Contenuto
- Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
- Quali sono le sue caratteristiche?
- Estrarre valore per le imprese
- Nessun bug, nessuno stress: la tua guida passo passo alla creazione di software che ti cambia la vita senza distruggere la tua vita
- La relazione tra PNL e analisi
- Alcuni casi d'uso pratico
- Qual è la tendenza futura?
- Conclusione
Fonte: Stylephotographs / Dreamstime.com
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L'elaborazione del linguaggio naturale consente l'elaborazione e l'analisi di dati non precedentemente disponibili, consentendo approfondimenti più approfonditi.
Mentre stiamo avanzando rapidamente nel campo dell'informatica e della tecnologia, l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) sta diventando più rilevante per le imprese e le imprese. Il linguaggio naturale non è altro che ciò di cui la gente parla in un linguaggio semplice e chiaro, in diversi mezzi elettronici come social network, blog, forum, ecc. Quindi, comprendere ed elaborare questo linguaggio naturale è noto come PNL. Il risultato di questa elaborazione sta avendo un valore significativo per l'azienda, in quanto estrae i sentimenti, le emozioni e i processi di pensiero degli utenti comuni. Sulla base di questi approfondimenti, le imprese possono intraprendere azioni adeguate e aumentare il loro valore commerciale.
Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
L'elaborazione del linguaggio naturale (a volte chiamata anche linguistica computazionale) è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che determina come un essere umano può interagire con un computer senza usare il linguaggio macchina, ma piuttosto usare i linguaggi umani naturali. L'input può essere preso in forma scritta o parlata.
Perché ciò accada, gli umani devono insegnare ai computer come usano e comprendono le lingue che parlano. Questa è anche una delle maggiori sfide per la PNL.Un esempio di tale situazione è una frase in cui le parole possono avere più di un significato, come "baby swallows fly". Questo può avere due significati diversi, che dipendono completamente dalla parola che viene utilizzata come verbo (swallows o fly ), quale parola è un sostantivo (bambino o rondini) o se si è un aggettivo (bambino). Nel caso degli esseri umani, la comprensione del significato dipende da quale sia l'argomento e da cosa abbia senso all'interno della conversazione.
Pertanto, per risolvere questo problema, il software deve essere programmato per comprendere il con o l'argomento e la struttura delle dichiarazioni valide e non valide. L'apprendimento automatico è una parte importante della PNL. L'intelligenza artificiale può analizzare i modelli vocali di un utente per comprendere facilmente il comando impartitogli.
Quali sono le sue caratteristiche?
Il concetto di PNL ha provocato una tempesta nel moderno mondo tecnologico. La PNL può essere utilizzata per semplificare drasticamente ogni interazione con i computer con le sue numerose funzionalità. La PNL può essere utilizzata per l'analisi a causa delle sue immense capacità di elaborazione del linguaggio. Può anche fare un'analisi approfondita, il che lo rende molto importante nei settori degli affari, della medicina e della scienza. La PNL può anche essere utilizzata per tradurre una lingua in un'altra lingua in modo facile, rapido e preciso. Ha anche funzionalità di data mining e può essere utilizzato per estrarre un'entità denominata con l'aiuto della sua capacità di riconoscimento delle entità. Un'altra caratteristica della PNL è che può riassumere automaticamente enormi quantità di. Tutte queste caratteristiche rendono la PNL perfetta per la business intelligence (BI) di un'azienda.
Ci sono migliaia di funzioni e vantaggi dell'elaborazione del linguaggio naturale. La PNL ha tutti gli aspetti necessari che possono aiutare un'azienda a estrarre informazioni utili da enormi quantità di dati, fornire una migliore documentazione e migliorare l'efficienza dei processi di documentazione.
Estrarre valore per le imprese
L'elaborazione del linguaggio naturale, se usata con saggezza, può davvero sfruttare il valore di un'azienda. Il valore di un'azienda aumenta quando aumenta la fedeltà dei clienti e l'elaborazione del linguaggio naturale può aiutare l'azienda a fare esattamente questo.
La PNL può essere utilizzata dall'azienda per molte tecniche come l'analisi del sentiment, che può aiutare l'azienda a ottenere informazioni sui sentimenti dei clienti quando interagiscono con l'azienda. Questa intuizione, se inclusa con le intuizioni acquisite dalla previsione del comportamento, può aiutare l'azienda a fornire i migliori servizi ai clienti. Ciò aumenterà la fedeltà dei clienti per l'azienda e il valore dell'azienda aumenterà automaticamente. (Per saperne di più sull'analisi dei sentimenti, vedi Social Chatter: la tua azienda dovrebbe essere in ascolto?)
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La relazione tra PNL e analisi
L'elaborazione del linguaggio naturale ha una componente nota come comprensione del linguaggio naturale. Questo componente, come suggerisce il nome, si occupa principalmente della comprensione effettiva del linguaggio umano da parte della macchina. Mentre ci sono molti usi della comprensione del linguaggio naturale, una delle principali applicazioni è l'analisi o l'analisi del sentiment.
La necessità e l'analisi dei sentimenti sono nate quando le aziende hanno iniziato a rendersi conto che mentre il data mining dai dati transazionali li stava aiutando a capire di più sulle azioni future dei clienti e sul mercato futuro, in realtà non erano a conoscenza dei sentimenti e delle emozioni del cliente durante tali transazioni. Ciò potrebbe comportare lacune nella comunicazione e persino rivelarsi un ostacolo nel modo di comprendere i clienti. Pertanto, le aziende avevano bisogno di conoscere i sentimenti del cliente, al fine di guadagnare la loro fiducia. (Per ulteriori informazioni sul data mining, vedere 7 passaggi per l'apprendimento del data mining e della scienza dei dati.)
La comprensione del linguaggio naturale può essere utilizzata per l'analisi dei sentimenti da molti luoghi diversi. Ad esempio, questi strumenti possono cercare riferimenti a marchio in Internet e possono dirti se si sono verificate reazioni negative, positive o contrastanti. Un altro luogo da cui è possibile ottenere informazioni utili è il server dell'azienda. La PNL può essere utilizzata per filtrare lo spam e conservare solo le parti utili. La PNL è una parte molto importante dell'analisi, poiché deriva dalla stessa PNL.
Alcuni casi d'uso pratico
Molte aziende stanno utilizzando e l'analisi del sentiment per migliorare la propria base di clienti. Le aziende lo utilizzano per comprendere meglio i sentimenti e le sensazioni dei clienti dopo aver utilizzato i loro servizi. Alcuni esempi di tali società includono Kia Motors, Best Buy, Intuit e Cisco Systems.
Anche la Paramount Pictures utilizza questo sistema, al fine di conoscere la qualità dei propri film e comprendere i sentimenti non solo dei propri clienti, ma di qualsiasi persona associata all'azienda, compresi investitori e dipendenti dell'azienda. Anche aziende come Intel e IBM utilizzano questa tecnologia per ottenere informazioni sui sentimenti dei propri dipendenti.
Qual è la tendenza futura?
Le aziende sono in forte competizione tra loro al fine di ottenere il massimo dai clienti e fornire loro i migliori servizi possibili. In futuro, questa competizione aumenterà di dimensioni, con le nuove società che si presentano come concorrenti rispetto a quelle esistenti.
In questo caso, la PNL e l'analisi si riveleranno più importanti che mai. Tali tecnologie aiuteranno le aziende a guadagnare facilmente un vantaggio sulla concorrenza.
Conclusione
Ogni giorno è una battaglia per le aziende, una battaglia per correre davanti ai concorrenti, una battaglia per ottenere il maggior numero di assistenza clienti e una battaglia per guadagnare profitti fornendo i migliori servizi ai clienti. A tal fine, la business intelligence può essere una parte molto importante dell'azienda. Uno dei suoi compiti principali è quello di aiutare l'azienda a ottenere spunti sul comportamento dei clienti, il che aiuta ulteriormente l'azienda a offrire i migliori servizi professionali.
Mentre le intuizioni sul comportamento attuale del cliente possono essere utili per prevedere il comportamento futuro del cliente, l'analisi dei sentimenti del cliente può fornire spunti ancora più utili e può aiutare un'azienda a decidere se i suoi servizi sono abbastanza buoni o no, e in caso contrario, cosa si può fare per migliorare la qualità dei servizi. Mentre questo concetto è abbastanza nuovo, viene adottato rapidamente da molte aziende. Ciò aiuta sia un'azienda che i suoi clienti, poiché il primo ottiene una base clienti fedele, mentre il secondo riceve i servizi di migliore qualità.