Автор|АБХИШЕК ШАРМА Компилировать|ВКонтакте Источник | Аналитика Видья
вводить
Обработка естественного языка — одна из самых горячих тем в науке о данных. Компании вкладывают значительные средства в исследования в этой области. Все пытаются понять обработку естественного языка и ее приложения и зарабатывать этим на жизнь.
Ты знаешь почему?
Потому что всего за несколько коротких лет обработка естественного языка превратилась во что-то более мощное и эффективное, чем кто-либо мог себе представить.
Чтобы понять силу обработки естественного языка и ее влияние на нашу жизнь, нам нужно взглянуть на ее приложения. Поэтому я перечислил десять лучших приложений для обработки естественного языка.
Итак, начнем с первого применения обработки естественного языка.
Поиск автозамены и автозаполнения
Всякий раз, когда вы ищете что-то в Google, после ввода 2-3 букв он покажет возможные условия поиска. Или, если вы ищете что-то с опечатками, он исправит их и все равно найдет для вас релевантные результаты. Разве это не удивительно?
Это то, чем все пользуются каждый день, но никогда не обращали на это особого внимания. Это отличное приложение для обработки естественного языка и отличный пример. Это затрагивает миллионы людей во всем мире, включая вас и меня.
И автозаполнение поиска, и автозамена помогают нам более эффективно находить точные результаты. Теперь многие другие компании начинают использовать эту функцию на своих сайтах, например Facebook и Quora.
Движущей силой автозаполнения и автокоррекции поиска является языковая модель.
языковой перевод
Вы когда-нибудь использовали Google Translate, чтобы найти определенное слово или фразу на разных языках? Легкость, с которой он переводит фрагмент текста с одного языка на другой, просто поразительна, не так ли? За ним стоит технология машинного перевода.
Машинный перевод — это процесс автоматического преобразования текста с одного языка на другой с сохранением исходного смысла.
В первые дни системы машинного перевода были системами, основанными на словарях и правилах, с очень ограниченным успехом.
Однако благодаря разработкам в области нейронных сетей, наличию огромных объемов данных и мощных машин машинный перевод стал достаточно точным в преобразовании текста с одного языка на другой.
Сегодня такие инструменты, как Google Translate, могут легко преобразовывать текст с одного языка на другой. Эти инструменты помогают многим людям и компаниям преодолевать языковые барьеры и добиваться успеха.
мониторинг социальных сетей
Сегодня все больше и больше людей используют социальные сети для публикации своих мыслей о конкретном продукте, политике или вопросе. Эта информация может содержать некоторую полезную информацию о личных симпатиях и антипатиях.
Поэтому анализ этих неструктурированных данных помогает получить ценную информацию. Здесь также вступает в игру обработка естественного языка.
Сегодня компании используют различные методы NLP для анализа сообщений в социальных сетях, чтобы понять, как клиенты относятся к их продуктам. Компании также используют мониторинг социальных сетей, чтобы понять проблемы, с которыми сталкиваются клиенты при использовании продукта.
Не только компании, но даже правительства используют его для выявления потенциальных угроз, связанных с национальной безопасностью.
чат-бот
Обслуживание клиентов и опыт имеют первостепенное значение для любой компании. Это может помочь компаниям улучшить свои продукты, а также может сделать клиентов счастливыми. Но ручное взаимодействие с каждым клиентом и решение проблем может быть утомительной задачей.
В этой ситуации могут помочь чат-боты, которые помогают компаниям достичь своей цели по обеспечению бесперебойного обслуживания клиентов.
Сегодня многие компании используют чат-ботов в своих приложениях и на сайтах, которые могут решать основные запросы клиентов. Это не только упрощает работу компании, но и избавляет клиентов от разочарования, связанного с ожиданием обращения в службу поддержки за помощью.
Кроме того, это может снизить стоимость найма службы поддержки клиентов для компании. Сначала чат-боты были просто инструментами для решения запросов клиентов, но сегодня они превратились в личных помощников. Чат-боты могут делать что угодно: от рекомендации продуктов до получения отзывов клиентов.
анализ исследований
Опросы являются важным методом оценки деятельности компании. Компания проводит множество опросов, чтобы получить отзывы клиентов о различных продуктах. Это очень полезно для понимания дефектов и помощи компаниям в улучшении их продуктов.
Но проблема возникла, когда было опрошено много клиентов, что привело к увеличению объема данных. Невозможно одному человеку прочитать их все и сделать выводы. Именно здесь компании используют обработку естественного языка для анализа опросов и извлечения из них информации.
Например, узнайте, как пользователи относятся к событиям, из отзывов и проанализируйте обзоры продуктов, чтобы понять плюсы и минусы. Сегодня большинство компаний используют эти методы, потому что они дают более точную и полезную информацию.
таргетированная реклама
Однажды я искал сотовые телефоны на Amazon, и через несколько минут Google начал показывать мне рекламу сотовых телефонов на разных страницах. Я верю, что вы уже испытали это.
Вы знаете, что здесь происходит? Таргетированная реклама!
Да! Вы правильно читаете таргетированную рекламу. Таргетированная реклама — это тип онлайн-рекламы, который показывает рекламу пользователям в зависимости от их активности в Интернете.
Большинство онлайн-компаний сейчас используют этот метод, потому что, во-первых, это экономит компании много денег, а во-вторых, релевантная реклама показывается только потенциальным клиентам.
Таргетированная реклама работает в основном с сопоставлением ключевых слов. Объявления связаны с ключевыми словами или фразами и показываются только тем пользователям, которые ищут ключевые слова, похожие на ключевые слова, связанные с объявлением.
Очевидно, что этого недостаточно, и другие факторы, такие как веб-сайты, которые они недавно посещали, и страницы, которые их интересуют, учитываются, чтобы показывать пользователям релевантную рекламу продуктов, которые могут их заинтересовать.
Подбор и поиск работы
Человеческие ресурсы являются неотъемлемой частью каждой компании. Их самая важная задача — подобрать правильных сотрудников для компании.
Но в сегодняшнем конкурентном мире рекрутерам приходится просматривать сотни резюме на одну вакансию. Просмотр резюме и отбор кандидатов может занять несколько часов. Можно ли автоматизировать эту задачу?
правильно! С помощью обработки естественного языка рекрутеры могут легко найти подходящих кандидатов. Это означает, что рекрутерам не нужно просматривать каждое резюме и вручную отсеивать подходящих кандидатов.
Этот метод, как и извлечение информации для распознавания именованных объектов, можно использовать для извлечения такой информации, как навыки, имена, местонахождение и образование. Эти функции затем используются для представления кандидатов в пространстве функций и их классификации по категориям, подходящим или не подходящим для конкретной роли. Кроме того, они могут порекомендовать другую роль на основе резюме.
Это позволяет беспристрастно проверять резюме и выбирать наиболее подходящих кандидатов на вакансии, не требуя при этом слишком больших человеческих ресурсов. Большинство компаний используют систему отслеживания заявок для эффективного просмотра резюме.
голосовой помощник
Я уверен, что вы их видели, Google Assistant, Apple Siri, Amazon Alexa. Да, это голосовые помощники.
Голосовой помощник — это программное обеспечение, которое использует распознавание речи, понимание естественного языка и обработку естественного языка для понимания голосовых команд пользователя и выполнения соответствующих действий.
Вы можете сказать, что это похоже на чат-бота, но я включаю голосовых помощников отдельно, потому что они заслуживают лучшего места в этом списке. Это не просто чат-боты, они могут делать больше, чем чат-боты.
Сегодня большинство из нас не представляет жизни без голосовых помощников. За эти годы они стали очень надежным и крепким другом. Голосовые помощники могут делать все, от установки будильника до поиска ресторана. Они открывают новые возможности для пользователей и компаний.
проверка грамматики
Это одно из наиболее широко используемых приложений для обработки естественного языка. Программы проверки грамматики, такие как Grammarly, предлагают множество функций, которые помогают людям писать более качественный контент. Они могут превратить любой обычный текст в красивую литературу.
Если вы хотите написать электронное письмо своему боссу или если вы собираетесь написать отчет или, что еще лучше, статью, нет никаких сомнений, что вам нужны эти полезные друзья.
Эти инструменты исправляют грамматику и орфографию, предлагают лучшие синонимы и помогают предоставлять контент с большей ясностью и вовлеченностью.
Они также помогают улучшить читабельность вашего контента, позволяя передать ваше сообщение наилучшим образом. Если вы посмотрите на инструменты проверки грамматики пятилетней давности, они были гораздо менее эффективны, чем сегодня.
Ты знаешь почему?
Потому что трансформеры для обработки естественного языка были представлены в 2017 году.
Фильтрация электронной почты
Вы когда-нибудь пользовались Gmail?
Я уверен, что вы заметили это всякий раз, когда вы получаете социальную электронную почту. Лучше всего то, что спам тоже фильтруется в отдельный раздел. Это и волшебно, и полезно? Да, это и есть фильтрация почты. Мне не нужно говорить вам, насколько наша повседневная работа зависит от этой функции.
Фильтруйте электронные письма, используя классификацию текста, метод обработки естественного языка. Вы могли догадаться.
Классификация текста — это процесс классификации фрагмента текста по заранее определенным категориям. Еще одним хорошим примером классификации текста является классификация новостных статей по разным категориям.
конец
Теперь, когда вы знакомы с приложениями НЛП, пришло время погрузиться в мир НЛП.
Оригинальная ссылка:Woohoo.Со слов аналитиков vi.com/blog/2020/0…
Добро пожаловать на сайт блога Panchuang AI:panchuang.net/
sklearn машинное обучение китайские официальные документы:sklearn123.com/
Добро пожаловать на станцию сводки ресурсов блога Panchuang:docs.panchuang.net/