کاربرد پردازش زبان طبیعی در زمینه‌های مختلف

پردازش زبان طبیعی (natural language processing) 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 8،319 میلیون دلار در آمریکا می‌رسد. برپایه پیش‌بینی این منبع معتبر، رشد این بازار بین سال‌های 2019 تا 2024، به 18.10% افزایش خواهد داشت. در این مقاله ما هم قصد داریم تا برخی از کاربردهای پردازش زبان طبیعی را در حوزه‌های مختلف بررسی کنیم.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چه کاربردهایی دارد؟

بسیاری از ابزارهایی که امروزه زندگی ما را آسان می‌کند، به لطف پردازش زبان طبیعی (NLP) امکان پذیر است؛ پردازش زبان طبیعی برای مشاغلی که با حجم زیادی از متن‌های بدون ساختار مثل ایمیل، پیامک، مکالمات در رسانه‌های اجتماعی و سوشال مدیا، چت‌ها، نظرسنجی‌ها و بسیاری از داده‌های متنی سر و کار دارند، کاربرد دارد.

با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) در سازمان‌ها و شرکت‌ها می‌توان داده‌ها را تجزیه و تحلیل کرد و در تصمیم گیری‌ها با دقت بیشتری عمل کرد. اما سوال اینجاست که چگونه پردازش زبان طبیعی می‌تواند کسب و کار شما را هوشمند کند؟ در ادامه مقاله با ما همراه باشید.

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.

کاربرد NLP در مراکز نظرسنجی

بسیاری از مراکز نظرسنجی و مراکز تماس، نیاز به تحلیل احساسات مشتریان و کاربران خود دارند تا بتوانند نظر دقیق‌تری نسبت به خدمات خود از مشتریان دریافت کنند. اینجاست که تجزیه و تحلیل احساسات با استفاده از پردازش زبان طبیعی به کمک این مراکز می‌آید.

با توجه به این که انسان‌ها اغلب از طعنه و کنایه استفاده می‌کنند، درک زبان طبیعی در مورد ماشین‌ها بسیار مشکل است. با این حال، تجزیه و تحلیل احساسات می‌تواند تفاوت‌های ظریف در احساسات و نظرات را تشخیص دهد و میزان مثبت یا منفی بودن آن‌ها را تعیین کند.

با تحلیل احساسات کاربران می‌توان رفتار آن‌ها را زیر نظر گرفت و نظرات منفی را قبل از تشدید شدن مدیریت کرد. مثلا با پردازش زبان طبیعی می‌توانید واکنش مشتریان را نسبت به آخرین کمپین بازاریابی و یا محصول جدیدتان بسنجید!

پردازش زبان طبیعی در مرکز تماس

در مراکز تماس طبقه بندی تماس‌های گرفته شده بسیار اهمیت دارد. همچنین تحلیل مکالمات مرکز تماس میتواند دید واقع بینانه تری به مدیران مرکز تماس بدهد. به همین دلیل طبقه بندی مکالمات و تجزیه و تحلیل آن با پردازش زبان طبیعی بسیار کمک کننده است.

فرض کنید می خواهید صدها پاسخ باز به نظرسنجی اخیر در کسب و کار خود را تجزیه و تحلیل کنید. انجام دستی آن زمان زیادی را از شما می‌گیرد و در نهایت بسیار گران تمام می‌شود. اما اگر بتوانید یک مدل پردازش زبان طبیعی را آموزش دهید تا به طور خودکار داده های شما را در چند ثانیه با استفاده از دسته بندی‌های از پیش تعیین شده و با استفاده از معیارهای خود برچسب گذاری کند، چقدر کمک کننده است؟

اگر به دنبال تجزیه و تحلیل مکالمات مرکز تماس خود هستید بد نیست سری به محصول آنالتیکس هوشتل نیز بزنید!

پردازش زبان طبیعی در وبسایت‌ها

این روزها بسیاری از وبسایت‌ها بخشی برای پاسخ‌دهی آنلاین (لایو چت) و یا چت‌بات دارند. برای برخی از وبسایت‌ها تحلیل و طبقه بندی سوالات پرسیده شده دراین دو بستر اهمیت دارد که برای این تجزیه و تحلیل از پردازش زبان طبیعی می‌توان بهره برد. همچنین برای وبسایت‌هایی که چت‌بات دارند، ارائه پاسخ مناسب از طریق تولید زبان طبیعی طراحی شده است.

سیستم‌های پاسخگویی بر پایه قانون، بر اساس کلمات کلیدی، پاسخ کاربر را می‌دهند اما چت‌بات‌ها قابلیت یادگیری هرگونه تعامل هستند. چت‌بات‌هایی که مبتنی بر هوش مصنوعی و بر اساس پردازش زبان طبیعی تولید شده مانند باتاوا، می‌توانند یک سوال که با جمله بتدی و غلط املایی و… نوشته شده است را پردازش، درک و پاسخ درست به آن را به کاربر بدهد.

کاربرد NLP در رسانه‌ها

خبرگزاری‌ها، روزنامه‌ها، تلویزیون و رادیو، رسانه‌های جمعی هستند که روزانه اطلاعات بسیار زیادی را دریافت و منتشر می‌کنند. شاید برایتان سوال باشد که کاربرد پردازش زبان طبیعی در این رسانه‌ها چیست؟

برای پاسخ به این سوال باید گفت که NLP از 2 روش می‌تواند برای رسانه‌ها کمک کننده باشد. در مرحله اول با استفاده از KWS یا همان استخراج کلمات کلیدی و همچنین استخراج موجودیت‌ها می‌توان موجودیت اخبار را استخراج و بر اساس ویژگی‌های مد نظر، اخبار را خلاصه و دسته بندی کرد.
کاربرد دیگر پردازش زبان طبیعی برای رسانه‌ها، برای خبرنگاران و تسریع در روند خبرنویسی آن‌ها است.

خبرنگاران رسانه‌ها با استفاده از NLP و ASR یا همان تبدیل گفتار به نوشتار می‌توانند صوت گزارش‌ها، نشست‌ها و مصاحبه‌های خود را در کمترین زمان ممکن به متن تبدیل کنند و به روند کار خود سرعت ببخشند. یکی از سرویس‌های تبدیل گفتار به نوشتار که در زبان فارسی قابل استفاده است، سرویس تبدیل گفتار به نوشتار فارس آوا است.

کسب و کار خود را هوشمند کنید

همانطور که در این مقاله خواندید، پردازش زبان طبیعی کاربردهای هیجان انگیز زیادی دارد. پردازش زبان طبیعی به مشاغل کمک می‌کند تا حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار را پردازش، پاسخ، توصیه، طبقه بندی و… کند.

برای هوشمندسازی کسب و کار خود با هوش مصنوعی ما در ارتباط باشید.