پردازش زبان طبیعی (NLP) یک زمینه مطالعاتی است که بر روی توانمندسازی رایانه‌ها برای درک و تفسیر درستی از زبان انسان تمرکز دارد. NLP شامل استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل و پردازش داده‌های زبان طبیعی انسان، مانند متن یا گفتار می باشد.
فناوری NLP اخیراً در تعدادی از کاربردهای عملی، از جمله تجزیه و تحلیل احساسات، ربات‌های گفتگوگر و تشخیص گفتار استفاده شده، که در طیف گسترده ای از مشاغل در بخش‌های خودکارسازی سیستم‌های مراقبت از مشتری، افزایش ابتکارات بازاریابی و بهبود پیشنهادات محصول کاربرد فراوانی پیدا کرده است.
به طور خاص، این مقاله به پنج نمونه از NLP در دنیای واقعی با عناوین تجزیه و تحلیل احساسات، ربات‌های گفتگو، ترجمه ماشینی، خلاصه‌سازی متن و تشخیص گفتار توجه دارد.
این برنامه‌ها پتانسیل ایجاد انقلابی را در نحوه برقراری ارتباط با فناوری دارند، که می تواند آن را طبیعی‌تر، بصری‌تر و کاربرپسندتر کند.
تحلیل احساسات
NLP می تواند برای تجزیه و تحلیل داده های متنی برای تعیین احساسات نویسنده دیدگاهی در مورد یک محصول، خدمات و یا نام تجاری خاص استفاده شود، که از آن می توان در برنامه هایی مانند نظارت بر رسانه های اجتماعی، تجزیه و تحلیل بازخورد مشتری و تحقیقات بازار استفاده کرد.
یکی از کاربردهای رایج NLP تجزیه و تحلیل احساسات بازار سهام است که در آن سرمایه گذاران و معامله گران احساسات رسانه های اجتماعی را در مورد یک سهام یا بازار خاص بررسی می کنند. برای مثال، یک سرمایه‌گذار می‌تواند از NLP برای بررسی توییت‌ها یا اخبار مربوط به یک سهام خاص استفاده کرده تا نگرش کلی بازار نسبت به آن سهام را مشخص کند. سرمایه گذاران می توانند با مطالعه اصطلاحات استفاده شده در این منابع، تشخیص دهند که آیا این منابع در مورد سهام نظرات مثبت یا منفی را ابراز می کنند.
با ارائه اطلاعات در مورد احساسات بازار و در صورت لزوم امکان دادن به سرمایه گذاران برای اصلاح استراتژی های خود، این بررسی احساسات می تواند به سرمایه گذاران در اتخاذ تصمیمات سرمایه گذاری آگاهانه تر کمک کند. به عنوان مثال، اگر سهامی احساسات مثبت زیادی دریافت کند، یک سرمایه گذار ممکن است به خرید سهام بیشتری فکر کند، در حالی که احساسات منفی ممکن است باعث شود که آنها را فروخته و یا دستور خریدی را متوقف کند.
چت بات ها
از NLP می توان برای ساخت رابط‌های مکالمه “چت بات” استفاده کرد، که توانایی فهم و پاسخ به پرس و جوهای زبان طبیعی را دارا باشد. از جمله کاربردهای آن می توان به سیستم‌های پشتیبانی از مشتری، دستیاران مجازی و سایر برنامه‌هایی که نیاز به تعامل انسان‌مانند دارند، اشاره کرد.
یک ربات چت مانند ChatGPT می تواند به سؤالات مشتریان در مورد حساب، تاریخچه تراکنش ها و سایر سؤالات مالی کمک کند، این گونه چت بات ممکن است توسط یک مؤسسه مالی و با استفاده از فناوری NLP ایجاد شود و به لطف توانایی ربات چت در درک و پاسخ به سوالات زبان طبیعی، مشتریان می توانند به راحتی اطلاعات مورد نیاز خود را به دست آورند.
ترجمه ماشینی
NLP می تواند برای ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگری استفاده گردد. از این فناوری هم اکنون در برنامه هایی مانند Google Translate، Skype Translator و سایر خدمات ترجمه زبان استفاده می شود.
به طور مشابه، یک شرکت چند ملیتی ممکن است از NLP برای ترجمه توضیحات محصول و متون بازاریابی خود از زبان اصلی به زبان های بازارهای هدف استفاده کند. این ویژگی به شرکت‌ها اجازه می دهد تا به طور مؤثرتری با مشتریان و مشتریان بالقوه خود در مناطق مختلف ارتباط برقرار کنند.
خلاصه سازی متن
از NLP می توان برای خلاصه کردن اسناد و مقالات طولانی و اخبار به نسخه های کوتاه و مختصر استفاده کرد و خوانندگان بدون نیاز به خواندن کل مقاله، می توانند بلافاصله خلاصه ای از اطلاعات و یا اخبار را به لطف خلاصه سازی متن دریافت کنند، که امروزه در برنامه‌هایی مانند خدمات جمع‌آوری اخبار، خلاصه مقالات پژوهشی و سایر خدمات مدیریت محتوا استفاده می‌شود.
تشخیص گفتار
برای تبدیل زبان گفتاری به متن می توان از NLP استفاده کرد که امکان رابط های مبتنی بر صدا و دیکته را فراهم می کند. این در برنامه هایی مانند دستیارهای مجازی، خدمات رونویسی گفتار به متن و سایر برنامه های کاربردی مبتنی بر صدا استفاده می شود.
دستیارهای مجازی، مانند الکسای آمازون یا دستیار گوگل، از NLP برای درک دستورالعمل های گفتاری و پاسخ به سوالات زبان طبیعی استفاده می کنند، که به جای تایپ کردن دستورات یا پرس و جوها، اکنون کاربران می توانند با صحبت کردن با این دستیارها ارتباط بر قرار کنند.
سلب مسئولیت: این مقاله فقط برای اهداف اطلاعاتی ارائه شده است و توصیه نمی شود به عنوان مشاوره حقوقی، مالیاتی، سرمایه گذاری، مالی یا سایر موارد مورد استفاده قرار گیرد.