چت بات ها، تحلیل احساسات، تشخیص گفتار، خلاصه سازی متن و ترجمه ماشینی نمونه هایی از کاربردهای واقعی NLP هستند.
پردازش زبان طبیعی (NLP) یک زمینه مطالعاتی است که بر توانایی کامپیوترها برای درک و تفسیر زبان انسان متمرکز است. 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 صنایع برای خودکارسازی سیستم های خدمات مشتری، تقویت ابتکارات بازاریابی و بهبود ارائه محصول استفاده می شود.
موارد مرتبط: 5 کتابخانه پردازش زبان طبیعی (NLP) برای استفاده
این مقاله به طور خاص به تجزیه و تحلیل احساسات، رباتهای گفتگو، ترجمه ماشینی، خلاصهسازی متن و تشخیص گفتار به عنوان پنج نمونه از NLP مورد استفاده در دنیای واقعی میپردازد. این برنامهها این پتانسیل را دارند که روش ارتباط ما با فناوری را متحول کنند و آن را طبیعیتر، بصریتر و کاربرپسندتر کنند.
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، تحلیل احساسات بازار سهام است، جایی که سرمایه گذاران و معامله گران احساسات رسانه های اجتماعی را در یک سهام یا بازار خاص بررسی می کنند. به عنوان مثال، یک سرمایه گذار ممکن است از NLP برای بررسی توییت ها یا اخبار مربوط به یک سهام خاص استفاده کند تا نگرش کلی بازار نسبت به آن سهام را تعیین کند. با بررسی اصطلاحات استفاده شده در این منابع، سرمایه گذاران می توانند تعیین کنند که آیا این منابع دیدگاه مثبت یا منفی نسبت به سهام را بیان می کنند.
با ارائه اطلاعات در مورد احساسات بازار و امکان دادن به سرمایه گذاران برای اصلاح استراتژی های خود در صورت نیاز، تحقیقات احساسات می تواند به سرمایه گذاران کمک کند تا تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه تری بگیرند. به عنوان مثال، اگر سهامی احساسات مثبت زیادی دریافت می کند، سرمایه گذار ممکن است به خرید سهام بیشتری فکر کند، در حالی که احساسات منفی ممکن است آنها را به فروش یا تاخیر در خرید سوق دهد.
آیا ChatGPT می تواند بازار سهام را شکست دهد؟
من از ChatGPT استفاده کردم و یک اسکریپت برنامه ریزی کردم تا اخبار بورس را بخوانم، تحلیل احساسات انجام دهم و سپس نتایج را هر روز صبح قبل از باز شدن بازار سهام در تلگرام برای من ارسال کنم. pic.twitter.com/heB3pGPwC0
– مارک لیتون (@mblitton) 21 آوریل 2023
چت ربات ها
NLP می تواند برای ایجاد رابط های مکالمه برای چت بات ها استفاده شود 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 مصرف کنندگان در سوالات حساب، تاریخچه تراکنش ها و سایر سوالات مالی کمک کند، می تواند توسط یک موسسه مالی با استفاده از NLP ایجاد شود. به لطف توانایی Chatbot در درک و پاسخ به سوالات به زبان طبیعی، مشتریان می توانند به راحتی به اطلاعات مورد نیاز خود دسترسی پیدا کنند.
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.
حالا شما به زبان من صحبت می کنید (به معنای واقعی کلمه)
مترجم اسکایپ چگونه کار می کند؟#اینترنت اشیا #هوش مصنوعی #یادگیری عمیق #فراگیری ماشین #DataScience #اطلاعات بزرگ #صنعت40 #ابری #بلاکچینpic.twitter.com/TpvGOPXptf– JL_Mico (@JL_Mico) 24 آگوست 2018
به طور مشابه، یک شرکت چند ملیتی می تواند از NLP برای ترجمه توضیحات محصول و مواد بازاریابی از زبان اصلی خود به زبان های بازار 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 در نسخه های کوتاه تر و مختصر استفاده کرد. این در برنامه هایی مانند خدمات جمع آوری اخبار، خلاصه مقالات تحقیقاتی و سایر خدمات بهبود محتوا استفاده می شود.
NLP میتواند توسط یک گردآورنده اخبار برای فشردهسازی اخبار طولانی به نسخههای کوتاهتر و آسانتر استفاده شود. بدون نیاز به خواندن کل مقاله، خوانندگان می توانند به لطف خلاصه سازی متن فوراً خلاصه ای از اخبار را دریافت کنند.
مطالب مرتبط: 7 نمونه از هوش مصنوعی (AI) از زندگی روزمره
تشخیص گفتار
NLP را می توان برای تبدیل زبان گفتاری به متن استفاده کرد و به رابط های صوتی و دیکته اجازه می دهد. این در برنامه هایی مانند دستیارهای مجازی، خدمات گفتار به متن و سایر برنامه های کاربردی مبتنی بر صدا استفاده می شود.
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. به جای تایپ دستورات یا سوالات، کاربران اکنون می توانند با صحبت کردن با دستیار چت کنند.
نویسنده: Alice Ivey