفاده کنند.

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

دکمه بازگشت به بالا

Adblock رو غیر فعال کنید

بخشی از درآمد سایت با تبلیغات تامین می شود لطفا با غیر فعال کردن ad blocker از ما حمایت کنید