پردازش زبان طبیعی که اغلب با نام NLP شناخته می‌شود، به توانایی رایانه در درک گفتار انسان اشاره دارد. NLP یکی از کاربردهای کلیدی هوش مصنوعی (AI) است و از یادگیری ماشین استفاده می‌کند. یادگیری ماشین، نوع خاصی از هوش مصنوعی است که الگوها را در اطلاعات تجزیه‌وتحلیل و استفاده می‌کند تا درک برنامه از گفتار را بهبود بخشد. مجله اینترنتی Analytics Insight پیش‌بینی کرده است که درآمد بازار NLP به ۸،۳۱۹ میلیون دلار در آمریکا می‌رسد. برپایه پیش‌بینی این منبع معتبر، رشد این بازار بین سال‌های ۲۰۱۹ تا ۲۰۲۴، به ۱۸.۱۰% افزایش خواهد داشت. در این مقاله ما هم قصد داریم تا برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی را در حوزه‌های مختلف بررسی کنیم.
کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) در آموزش و پرورش
NLP می‌تواند به طور موثر در حوزه آموزش برای ارتقاء شیوه‌های یادگیری زبان و بهبود عملکرد تحصیلی دانش‌آموزان مورد استفاده قرار بگیرد. این برنامه با توسعه رویکردهای علمی که می‌تواند یک فرآیند برای استفاده از رایانه و اینترنت در جهت افزایش یادگیری باشد، هم زمان به توسعه یک روند موثر یادگیری در محیط آموزشی کمک می‌کند.
استفاده از NLP در فناوری بازاریابی
کاربردهای NLP در فناوری‌های حوزه بازاریابی (MarTech) تکامل جدیدی برای هوش مصنوعی است. ابزارهای فناوری بازاریابی شامل چت‌بات‌ها، جستجوی صوتی، تجزیه و تحلیل احساسات، خلاصه‌سازی خودکار، رونویسی ماشینی و… برای تغییر شکل فعالیت دپارتمان‌ها و نقش‌ها در حوزه بازاریابی بسیار کاربردی است.
استفاده از پردازش زبان طبیعی در بهداشت و درمان
از داده کاوی گرفته تا مرتب سازی اسناد، NLP به کارکنان مراقبت‌های بهداشتی کمک می‌کند تا کار پیچیده‌ای را که پیش‌تر امکان‌پذیر نبود، ساده‌سازی کنند. با کمک روش تشخیص گفتار، پزشکان می‌توانند به راحتی یادداشت‌ها را برای داده‌های مفید EHR رونویسی کنند. علاوه بر این، هنگامی‌که NLP با یادگیری ماشین استفاده می‌شود، در روند کارآزمایی‌های بالینی کارآمد و پشتیبانی تصمیمگیری بالینی کمک شایانی به متخصصان خواهد شد. بنابراین، خطرات مربوط به تشخیص و درمان بیماری را کاهش می‌دهد. ادغام NLP در کدگذاری ژنتیکی و همچنین در تعیین فنوتیپ‌ها، الگوهای گفتاری و شرایط عصبی شناختی مانند بیماری آلزایمر کمک می‌کند.
استفاده از NLP در بانکداری
در بانکداری، پردازش زبان طبیعی به تجزیه و تحلیل انبوهی از اسناد کمک می‌کند. بنابراین، می‌توان برای توافق‌نامه‌های وام‌های تجاری از بینش‌هایی که به بانک‌ها ارائه می‌دهد استفاده کرد. با ادغام NLP در سیستم بانکداری، بانک‌ها می‌توانند نیازها و رفتارهای مشتری را پیش‌بینی کنند. با کمک تکنیک نویسه خوان نوری (Optical Character recognition technique) و الگوریتم یادگیری ماشین مرتبط با NLP، نمونه‌هایی از مشتری برای آموزش سیستم بدست می‌آید و بنابراین، خطرهای تقلب و کلاهبرداری تا حد زیادی کاهش می‌یابد. علاوه براین، باعث تسریع در شناخت مشتری بانک‌ها و تحلیل سرمایه‌گذاری می‌شود.
کاربرد NLP در تولید
پردازش زبان طبیعی در بخش تولید به از بین بردن موانع بین انسان و بهبود ارتباطات و بهره‌وری بیشتر و بهتر کمک می‌کند. سیستم هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های جمع‌آوری شده در زبان طبیعی، گزارش‌هایی در زمان زمان واقعی تولید کند. به جای اعتماد به یک تحلیلگر داده، مدیران می‌توانند گزارش‌ها را به محض تولید داده‌ها، مشاهده نمایند و الگوها و روندها را برای تصمیم‌گیری‌های مهم تجاری در زمانی نزدیک به زمان واقعی، تشخیص دهند.
پردازش زبان طبیعی در تجارت
سازمان‌های تجاری از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی برای درک زبان بشر و پرسش‌های انسانی استفاده می‌کنند. پلتفرم شرکت‌ها به جای تلاش برای درک مفاهیم مبتنی بر الگوهای معمول استفاده از زبان انسان، به گراف دانش سفارشی (custom knowledge graph) متکی خواهند شد که برای هر برنامه، به صورت جداگانه‌ای ایجاد می‌شود و در شناسایی مفاهیمی مربوطه به مشتریان مخصوص یک کسب و کار بسیار کاربردی خواهد بود.
