💬 5 реальных приложений обработки естественного языка (NLP)

5 реальных приложений обработки естественного языка (NLP)

Обработка естественного языка (NLP) — это область исследований, направленная на то, чтобы позволить компьютерам понимать и интерпретировать человеческий язык. NLP включает в себя применение алгоритмов машинного обучения для анализа и обработки данных естественного языка, таких как текст или речь.

НЛП недавно было включено в ряд практических приложений, включая анализ настроений, чат-боты и распознавание речи. NLP используется предприятиями в самых разных секторах для автоматизации систем обслуживания клиентов, расширения маркетинговых инициатив и улучшения предложения продуктов.

Связанный: 5 библиотек обработки естественного языка (NLP) для использования

В частности, в этой статье анализ настроений, чат-боты, машинный перевод, обобщение текста и распознавание речи рассматриваются как пять примеров НЛП, используемых в реальном мире. Эти приложения могут революционизировать способ общения с технологиями, сделав его более естественным, интуитивно понятным и удобным для пользователя.

Анализ настроений

НЛП можно использовать для анализа текстовых данных, чтобы определить отношение автора к конкретному продукту, услуге или бренду. Это используется в таких приложениях, как мониторинг социальных сетей, анализ отзывов клиентов и исследования рынка.

Обычным применением НЛП является анализ настроений на фондовом рынке, при котором инвесторы и трейдеры изучают настроения в социальных сетях по определенной акции или рынку. Инвестор, например, может использовать НЛП для изучения твитов или новостей о конкретной акции, чтобы выяснить общее отношение рынка к этой акции. Инвесторы могут определить, выражают ли эти источники положительное или отрицательное мнение об акциях, изучив терминологию, используемую в этих источниках.

Предоставляя информацию о настроениях рынка и позволяя инвесторам изменять свои стратегии по мере необходимости, исследования настроений могут помочь инвесторам принимать более взвешенные инвестиционные решения. Например, если акция вызывает много положительных эмоций, инвестор может подумать о покупке большего количества акций, в то время как негативные настроения могут побудить их продать или отложить покупку.

Может ли ChatGPT превзойти фондовый рынок? Я использовал ChatGPT и запрограммировал скрипт для чтения биржевых новостей, выполнения анализа настроений, а затем сообщения мне результатов в Telegram каждое утро до открытия фондового рынка. pic.twitter.com/heB3pGPwC0 — МАРК ЛИТТОН (@mblitton) 21 апреля 2023 г.

Может ли ChatGPT превзойти фондовый рынок? Я использовал ChatGPT и запрограммировал скрипт для чтения биржевых новостей, выполнения анализа настроений, а затем сообщения мне результатов в Telegram каждое утро до открытия фондового рынка. pic.twitter.com/heB3pGPwC0

Чат-боты

НЛП можно использовать для создания диалоговых интерфейсов для чат-ботов, которые могут понимать запросы на естественном языке и отвечать на них. Это используется в системах поддержки клиентов, виртуальных помощниках и других приложениях, где требуется человеческое взаимодействие.

Чат-бот, такой как ChatGPT, который может помочь потребителям с вопросами об их счетах, истории транзакций и другими финансовыми вопросами, может быть создан финансовым учреждением с использованием НЛП. Клиенты могут легко получить необходимую им информацию благодаря способности чат-бота понимать вопросы на естественном языке и отвечать на них.

Машинный перевод

НЛП можно использовать для перевода текста с одного языка на другой. Это используется в таких приложениях, как Google Translate, Skype Translator и других службах языкового перевода.

Теперь вы говорите на моем языке (буквально) Как работает переводчик Skype#InternetOfThings #ArtificialIntelligence #DeepLearning #MachineLearning #DataScience #BigData #Industry40 #Cloud #Blockchainpic.twitter.com/TpvGOPXptf — JL_Micó (@JL_Mico) 24 августа 2018 г.

Теперь вы говорите на моем языке (буквально) Как работает переводчик Skype#InternetOfThings #ArtificialIntelligence #DeepLearning #MachineLearning #DataScience #BigData #Industry40 #Cloud #Blockchainpic.twitter.com/TpvGOPXptf

Точно так же многонациональная корпорация может использовать НЛП для перевода описаний продуктов и маркетинговых материалов со своего языка оригинала на языки своих целевых рынков. Это позволяет им более эффективно общаться с клиентами в разных регионах.

Обобщение текста

НЛП можно использовать для обобщения длинных документов и статей в более короткие и лаконичные версии. Это используется в таких приложениях, как службы агрегации новостей, резюме научных статей и другие службы курирования контента.

НЛП может использоваться агрегатором новостей для сжатия длинных новостей в более короткие и удобные для чтения версии. Не читая всю статью целиком, читатели могут сразу получить сводку новостей благодаря резюмированию текста.

По теме: 7 примеров искусственного интеллекта (ИИ) в повседневной жизни

Распознавание речи

НЛП можно использовать для преобразования разговорной речи в текст, что позволяет использовать голосовые интерфейсы и диктовку. Это используется в таких приложениях, как виртуальные помощники, службы транскрипции речи в текст и другие голосовые приложения.

Виртуальный помощник, такой как Alexa от Amazon или Assistant от Google, использует НЛП для понимания устных инструкций и ответов на вопросы на естественном языке. Вместо того, чтобы вводить команды или запросы, пользователи теперь могут общаться с помощником, говоря.