Що це і чому це важливо

Обробка природної мови (NLP) - це галузь штучного інтелекту, яка допомагає комп’ютерам розуміти, інтерпретувати та маніпулювати людською мовою. НЛП запозичує багато дисциплін, включаючи інформатику та обчислювальну лінгвістику, у своєму прагненні подолати розрив між людським спілкуванням та розумінням комп’ютерів.

Еволюція обробки природної мови

Хоча обробка природної мови не є новою наукою, технологія швидко розвивається завдяки підвищеному інтересу до спілкування між людьми та машинами, крім наявності великих даних, потужних комп'ютерів та вдосконалених алгоритмів.

мови

Як людина, ви можете говорити та писати англійською, іспанською чи китайською мовами. Але рідна мова комп’ютера - яка відома як кодова або машинна мова - в основному незрозуміла для більшості людей. На найнижчих рівнях вашого пристрою спілкування відбувається не на словах, а через мільйони нулів і значень, що виробляють логічні дії.

Насправді програмісти використовували перфокарти для спілкування з першими комп’ютерами 70 років тому. Цей ручний та важкий процес був зрозумілий порівняно невеликій кількості людей. Тепер ви можете сказати: “Алекса, мені подобається ця пісня”, і пристрій, який відтворює музику у вашому домі, зменшить гучність і відповість: “Добре. Оцінка збережена », людським голосом. Потім він адаптує свій алгоритм для відтворення цієї пісні - і іншим подобається - наступного разу, коли вона прослухає цю музичну станцію.

Давайте детальніше розглянемо цю взаємодію. Її пристрій активувалося, коли вона почула його розмову, зрозуміла невимовлений намір у коментарі, вжила заходів та забезпечила зворотний зв'язок у чітко структурованому англійському (або іспанському) висловлюванні, все це приблизно за п’ять секунд. Повна взаємодія стала можливою завдяки обробці природних мов, поряд з іншими елементами штучного інтелекту, такими як машинне навчання та глибоке навчання.

Зменшення кількості скарг клієнтів на НЛП

Королівський банк Шотландії використовує текстову аналітику, техніку NLP, для вилучення важливих тенденцій із відгуків клієнтів різними способами. Компанія аналізує дані електронної пошти, опитувань та бесід із кол-центрами, щоб виявити першопричину невдоволення клієнтів та впровадити вдосконалення. Перегляньте відео, щоб дізнатись більше про аналітику, яка змінює стосунки з клієнтами.