تريد كل شركة دمج معالجة اللغة الطبيعية في عملياتها
تعد معالجة اللغة الطبيعية أحد أهم الموضوعات في علم البيانات في الوقت الحالي. وتستثمر الشركات الكثير من الأموال في دراسة هذا المجال. ويحاول الجميع فهم معالجة اللغة الطبيعية وتطبيقاتها من أجل ممارسة مهنة في هذا المجال. وتريد كل شركة دمجها في عملياتها بطريقة ما.
تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية
التعرف على الكلام
والتعرف على الكلام هو تقنية برمجية تقوم بتحويل بيانات الإدخال الصوتي إلى بنية يمكن قراءتها آليًا. ويتم استخدام التعرف على الصوت في مجموعة متنوعة من القطاعات، بما في ذلك المساعدات الافتراضية، ودمج تحويل الكلام إلى نص، وترجمة الكلام، وتسليم رسائل البريد الإلكتروني.
يتم استخدامه في محركات البحث للسماح للمستخدمين بالتحدث باسم احتياجات البحث الخاصة بهم وتلقي النتائج المتوقعة، مما يجعل مهمتنا أسهل من وضع الأمر بالكامل.
التصحيح التلقائي والتنبؤ التلقائي
توجد العديد من البرامج في الوقت الحاضر للتحقق من القواعد النحوية والإملائية للنص الذي ندخله، مما يحفظنا من الأخطاء النحوية والإملائية المحرجة في رسائل البريد الإلكتروني والرسائل وغيرها من الأعمال. وتلعب معالجة اللغة الطبيعية (NLP) دورًا مهمًا في هذه البرنامج والوظائف.
هذا هو أحد تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية الأكثر استخدامًا. تتضمن هذه البرامج إمكانات مثل اقتراح المرادفات، وتعديل القواعد النحوية والإملائية، وإعادة صياغة الجمل، وتحسين وضوح المستند، ويمكنها حتى تقدير نغمة الجملة بناءً على نغمة المستخدم التي يستنتجها.
التنبؤ التلقائي هو وظيفة أخرى تم تطويرها في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) حيث يوصي الكمبيوتر من خلالها بالتنبؤ التلقائي للنص بناءً على ما بدأنا في كتابته.
تصفية البريد الإلكتروني
يتم تنفيذ معظم الأعمال الرسمية عن طريق البريد الإلكتروني، وسيكون من غير الملائم للغاية إذا لم يتم تقسيم جميع رسائل البريد الإلكتروني التي تلقيناها إلى أجزاء. ويقسم Gmail جميع رسائل البريد الإلكتروني إلى ثلاث فئات: أساسية، واجتماعية، وترويجية. وحتى رسائل البريد الإلكتروني العشوائية يتم توجيهها إلى مجلد منفصل حتى لا تسد صندوق الوارد الخاص بنا.
يتم تحقيق ذلك عن طريق استخدام تصنيف النص، وهو نهج معالجة اللغة الطبيعية. لقد ساعدنا بالتأكيد على عدم تفويت أي رسائل بريد إلكتروني مهمة ربما تكون قد ضاعت إذا أصبح صندوق الوارد الخاص بنا مسدودًا برسائل البريد الإلكتروني التي لا قيمة لها.
تحليل المشاعر
قد يكون من الصعب فك شفرات الكلام البشري لأنه يحتوي على تعبيرات ومشاعر تتجاوز التعريف الحرفي. أحيانًا يصعب على أجهزة الكمبيوتر التعرف على السخرية والخطر والتعجب وغيرها من التعبيرات.
ومع ذلك، باستخدام NLU، وهو قسم فرعي من معالجة اللغة الطبيعية، يمكن للآلة التعرف على العديد من الحالات المزاجية التي يمكن التعبير عنها من خلال تعليمات المستخدم.
يمكن تحليل ردود أفعال العملاء، ويمكن حل تضارب وسائل التواصل الاجتماعي عن طريق إزالة التعليقات غير المواتية، ويمكن الحصول على رؤى من قاعدة عملاء الشركة من خلال تحليل المشاعر.
إعلان للجمهور المستهدف
إذا كنت تبحث عن منتج أو عنصر على أحد مواقع التسوق، فستصادف بشكل متكرر إعلانات لهذا المنتج وأشياء أخرى مماثلة على مواقع أخرى. والإعلان المستهدف هو نوع من إعلانات الويب المستهدفة التي تتم بمساعدة معالجة اللغة الطبيعية.
تتم مطابقة عبارات بحث المستخدم مع الكلمات الرئيسية لإعلان العنصر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP). إذا كانت قابلة للمقارنة، فسيظهر للمستخدم إعلانًا تجاريًا. ويشار إلى هذا باسم مطابقة الكلمات الرئيسية.
استفادت العديد من الشركات من هذا ووفرت الكثير من المال لأن الإعلان يظهر فقط للعملاء المهتمين حقًا بالمنتج، كما يتضح من نشاطهم عبر الإنترنت.
التوظيف
في بيئة اليوم التنافسية، تغمر الشركات الكبيرة والصغيرة بآلاف السير الذاتية من مجموعة متنوعة من العملاء المحتملين. يجد فريق الموارد البشرية صعوبة في متابعة جميع السير الذاتية واختيار أفضل مرشح ممكن لوظيفة واحدة.
باستخدام تقنيات مثل استخراج المعلومات والتعرف على الاسم، جعلت معالجة اللغة الطبيعية المهمة أسهل من خلال تصفية جميع السير الذاتية واختيار الآفاق. إنه يفحص العديد من الخصائص مثل الموقع والقدرات والتعليم وما إلى ذلك، ويختار الأفراد الذين يتطابقون بشكل وثيق مع متطلبات الشركة.