Что такое обработка естественного языка?
Обработка естественного языка — это управляемый искусственным интеллектом процесс создания языка ввода, понятного программному обеспечению.
Почему важна обработка естественного языка?
Представьте, что программное обеспечение вашего бизнеса говорит на иностранном языке, которым вы не владеете свободно – обработка естественного языка, или NLP, является вашим переводчиком. Она принимает ваш человеческий вклад, реорганизует его и объясняет сказанное вами таким образом, чтобы ваше программное обеспечение могло его разобрать.
Почему вас это должно волновать? Ну, потому что общение важно, а программное обеспечение для НЛП может улучшить работу бизнеса и, как следствие, качество обслуживания клиентов.
Давайте рассмотрим распространенные техники НЛП и то, как вы можете их использовать. Подробнее про секретные техники НЛП читайте на страницах специализированного сайта.
Методы обработки естественного языка
Основными методами, используемыми обработкой естественного языка (NLP) для извлечения данных из текста, являются:
- Анализ настроений
- Распознавание именованных сущностей
- Обобщение
- Тематическое моделирование
- Классификация текста
- Извлечение ключевых слов
- Лемматизация и стемминг
Давайте рассмотрим каждую из них, изучая, как они могут помочь вашему бизнесу.
1. Анализ настроений
Это анализ данных (текста, голоса и т.д.) С целью определения, являются ли они положительными, нейтральными или отрицательными.
Как вы можете видеть в нашем классическом наборе примеров выше, она помечает каждое утверждение «настроением», а затем агрегирует сумму всех утверждений в данном наборе данных.
Таким образом, анализ настроений может преобразовать большие архивы отзывов клиентов, обзоров или реакций в социальных сетях в практические, количественно выраженные результаты. Затем эти результаты могут быть проанализированы для получения информации о клиентах и дальнейших стратегических результатов.
Попробуйте наш анализатор настроений, чтобы увидеть, как NLP работает с вашими данными.
Чтобы дополнить этот процесс, искусственный интеллект запрограммирован на привязку своего API к существующему бизнес-программному обеспечению и выполнение анализа настроений на основе данных в широком спектре форматов.
2. Распознавание именованных сущностей
Распознавание именованных сущностей, или NER (потому что мы в мире технологий большие поклонники наших сокращений) — это метод обработки естественного языка, который помечает «именованные идентификаторы» в тексте и извлекает их для дальнейшего анализа.
Как вы можете видеть в примере ниже, NER аналогичен анализу настроений. Однако NER просто помечает идентификаторы, будь то названия организаций, людей, имена собственные, местоположения и т.д., и ведет текущий подсчет того, сколько раз они встречаются в наборе данных.
Сколько раз идентификация (означающая конкретную вещь), всплывающая в отзывах клиентов, может указывать на необходимость устранить определенную болевую точку. В обзорах и результатах поиска это может указывать на предпочтение определенных видов продуктов, позволяя вам индивидуально адаптировать каждое путешествие клиента к индивидуальному пользователю, тем самым улучшая его опыт работы с клиентами.
Пределы применения NER ограничены только вашими отзывами и фантазиями контент-специалистов.
3. Краткое содержание текста
Это забавная техника. Обобщение текста — это разбиение жаргона, будь то научного, медицинского, технического или иного, на самые базовые термины с использованием обработки естественного языка, чтобы сделать его более понятным.
Это может показаться сложной задачей – наши языки сложны. Но, применяя базовые алгоритмы связывания существительных и глаголов, программное обеспечение для составления текстовых сводок может быстро синтезировать сложный язык для получения краткого вывода.
4. Тематическое моделирование
Тематическое моделирование — это неконтролируемая технология обработки естественного языка, которая использует программы искусственного интеллекта для пометки и группировки текстовых кластеров, имеющих общие темы.
Вы можете рассматривать это как упражнение, аналогичное тегированию ключевых слов, извлечению и сведению в таблицу важных слов из текста, за исключением ключевых слов темы и связанных с ними кластеров информации
5. Классификация текста
Опять же, классификация текста — это организация больших объемов неструктурированного текста (имеется в виду необработанные текстовые данные, которые вы получаете от своих клиентов). Тематическое моделирование, анализ настроений и извлечение ключевых слов (которые мы рассмотрим далее) являются подмножествами классификации текста.
Классификация текста берет ваш текстовый набор данных, затем структурирует его для дальнейшего анализа. Она часто используется для извлечения полезных данных из отзывов клиентов, а также из расписаний обслуживания клиентов.
6. Извлечение ключевых слов
Последний ключ к головоломке анализа текста — извлечение ключевых слов — представляет собой более широкую форму техник, которые мы уже рассмотрели. По определению, извлечение ключевых слов — это автоматизированный процесс извлечения наиболее релевантной информации из текста с использованием искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения.
Вы можете настроить свое программное обеспечение для поиска ключевых слов, соответствующих вашим потребностям – попробуйте это с помощью нашего примера извлечения ключевых слов.
7. Лемматизация и стемминг
Более техническая, чем в других наших разделах, лемматизация и стемминг относится к разбивке, пометке и реструктуризации текстовых данных на основе либо корневой основы, либо определения.
Может показаться, что вы повторяете одно и то же дважды, но оба процесса сортировки могут предоставлять разные ценные данные. Узнайте, как наилучшим образом использовать оба метода в нашем руководстве по очистке текста для НЛП.
За один раз приходится решать очень много задач, но, понимая каждый процесс и просматривая связанные руководства, вы должны быть на пути к плавному и успешному применению НЛП.