۱۱ کاربرد پردازش زبان طبیعی را بشناسید!

کاربرد پردازش زبان طبیعی در زندگی روزمره‌ بسیار گسترده است. پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) شاخه‌ای از هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) است که به کامپیوترها در درک، تفسیر و دست‌کاری زبان انسان کمک می‌کند. ابزارهای پردازش زبان طبیعی می‌توانند به کسب‌وکارها در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها و کشف بینش و اطلاعات موجود در آن‌ها کمک کنند؛ علاوه‌ بر این، فرایندهای وقت‌گیر را خودکار و به آن‌ها در کسب مزیت رقابتی کمک می‌کنند.

کاربرد پردازش زبان طبیعی کجاست؟

ابزارهای پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) برای مشاغلی که با حجم زیادی از متن‌های بدون ساختار، اعم از ایمیل، مکالمات رسانه‌های اجتماعی، چت‌های آنلاین، پاسخ‌های نظرسنجی و بسیاری دیگر از داده‌های این‌چنینی سروکار دارند، مهم هستند.

با ورود پرازش زبان طبیعی به حوزه‌ی تجارت شرکت‌ها می‌توانند داده‌ها را تجزیه‌وتحلیل کنند تا بینش‌های ارزشمندی به دست آورند که به خودکارسازی وظیفه‌ها و تصمیم‌گیری‌های تجاری کمک می‌کند.

حال سؤال این است که چگونه پردازش زبان طبیعی می‌تواند کسب‌وکارها را هوشمندتر کند؟ در این مقاله به ۱۱ کاربرد پردازش زبان طبیعی می‌پردازیم.

برای آشنایی با پردازش زبان طبیعی و نحوه‌ی کار آن این مطلب را مطالعه کنید:

پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing) چیست؟

کاربرد پردازش زبان طبیعی در تحلیل احساسات

با توجه به اینکه انسان‌ها موقع صحبت‌کردن اغلب از طعنه و کنایه استفاده می‌کنند، درک زبان طبیعی برای ماشین‌ها درمورد نظرها و نقدها بسیار مشکل است؛ بااین‌حال ازطریق تجزیه‌وتحلیل احساسات (Sentiment Analysis) می‌توانیم احساسات موجود در نظرات را تشخیص دهیم و میزان مثبت یا منفی‌بودن آن‌ها را تعیین کنیم.

با استفاده از تحلیل احساسات می‌توانیم احساسات موجود در نظرات را در رسانه‌های اجتماعی زیرنظر بگیریم و نظرات منفی را قبل از تشدید آن‌ها مدیریت کنیم؛ هم‌چنین واکنش مشتریان درباره‌ی آخرین کمپین بازاریابی یا راه‌اندازی محصول خود را بسنجیم و به‌طور کلی، احساس مشتریان درمورد شرکت خود را بفهمیم.

هم‌چنین می‌توانیم بفهمیم مشتریان درمورد جنبه‌های خاص کسب‌وکار ما چه چیزی را دوست دارند و چه چیزی را دوست ندارند؛ برای مثال، شاید آن‌ها ویژگی جدیدی را دوست نداشته باشند که به محصول خود اضافه کرده‌ایم، اما از خدمات مشتریان ناراضی هستند. این بینش‌ها می‌توانند به ما در تصمیم‌گیری هوشمندانه کمک کنند؛ زیرا دقیقاً به ما نشان می‌دهند چه چیزهایی را باید بهبود دهیم یا ثابت نگه داریم.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در طبقه‌بندی متن

طبقه‌بندی متن در واقع کار تجزیه‌وتحلیل متن است که درک، پردازش و دسته‌‌بندی خودکار متون بدون ساختار را دربرمی‌گیرد.

فرض کنید می‌خواهیم صدها پاسخ به نظرسنجی اخیر خود را تجزیه‌وتحلیل کنیم. انجام‌دادن دستی این کار زمان زیادی را می‌گیرد و درنهایت بسیار گران تمام می‌شود، اما اگر بتوانیم یک مدل پردازش زبان طبیعی را آموزش دهیم تا به‌طور خودکار داده‌ها را در چند ثانیه با استفاده از برچسب‌گذاری کند چطور؟

برای مثال، می‌توانیم برای پاسخ‌های نظرسنجی خود از طبقه‌بندی‌کننده موضوعی (Topic Classifier)  استفاده کنیم که به‌طور خودکار، داده‌ها را براساس موضوع‌هایی، مانند پشتیبانی مشتری، سهولت استفاده و قیمت‌گذاری، برچسب‌گذاری می‌کند. در این صورت کارمان بسیار راحت‌تر خواهد شد.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی برای پاسخ‌گویی خودکار به سؤالات استفاده می‌شوند. آن‌ها طوری طراحی شده‌اند که زبان طبیعی را درک کنند و پاسخ مناسب را ازطریق تولید زبان طبیعی (Natural Language Generation) ارائه کنند.

چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی قادر به یادگیری از روی تعاملات هستند و می‌دانند باید دربرابر هر سؤال چه پاسخی ارائه دهند. بهترین نکته درمورد آن‌ها این است که از تعاملات درس می‌گیرند و با گذشت زمان بهبود می‌یابند.

این ماشین‌های هوشمند به‌طور فزاینده‌ای در حوزه‌ی پشتیبانی مشتری استفاده می‌شوند؛ زیرا می‌توانند هشتاد درصد از درخواست‌های معمول را حل و مسائل پیچیده‌تری را به عوامل انسانی واگذار کنند. چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی که به‌صورت ۲۴ساعته و ۷ روز در هفته در دسترس هستند می‌توانند زمان پاسخ‌گویی را تسریع و تیم پشتیبانی را از پرس‌وجوهای تکراری و وقت‌گیر خلاص کنند.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در استخراج متن

استخراج متن اطلاعات خاصی، مانند اسامی، شرکت‌ها، مکان‌ها و موارد دیگر، را در یک متن به‌طور خودکار تشخیص می‌دهد؛ درواقع از استخراج متن به شکل‌های مختلف و برای کارهای متنوعی می‌توان استفاده کرد؛ برای مثال، می‌توانیم کلمه‌های کلیدی را در یک متن یا ویژگی‌هایی مانند شماره‌ سریال و مدل محصولات را استخراج کنیم.

هم‌چنین استخراج کلمه‌های کلیدی می‌تواند کلیت مفهوم یک متن را در اختیارمان قرار دهد؛ یا مثلاً اگر تجزیه‌وتحلیل احساسات را با استخراج کلمه‌های کلیدی ترکیب کنیم، می‌توانیم بفهمیم مشتریان بیشتر از چه کلمه‌هایی برای ابراز احساسات منفی درمورد محصول یا خدمات ما استفاده می‌کنند.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در ترجمه‌ی ماشینی

ترجمه‌ی ماشینی (MT) یکی از اولین کاربردهای پردازش زبان طبیعی است. اگرچه ترجمه‌های فیس‌بوک (Facebook) بسیار عالی کار می‌کنند، اما ترجمه‌ی ماشینی هنوز با چالش درک مفهوم متن مواجه است.

بااین‌حال اگر در طول این سال‌ها از کاربران مشتاق گوگل ترنسلیت (Google Translate)‌ بوده‌اید، می‌دانید که از زمان تأسیس آن تاکنون راه زیادی را پشت‌سر گذاشته و خیلی بهبود یافته است. این موضوع عمدتاً به‌دلیل پیشرفت‌های عظیمی است که در حوزه‌ی شبکه‌های عصبی (Artificial Neural Networks) و هم‌چنین افزایش حجم داده‌ها اتفاق افتاده است.

ترجمه‌ی خودکار، به‌ویژه، در تجارت مفید است؛ زیرا ارتباط را تسهیل می‌کند و به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا با مخاطبان بیشتری ارتباط بگیرند.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در خلاصه‌سازی متن

خلاصه‌سازی خودکار متن کاملاً از روی اسمش مشخص است چه کاری انجام می‌دهد؛ متن را با استخراج مهم‌ترین اطلاعات خلاصه می‌کند. هدف اصلی آن ساده‌سازی کار با حجم وسیعی از داده‌ها، مانند مقالات علمی، محتواهای خبری یا مستندات قانونی، است.

دو روش برای استفاده از پردازش زبان طبیعی به‌منظور خلاصه‌سازی داده‌ها وجود دارد:

• خلاصه‌سازی مبتنی بر استخراج (extraction-based summarization): این روش عبارت‌های کلیدی را استخراج می‌کند و بدون افزودن هیچ اطلاعات اضافی خلاصه‌ای از متن ایجاد می‌کند.
• خلاصه‌سازی مبتنی بر انتزاع (abstraction-based summarization): این روش عبارت‌های جدیدی را تولید می‌کند که به‌ نوعی متن را بازنویسی می‌کند و خلاصه‌ای از آن را تحویل می‌دهد. این رویکرد دوم رایج‌تر است و عملکرد بهتری دارد.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در هوش اقتصادی

بازاریابان می‌توانند از پردازش زبان طبیعی برای کسب اطلاعات بیشتر درمورد مشتریان خود سود ببرند و از این بینش برای ایجاد استراتژی‌های مؤثرتر استفاده کنند.

تجزیه‌وتحلیل موضوعات (Topics)، احساسات (Sentiments)، کلمه‌های کلیدی (Keywords) و قصد (Intent)‌ در داده‌های بدون ساختار می‌تواند روندها و فرصت‌های تجاری را برای‌مان آشکار کند؛ هم‌چنین می‌توانیم داده‌ها را برای نظارت بر رقبای خود تجزیه‌وتحلیل کنیم و ببینیم چه روش‌هایی برای آن‌ها خوب کار می‌کند و کدام نمی‌کند.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در تصحیح خودکار

یک کاربرد پردازش زبان طبیعی تصحیح خودکار متن است. پردازش زبان طبیعی نقش مهمی در نرم‌افزارهای بررسی دستورزبان و عملکرد تصحیح خودکار در دستگاه‌های تلفن و کامپیوتر دارد؛ برای مثال، در ابزارهایی مانند Grammarly از پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تشخیص نوشتار، غلط‌های املایی یا اشتباه‌ها در ساختار جملات استفاده می‌شود.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در طبقه‌بندی قصد یا نیت

طبقه‌بندی قصد شناسایی هدف نهفته در یک متن است. علاوه بر چت‌بات‌ها، تشخیص قصد می‌تواند مزایایی را در زمینه‌های فروش و پشتیبانی مشتری ایجاد کند.

با تجزیه‌وتحلیل تعاملات مشتریان، مانند ایمیل‌ها، چت‌ها یا پست‌های رسانه‌های اجتماعی، می‌توانیم افرادی را که آماده‌ی خرید هستند تشخیص دهیم. درواقع هر چه سریع‌تر بتوانیم آن‌ها را شناسایی و طبقه‌بندی کنیم، فرصت و اقبال بیشتری برای تبدیل آن‌ها به مشتری خواهیم داشت.

هم‌چنین، آنالیز قصد مشتری در پست‌های رسانه‌های اجتماعی می‌تواند به ما درمورد مشتریانی هشدار دهد که در حال از دست دادنشان هستیم و این امکان را می‌دهد تا با یک استراتژی مناسب برای جلب آن‌ها اقدام کنیم.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در تشخیص فوریت یا شرایط اضطراری

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی هم‌چنین می‌توانند به ما در تشخیص فوریت‌ها در متن کمک کنند. می‌توانیم یک مدل تشخیص فوریت را با استفاده از معیارهای خود آموزش دهیم تا بتواند کلمه‌ها و عبارت‌های خاصی را تشخیص دهد که نشان‌دهنده‌‌ی‌ انتقادها درباره‌ی مشکلات جدی هستند. این موضوع می‌تواند به ما در اولویت‌بندی مهم‌ترین درخواست‌ها کمک کند تا مطمئن شویم این انتقادها و مشکلات حل‌نشده باقی نمی‌مانند.

تشخیص فوریت به ما کمک می‌کند زمان پاسخ‌گویی و کارایی را بهبود بخشیم و رضایت مشتری را افزایش دهیم.

کاربرد پردازش زبان طبیعی در تشخیص گفتار

فناوری تشخیص گفتار یکی از جایگاه‌های کاربرد پردازش زبان طبیعی است و از پردازش زبان طبیعی برای تبدیل زبان گفتاری به فرمت فهمیدنی برای ماشین استفاده می‌کند.

برای مثال، سیستم‌های تشخیص گفتار بخش اساسی دستیارهای مجازی مانند Siri ،Alexa و Google Assistant هستند؛ بااین‌حال همواره موارد استفاده از تشخیص گفتار در تجارت در حال افزایش است؛ مثلاً با افزودن قابلیت گفتار به متن به نرم‌افزارهای تجاری شرکت‌ها قادرند تماس‌ها را به‌صورت خودکار رونویسی (Transcribe) کنند، ایمیل ارسال کنند و حتی به‌طور خودکار ترجمه‌ی متون را انجام دهند.

برای مطالعه بیشتر درباره‌ی تشخیص گفتار پیشنهاد می‌کنیم حتماً این مطلب را مطالعه کنید:

تشخیص گفتار (Speech Recognition) چیست و چگونه کار می‌کند؟

خلاصه‌ی مطالب

همان‌طور که در این مقاله دیدیم، کاربرد پردازش زبان طبیعی (NLP) زیاد است و قابلیت استفاده برای اهداف مختلفی دارد. در این مطلب ما به ۱۱ کاربرد آن اشاره کردیم، اما پردازش زبان طبیعی کاربردهای جالب زیادی دارد و به این فهرست محدود نیست.

ابزارهای پردازش زبان طبیعی به مشاغل کمک می‌کنند تا حجم زیادی از داده‌های بدون ساختار را پردازش کنند، مانند نظرات مشتریان، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، پاسخ‌های نظرسنجی و موارد دیگر.

آن‌ها، نه‌تنها برای به‌دست‌آوردن بینش و اطلاعات برای پشتیبانی از تصمیم گیری‌های تجاری، برای اتوماسیون کارهای وقت‌گیر نیز استفاده می‌شوند و زندگی همه‌ی ما را تا حد زیادی راحت‌تر می‌کنند.

آموزش علم داده و یادگیری ماشین در کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس

اگر به دیتا ساینس علاقه دارید و دوست دارید به دنیای علم داده وارد شوید، پیشنهاد ما شرکت در کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس است. این کلاس‌ها به‌صورت کاملاً پویا و تعاملی برگزار می‌شود و مبتنی بر پروژه‌های واقعی دنیای دیتا ساینس است.

شرکت در این کلاس‌ها به شما امکان می‌دهد به جامع‌ترین و به‌روزترین آموزش علم داده از هر نقطه‌ی جغرافیایی دسترسی داشته باشید.

برای آشنایی با کلاس‌های آنلاین آموزش علم داده کافه‌تدریس و مشاوره رایگان برای شروع یادگیری روی این لینک کلیک کنید:

کلاس‌های آنلاین علم داده کافه‌تدریس