ابتكار

11 طريقة رائعة لاستخدام لغة المعالجة الطبيعية

11 طريقة رائعة لاستخدام لغة المعالجة الطبيعية


We are searching data for your request:

Forums and discussions:
Manuals and reference books:
Data from registers:
Wait the end of the search in all databases.
Upon completion, a link will appear to access the found materials.

قد تكون أو لا تكون على دراية بلغة المعالجة الطبيعية (NLP) ، ولكن من المحتمل أنك استفادت منها لعدة سنوات. بدءًا من وظائف الإكمال التلقائي والتصحيح التلقائي على العديد من المنصات الرقمية إلى روبوتات المراسلة ، أصبح البرمجة اللغوية العصبية في كل مكان حولنا اليوم.

هنا نستكشف بإيجاز ما هو البرمجة اللغوية العصبية وأين يتم استخدامه بشكل شائع.

ذات صلة: كيف أحدثت التكنولوجيا تطورًا في تعلم اللغة

ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من فروع الذكاء الاصطناعي واللغويات التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتفسيرها ومعالجتها. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية ، في جوهره ، لسد الفجوة بين كيفية تواصل البشر وكيفية فهم أجهزة الكمبيوتر لها والاستجابة لها.

يتضمن العديد من التخصصات الأخرى بما في ذلك ، على سبيل المثال لا الحصر ، علوم الكمبيوتر واللغويات الحاسوبية.

بعض التحديات الرئيسية التي تحاول البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التغلب عليها هي التعرف على الكلام ، وفهم اللغة الطبيعية ، وكذلك توليد اللغة الطبيعية بواسطة أجهزة الكمبيوتر.

بعض الأمثلة على النحو التالي (سوف ندخل في مزيد من التفاصيل لاحقًا في المقالة):

  • التدقيق الإملائي
  • الإكمال التلقائي
  • الرسائل النصية الصوتية
  • مرشحات البريد العشوائي
  • الكلمات الرئيسية ذات الصلة في محركات البحث
  • Siri أو Alexa أو Google Assistant

في حين أنها من الناحية المفاهيمية تقنية مباشرة إلى حد ما ، فإن تطبيقها هو مسعى معقد ، على أقل تقدير. تحتاج NLPs العاملة اليوم إلى تحديد الكلمة أو العبارة أو الاستجابة المناسبة باستخدام أدلة السياق بنفس الطريقة التي يعمل بها الإنسان.

من الواضح أن البشر بارعون في هذا الأمر بشكل طبيعي ، لكن أجهزة الكمبيوتر يمكن أن تتفوق علينا نظريًا ، نظرًا لكمية اللغة والبيانات التي يمكنهم معالجتها في وقت معين. لهذا السبب ، تتمتع البرمجة اللغوية العصبية بإمكانيات كبيرة في المستقبل يمكن أن تجعل المهام ممكنة التي قد يستغرق البشر شهورًا أو حتى سنوات لإنجازها.

من يدري ، أفلام مثل "هي" عام 2013 قد تصبح يومًا ما حقيقة واقعة.

ما هي بعض الطرق التي تستخدم بها لغة المعالجة الطبيعية؟

وهكذا ، دون مزيد من اللغط ، إليك بعض الطرق التي تُستخدم بها لغة المعالجة الطبيعية. هذه القائمة ليست شاملة وليست بترتيب معين.

1. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية للمساعدة في دعم قواعد المعرفة

إحدى الطرق الرئيسية التي يمكن من خلالها استخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي توفير دعم قاعدة المعرفة. في الواقع ، من المحتمل أنك معتاد تمامًا على استخدامها على مواقع الويب.

غالبًا ما يتم استخدام أشياء مثل روبوتات المحادثة على مواقع الويب لمساعدة العملاء في الطلبات المشتركة للحصول على مزيد من المعلومات. باستخدام البرمجة اللغوية العصبية بهذه الطريقة ، يتم تحرير موظفي الدعم البشري للتعامل مع المشكلات ذات المستوى الأعلى أو الأكثر تعقيدًا بدلاً من الانغماس في المشاكل العادية.

في معظم الحالات ، يمكن أن تشير وظائف البرمجة اللغوية العصبية مثل هذا إلى استعلام أو مشكلة إلى وكيل مباشر إذا لم يكن العميل راضياً.

2. خدمة العملاء والدعم الفني الآلي

هناك طريقة أخرى لاستخدام معالجة اللغة الطبيعية وهي مساعدة خدمات العملاء الآلية والدعم الفني للشركات. في حين أن هناك الكثير من التداخل مع النقطة 1 أعلاه ، يمكن للبرامج الأكثر تعقيدًا الإجابة على الأسئلة بشكل مباشر و / أو تقديم بيانات الحالة لمساعدة الوكيل المباشر.

تتعلم العديد من هذه الأنظمة أيضًا بمرور الوقت من التفاعلات السابقة مع العملاء لتحسين فعاليتها. لا يؤدي هذا إلى تسريع الخدمة التي تقدمها فحسب ، بل يوفر أيضًا على الشركة التي تستخدمها الكثير من المال على المدى الطويل.

3. مراقبة آراء العملاء أو المستخدمين وردود الفعل

يتم استخدام معالجة اللغة الطبيعية أيضًا للمساعدة في مراقبة ملاحظات العملاء والمستخدمين. من وسائل التواصل الاجتماعي والمراجعات ونماذج الاتصال وتذاكر الدعم وأي شكل آخر من أشكال الاتصال ، تتلقى الشركات تعليقات باستمرار من عملائها.

ستلاحظ الشركة الحكيمة هذه التعليقات وتحاول تحليلها بحثًا عن أي مشكلات أو شكاوى شائعة. يمكن استخدام البرمجة اللغوية العصبية للمساعدة في تجميع كل تلك البيانات وفهمها.

ليس ذلك فحسب ، بل يمكنه أيضًا تحويل هذه المعلومات إلى رؤى قابلة للتنفيذ يمكن استخدامها للمساعدة في تحسين الشركة.

4. التدقيق الإملائي هو استخدام شائع للغة البرمجة اللغوية العصبية

طريقة أخرى لاستخدام البرمجة اللغوية العصبية هي التدقيق الإملائي للنماذج أو غيرها من التنسيقات الرقمية المكتوبة. عادة ما تكون غير مزعجة وقابلة للتبديل ، ناهيك عن سهولة الاستخدام ، وظائف التدقيق الإملائي NLP يمكن أن تساعد المستخدمين على توفير الكثير من الوقت.

عند العمل في أشياء مثل التعليقات أو نماذج الاتصال ، يمكن للتدقيق الإملائي في البرمجة اللغوية العصبية أن يجعل حياة المستخدمين وموظفي الشركة أسهل كثيرًا. من خلال التخلص ، بقدر ما يمكن عمليًا ، من الأخطاء في رسائل العملاء ، فإنه يجعل من السهل تفسيرها وتقليل سوء الاتصال والإحباط لجميع المعنيين.

5. غالبًا ما يتم استخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP) للإكمال التلقائي والتصحيح التلقائي لعمليات البحث

استخدام آخر لإكمال البرمجة اللغوية العصبية والتصحيح التلقائي لوظائف البحث. بالنسبة لأي شخص سبق له استخدام محرك بحث مثل Google ، فمن المحتمل أن تكون على دراية به.

لكن ، بالطبع ، ليس دائمًا مضمونًا كما تشهد "فشل" التصحيح التلقائي المضحك.

بالنسبة للشركات ، يعد هذا النوع من الوظائف مفيدًا جدًا أيضًا. إنه لا يحسن تجربة المستخدم على مواقع الويب فحسب ، بل يساعدهم أيضًا على تقديم خدمة أفضل لعملائهم بشكل عام وإبقائهم على موقع الويب لفترة أطول.

تعمل الإصدارات الأكثر تعقيدًا من هذا أيضًا على التصحيح التلقائي لإدخال المستخدم في مربع البحث لمساعدة وظيفة البحث في إنشاء نتائج ذات صلة بطلب المستخدمين بشكل أفضل. أو ، في هذا الصدد ، ابحث عن أي شيء على الإطلاق.

6. يستخدم البرمجة اللغوية العصبية (NLP) لتوفير وظائف بحث "ذكية"

بالإضافة إلى وظائف الإكمال التلقائي والتصحيح التلقائي ، يمكن أيضًا اعتماد البرمجة اللغوية العصبية لما يسمى بعمليات البحث "الذكية". يمكن أن تساعد الحلول المتطورة ، مثل تلك التي توفرها شركة تسمى Klevu ، في زيادة سرعة مربعات البحث.

ليس هذا فقط ، ولكن هذه الأنواع من البرامج هي أيضًا ذاتية التعلم وتتحسن بشكل كبير بمرور الوقت. بينما عادةً ما تتضمن وظائف الإكمال التلقائي والوظائف الصحيحة ، تتضمن عمليات البحث "الذكية" أيضًا مرادفات ذات صلة بالسياق للمساعدة في فهرسة النتائج بعمق أكبر من المعتاد.

من خلال التعلم الذاتي ، يمكن لهذا النوع من الوظائف أيضًا "تذكر" ما سبق أن بحث عنه العميل (العملاء) أو تقديم نتائج لأشياء شائعة.

7. روبوتات Messenger هي استخدام شائع آخر لـ NLP

الاستخدام الشائع الآخر لمعالجة اللغة الطبيعية هو عبر روبوتات المراسلة. تُعد روبوتات المراسلة ، المتوفرة على نطاق واسع على العديد من منصات الوسائط الاجتماعية اليوم ، طريقة رائعة للشركات للبقاء على اتصال مع عملائها.

تساعد البرمجة اللغوية العصبية على زيادة قابليتها للاستخدام ليس فقط من خلال الإعلان عن المنتجات والخدمات أو الترويج لها ولكن من خلال التفاعل الفعلي مع العملاء من خلال محاكاة موظفي المبيعات أو خدمات العملاء فعليًا - إلى حد ما.

8. خدمات الترجمة الآلية هي استخدام آخر شائع للغة البرمجة اللغوية العصبية

بالنسبة لشركات التجارة الإلكترونية ، هناك حاجة متزايدة لخدمة العملاء الذين قد لا تكون لغتهم الأم لغتهم الأم. لهذا السبب ، أصبحت وظائف الترجمة الآلية أكثر شيوعًا.

البرمجة اللغوية العصبية هي حجر الزاوية في هذه البرامج ، وفي بعض الحالات ، تشكل الخدمة الرئيسية للشركة مثل العديد من تطبيقات الترجمة التي قد تستخدمها بنفسك.

9. يساعد البرمجة اللغوية العصبية (NLP) على تشغيل المساعدين الظاهريين

هناك استخدام شائع آخر لـ NLP وهو المساعد الافتراضي. هذه البرامج المعقدة إلى حد ما قادرة على إكمال وظائف مختلفة نيابة عن المستخدم مع القليل من الجهد أو بدون جهد.

وخير مثال على ذلك هو ذلك الذي أنتجته Mastercard قبل بضع سنوات. يمكن أن يوفر العديد من المهام للعملاء مثل إعطائهم فكرة عن عادات الإنفاق لديهم ، أو السماح لهم بمعرفة الفوائد التي توفرها بطاقتهم الحالية ، على سبيل المثال لا الحصر.

10. تستخدم البرمجة اللغوية العصبية أيضًا للمساعدة في تطوير مهارات اليكسا

يعمل Alexa من Amazon بطريقة مشابهة لروبوت المراسلة باستثناء أنه يمتلك عددًا غير محدود تقريبًا من المهارات الممكنة. هؤلاء بحسب أمازون: -

"توفر Alexa مجموعة من الإمكانات المضمنة ، يشار إليها بالمهارات. على سبيل المثال ، تتضمن قدرات Alexa تشغيل الموسيقى من عدة مزودين ، والإجابة على الأسئلة ، وتقديم تنبؤات الطقس ، والاستعلام عن Wikipedia. تتيح لك Alexa Skills Kit تعليم مهارات جديدة في Alexa. "

البرمجة اللغوية العصبية أمر بالغ الأهمية لجعل مهارات Alexa ممكنة بالفعل.

11. تستخدم تحليلات المسح أيضًا البرمجة اللغوية العصبية

وأخيرًا ، هناك استخدام آخر لـ NLP وهو تحليلات المسح. باستخدام القوة الحسابية وراء التكنولوجيا ، يمكن للشركات تحليل البيانات لأشياء مثل تكرار الكلمات الرئيسية والاتجاهات من استطلاعات العملاء.

لا يمكن أن يوفر هذا فقط تحليلًا لمشاعر العملاء حول العلامة التجارية ولكن أيضًا يساعد في تحديد المنتجات الجديدة لتطويرها أو طرق تحسين منتجاتهم وخدماتهم الحالية


شاهد الفيديو: NLP Intro مقدمة في معالجة اللغات الطبيعية للبشر (سبتمبر 2022).


تعليقات:

  1. Viktilar

    شكرا لك على معلوماتك ، الآن أعرف.

  2. Carew

    الآن هذا شيء مثل ذلك!



اكتب رسالة