اهمیت پردازش زبان طبیعی (NLP)
امروزه پردازش زبان طبیعی (NLP) بخشی از تکنولوژی های جدیدی است که برای رشد برخی کسب و کارها می تواند موثر باشد. هنگامی که شما از برنامه ای درخواست جهت یابی (DIRECTION) می کنید تعداد زیادی کدهای Cutting-Edge برای درک سوال شما، پیدا کردن اطلاعات مورد نظر شما و پاسخ به سوال شما به زبان خودتان، فعال می شود. در چند سال اخیر ما توانسته ایم به نحوی که رایانه متوجه شود با آن ارتباط برقرار کنیم و شاید از منظر دیگر ما زبان خود را بهتر شناخته ایم. فن آوری برتری که این امکان را ایجاد کرده پردازش زبان طبیعی یا NLP است و می توان گفت که در NLP هوش تجاری (BI) را نیز دچار تغییرات کرده است به شکلی که رابط های کاربری بسیار آسان تر شده است.
پردازش زبان طبیعی (NLP)
NLP یا به بیان دیگر زبان شناسی محاسباتی، ترکیبی از یادگیری ماشین، هوش مصنوعی و زبان شناسی است که به ما اجازه می دهد با ماشین ها صحبت کنیم درست مثل اینکه آن ها نیز انسان هستند.
با نگاهی به گذشته نه چندان دور به یاد می آوریم که در گذشته برای رسیدن به یک نتیجه مناسب در گوگل لازم بود که شما زبان گوگل را بلد باشید و از کلماتی مانند AND , OR , NOT نیز برای بهتر شدن نتیجه استفاده کنید ولی ذر حال حاضر گوگل و دیگر موتورهای جست و جو خود را به زبان انسان نزدیک کرده اند و سعی می کنند درخواست فرد را از موضوع مورد نظرش را درک کنند.NLP داده های دموکراتیک می سازد( هدف از دموکراتیزاسیون داده ها این است که اجازه دهد متخصصین بدون نیاز به کمک خارجی قادر به جمع آوری و تجزیه و تحلیل داده ها باشند).
تصور کنید شما به جای سال ها کسب تجربه و کار کردن با نرم افزارهای تحلیل داده بتوانید با پرسیدن سوال ” چگونه درآمد را سه ماه پیش رو افزایش دهید؟ ” به جواب سوال خود برسید. رسیدن به این نقطه چندان دور از دسترس نیست.
حذف رابط های گرافیکی UI یا GUI و جایگزین کردن فرمان های صوتی می تواند رابط کاربری را بسیار کاربر پسندتر کند. شاید در حال حاضر گوگل تنها در مورد آب و هوای چند روز آینده به شما پاسخ بدهد ولی در آینده می تواند با پرسش از گوگل به درک احساسات مشتریان در مورد علت جستجوی فرد در مورد آب و هوا پی ببرد.
در حال حاضر NLP سعی می کند زبان طبیعی را به زبان ماشین نزدیک کند ولی در آینده با کمک هوش مصنوعی، رایانه بهتر به درک علت های پرسیدن سوال پی می برد و می تواند پاسخ های دقیق تر و کاربردی تری به پرسش بدهد.پردازش زبان طبیعی با ساخت داده های غیر ساختاری قابل درک برای ماشین محدوده پاسخ هایی که ماشنن می تواند به سوالات بدهد را گسترش می دهد.
NLP هوش تجاری را بهبود می بخشد
یکی از اهداف اصلی هوش تجاری (BI) درک رفتار مشتری و برنامه ریزی برای اجرای آن است، پس پردازش زبان طبیعی در راستای بهبود روند های هوش تجاری موثر باشد. یکی از موانع اصلی هوش تجاری و کلان داده کاربرپسند بودن داده هاست که هم حجم داده ها را کاهش می دهد و هم تحلیل آن را راحت تر می سازد. پردازش زبان طبیعی می تواند در برداشتن این موانع به BI کمک کند.
اهمیت چت بات ها chatbot
فرض کنید به جای اینکه از خودتان بپرسید “بهترین فروش من در سال جاری توسط چه کسی بوده است؟” و با یک کلیک، از داده های خود برای پیدا کردن پاسخ استفاده کنید. پس به سادگی از یک chatbot بپرسید و جواب خود را دریافت کنید؛ مانند گرفتن جواب از یک دوست در نرم افزار های پیام رسان!
مرسی از مطالب مفیدتون