Photo by ROMANSK ODINTSOV
 

Se for deg en verden hvor maskiner er i stand til å forstå hva du sier og hvordan du føler deg; hvor du kan snakke med en datamaskin, og den vil svare; og hvor teknologi kan sile gjennom teksten og oppsummere den for deg. Vent litt. Du trenger ikke forestille deg noe - det er en realitet i dag, med NLP-adopsjonen.

Som et underfelt av AI har naturlig språkbehandling (NLP) dukket opp som et gjennombrudd innen teknologi, som gjør det mulig for datamaskiner å kommunisere ved hjelp av menneskelig språk. Det er markedsstørrelse ble verdsatt til 18.9 milliarder dollar i 2023 og forventes å vokse til 68 milliarder dollar innen 2028. Ingenting er overraskende med dette, angående de ulike bruksområdene til NLP i dagens verden, fra chatbots til maskinoversettelse til dokumentanalyse.

I dette innlegget diskuterer vi den transformative effekten av NLP på virksomheten, dens brukstilfeller og virkelige eksempler per bransje. Vi kommer også kort inn på fordelene med naturlig språkbehandling, dens utfordringer og de fremtidige mulighetene den gir oss.

NLP er en kombinasjon av språklige, statistiske og maskinlæringsteknikker (ML) som tillater prosessering av enorme mengder data. Dette gjør datamaskiner i stand til å forstå nyansene i menneskelig språk, forstå konteksten og svare på den på en meningsfull måte. Med andre ord, NLP-algoritmer tar sikte på å bygge bro mellom menneskelig kommunikasjon med AI.

Men dette var ikke alltid tilfelle. Infografikken nedenfor dekker utviklingen av NLP over tid til den nådde dagens potensial. De viktigste drivende faktorene for NLP-adopsjon var forbedringer i beregningskraft, fremskritt innen AI og maskinlæring og datatilgjengelighet. Det siste skjedde i stor grad på grunn av skyen, som ga bedre skalerbarhet og lavere kostnader for datalagring og prosessering.

Utviklingen av NLP
 

Utviklingen av NLP handlet også om en overgang fra regelbaserte systemer til ML-algoritmer, som kan lære å "forstå" språket. I en regelbasert tilnærming koder en ekspert manuelt hver regel i NLP. Det er derfor disse systemene er mer statiske og ikke-tilpassbare sammenlignet med maskinlæring.

Når vi utforsker NLPs natur nærmere, bør vi nevne dens grunnleggende mål om å forstå og samhandle med det menneskelige språket. Derfor skiller vi mellom:

• Natural Language Understanding (NLU), som er opptatt av utvinning av mening. Det hjelper til med å forstå forviklingene og nyansene i skrift- og talespråket, og håndtere tvetydigheter og kontekstuelle variasjoner. For eksempel er NLU nyttig for å skille mellom aksenter eller forstå slang.
• Natural Language Generation (NLG), som omhandler å produsere menneskelignende svar fra data. Ved å bruke statistiske metoder og språkmodeller for å analysere store datamengder, hjelper NLG med å "svare" på brukerforespørsler på en samtale måte. Den håndterer også tekstoppsummering, maskinoversettelse og innholdsoppretting.

Naturlig språkforståelse vs. Naturlig språkgenerering
 

Nå kan vi skissere hvordan NLP fungerer. I utgangspunktet er det 2 trinn:

1. Å forvandle teksten til noe en maskin kan forstå
2. Analysere teksten for å faktisk forstå konteksten og språket og trekke ut meningen

Samtidig foregår det mye under panseret på et naturlig språkbehandlingssystem for å gjøre maskinen i stand til å utføre disse to handlingene. La oss ta en rask titt på de viktigste NLP-komponentene for å forstå hvordan det fungerer bedre:

• Tokenisering: Å dele opp en tekst i mindre enheter som ord eller uttrykk (tokens) for å behandle dem i mindre, håndterbare biter
• Syntaksanalyse: Å analysere grammatiske strukturer for å forstå syntaktiske sammenhenger i setninger
• Orddeltagging: Å tilordne grammatiske koder (f.eks. substantiv, verb osv.) til ord i en setning for å legge til den syntaktiske analysen
• Semantisk analyse: Å fange betydningen og konteksten bak ord, setninger og setninger
• Sentimentanalyse: For å bestemme følelsen eller følelsen uttrykt i teksten som positiv, negativ eller nøytral
• Named Entity Recognition (NER): For å identifisere og kategorisere enheter, dvs. navn, organisasjoner, lokasjoner osv.
• Statistiske og ML-modeller: Å behandle og analysere datamengder. Overvåkede ML-algoritmer fungerer best for oppgaver som tekstklassifisering og sentimentanalyse, mens uovervåkede algoritmer for klynging og emnemodellering.
• Språkmodeller: Å forutsi sannsynligheten for ordsekvenser i en kontekst. Denne teknikken er mye brukt i autofullføring og språkgenereringsoppgaver
• Språkoversettelsesmodeller: For å konvertere tekst fra ett språk til et annet. Avanserte modeller, for eksempel nevral maskinoversettelse, kan øke nøyaktigheten av oversettelsen betydelig.
• Språkgenereringsteknikker: Å generere menneskelignende svar basert på data eller gitt kontekst. Denne tilnærmingen brukes for chatbots, tekstoppsummering osv.

Kombinasjonen og integrasjonen av disse komponentene lar dataforskere bygge kraftige NLP-systemer og bidra til bedre AI-kommunikasjonsresultater.

Naturlig språkbehandling får bare fart på tvers av bransjer, og nye applikasjoner dukker opp hvert år. Nedenfor gjennomgår vi de vanligste brukstilfellene av NLP for å finne ut mer om forretningspotensialet ditt for å transformere kommunikasjon med NLP.

Toppapplikasjoner for NLP

Konversasjons-AI og chatbots

Smarte virtuelle assistenter og chatboter er det første du tenker på når du tenker på NLP. Dagens NLP-konversasjons-AI-systemer er sofistikerte nok til å delta i autentiske og kontekstuelt passende dialoger med brukere.

Virtuelle assistenter som Siri eller Alexa er i vår daglige bruk, og håndterer mindre oppgaver som å stille inn påminnelser, ringe og motta telefonsamtaler og finne hvor de skal parkere. NLP-drevne chatboter bidrar til bedrifter ved å skalere støttetjenester og forbedre personalisering.

Se på Lyro chatbot nedenfor utviklet av Tidio. I motsetning til vanlige chatbots, krever ikke Lyro noen opplæring fra støtteagenter - selskapet aktiverer det og begynner å svare på brukernes spørsmål med en gang.

Bilde fra Tydius

Maskinoversettelse

Maskinoversettelse er den nest mest fremtredende bruken av NLP. Studenter, språkoversettere, turister og mange andre kan ikke forestille seg livet uten Google Translate i dag. Og selv om maskinoversettelse eksisterte lenge før NLP, har den brakt den til et nytt nivå ved å:

• Legger til mer nøyaktighet og flyt med bruk av transformatorer
• Fremme og tilrettelegge for sanntids språkoversettelse
• Muliggjør kontekstbevisst oversettelse, som forlot tradisjonelle ord-for-ord-oversettelsesmetoder i fortiden
• Hjelpe med lokalisering av innhold for å vurdere kulturelle preferanser og lokale dialekter

For å gjøre det mer illustrerende, her er deepl, en mindre kjent konkurrent til Google Translate. Verktøyet støtter oversettelse til 26 språk for å hjelpe brukere med å bryte ned språkbarrierer. Den har også appintegrasjon og en widget for oversettelse av nettsider.

Bilde fra deepl

Dokumenthåndtering

NLP har også unike tale-til-tekst-funksjoner som bidrar til å forbedre nøyaktigheten og effektiviteten til dokumentasjonen. Hvis vi utelater forenklede brukstilfeller som å diktere tekst i stedet for å skrive den, kan vi også snakke om følgende:

• Tekstoppsummering: Automatiske oppsummeringer levert av AI er nyttige når man trenger å fordøye store mengder informasjon raskt. NLP oppsummerer ikke bare lange tekster – nøkkelorduttrekking og setningsrangering lar NLP oppsummere en tekst på en sammenhengende måte ved å fange opp nøkkelpunkter.
• Informasjonsutvinning: Blant andre tilnærminger i NLP er NER spesielt effektiv for automatisert informasjonsinnhenting og kunnskapsoppdagelse. Dette sparer betydelig tid og krefter for en forsker å ikke skumme gjennom en enorm mengde informasjon.
• Tekstklassifisering: Når det gjelder store mengder tekstdata, kan NLP bidra til å kategorisere det. Samtidig som dataene blir mer organisert, drar selskapet også fordel av forbedret informasjonstilgjengelighet.

Innholdsgenerering

På grunn av sin evne til å fange essensen av hendelser og data, kan NLP generere innhold basert på gitt informasjon. Sannsynligvis alle har allerede hørt om ChatGPT og hvordan det skaper unikt, meningsfullt innhold med de riktige spørsmålene. Modeller som dette kan gjøre livet til innholdsskapere enklere ved å hjelpe dem med å skrive produktinstruksjoner, innlegg på sosiale medier, artikler, e-poster og andre.

Tenk på et mindre vanlig eksempel på et AI-innholdsskaperverktøy enn GPT. OwlyWriter AI kan spare timer med markedsførers arbeid når det gjelder SMM. Fra å lage bildetekster for innlegg til å generere innholdsideer til å skrive innlegg, hjelper verktøyet sosiale medier med å slå skribentblokkering og jobbe mer effektivt.

Bilde fra HootSuite

Talegjenkjenning

En annen flott anvendelse av NLP er talegjenkjenning, som lar maskiner oversette talespråk til skriftlig tekst. Igjen, stemmeassistenter som Siri eller Google Assistant er de mest opplysende eksemplene i dette tilfellet.

Det er fortsatt mange andre bruksområder for talegjenkjenning som transkripsjonstjenester eller stemmestyrte enheter. Husk funksjonen som gjør at sjåfører kan kontrollere biler trygt håndfritt. Dessuten er smarthusenheter alle utviklet basert på NLP.

Sentiment Analyse

Sentimentanalyse, som en av NLP-teknikkene, fungerer best for å analysere kundeanmeldelser og følelser i sosiale medier for å få offentlige meninger om produktet eller tjenesten eller følge trender.

NLP kan for eksempel hjelpe bedrifter med å analysere tilbakemeldinger fra kunder om den nylige produktlanseringen for å ta mer informerte beslutninger for kundetilfredshet. Den slår også opp apper for overvåking av sosiale medier, som Brandwatch. Disse overvåker innhold på sosiale nettverk slik at selskaper kan kjenne til offentlige meninger og følelser for merkevarer, spore trender og administrere omdømmet på nettet.

Bilde av Brandwatch

Search Engine Optimization

Søkemotorer som Google bruker NLP for å forbedre nøyaktigheten til søkeresultatene. Denne tilnærmingen hjelper til med å forstå brukerintensjonen bak søket bedre og matche den med de mest relevante søkeresultatene.

Spamfiltrering

Et annet område som NLP har revolusjonert inkluderer spamfiltrering. Og her snakker vi ikke bare om e-post, men også andre applikasjoner. For eksempel, YouTube bruker NLP for å filtrere spamdata i kommentarfeltet til videoene. Den bruker et verktøy kalt TubeSpam, som ble opplært ved å bruke Naive Bayes-klassifikatoren for å filtrere ut spam.

Listen over NLP-applikasjoner er mye lengre. Vi diskuterte de største brukstilfellene, men utelot mindre som autokorrektur og autofullføringsfunksjoner, svindeloppdagelse osv. For å gjøre forskningen vår mer fyldig, la oss snakke om eksempler fra virkeligheten på hvordan NLP transformerer bransjer.

Selv om NLP er vellykket implementert på tvers av ulike bransjer, er dens største markedsandel innen teknologi, helsevesen, detaljhandel, finansielle tjenester, forsikring og markedsføring. Se om hver av disse i detalj.

Global NLP markedsandel etter bransje

Kundeservice

NLP-drevne chatboter og virtuelle assistenter har endret kundeservice en gang for alltid. Nå kan kunder få 24/7 support mens agenter drar fordel av redusert arbeidsmengde. Erica – chatboten laget av Bank of America – gir økonomisk støtte og veiledning til kunder og hjelper til med å navigere på nettbank. NLP gjør det mulig for Erica å lære brukernes preferanser og behov og gi personlige anbefalinger.

La oss se på spesifikke eksempler på bruk av NLP i kundeservice:

• NLP-baserte stemmeassistenter for å forstå brukerens forespørsel og rette den til rett menneskelig agent
• Automatiserte chatbots for enkle oppgaver som å svare på spørsmål, sjekke informasjon, planlegge avtaler, etc.
• Bruk av virtuelle assistenter for håndfri interaksjon med enheter og tjenester
• Kundetilbakemeldingsanalyse og sentimentanalyse - for eksempel kan en chatbot starte med en unnskyldning når han har å gjøre med en frustrert kunde

E-handel og detaljhandel

De fleste anerkjente e-handelsnettsteder i dag som Amazon, eBay eller Walmart bruker NLP-drevet semantisk søk, som forbedrer produktsynlighet og søkeopplevelse. I motsetning til samsvarende søkeord, er semantisk søk ​​mer intuitivt og tar sikte på å forstå brukerens hensikt bak søket.

Ved siden av semantisk søk ​​har NLP andre applikasjoner innen detaljhandel:

• Kundesentimentanalyse for å forstå mer om merkevarelojalitet og til slutt styrke merkevaren
• Samtalehandel med stemmeassistenter
• Personlige produktanbefalinger

Kunnskap

På utdanningsfeltet har NLP de mest kreative brukssakene. Et godt eksempel inkluderer Courseras kursanbefalingssystem, som hjelper brukere med å finne de beste kursene basert på deres interesser. Tenk også på alle favoritt Grammarly, en NLP-basert løsning som gjør skrivingen din tydelig og feilfri.

Andre eksempler på NLP i utdanning inkluderer, men er ikke begrenset til:

• Intelligente veiledningssystemer
• Generering av eksamensspørsmål basert på lærebøker eller annet opplæringsmateriell
• Automatisert karaktersetting og tilbakemeldingsanalyse
• Programvare for å oppdage plagiat
• Tilpasset læring og personlig instruksjon og tilbakemelding til elevene

Finans og bank

Har du noen gang blitt oppringt fra banken om mistenkelig aktivitet på kontoen din? Disse samtalene utløses vanligvis av NLP. Svindeloppdagelse er en av de største anvendelsene av NLP i økonomi. På et tidspunkt hjalp Mastercard Decision Intelligence, som ble spesielt utviklet for å indikere uredelig aktivitet, selskapet med å kutte svindel med 50 %. Sjekk løsningspotensialet selv:

https://mastercard-a.akamaihd.net/global-risk/videos/DecisionIntelligenceExternalVideoGLOBALJul19.mp4

Alt tag: Mastercard Decision Intelligence

To andre måter å bruke NLP på i finanssektoren inkluderer:

• Sentimentanalyse på ulike tekstdata som økonomiske rapporter, innlegg i sosiale medier og nyhetsartikler for å forutsi aksjekurser og markedssvingninger og dermed hjelpe tradere og investorer med å ta mer informerte beslutninger
• Datauttrekk fra økonomiske rapporter og dokumenter samt oppsummering av finansnyheter for raske oppdateringer

Helsevesen

NLP-teknologi er nyttig for medisinske leverandører for å oppsummere og kategorisere kliniske notater og pasientinformasjon. På denne måten kan de få tilgang til data raskere og holde dokumentasjonen organisert. Elektroniske helsejournaler ble mulig hovedsakelig takket være naturlig språkbehandling.

NLP kan også hjelpe til med transkripsjon slik at leger kan diktere notater og minimere manuell datainntasting. Kliniske NLP-systemer kan hjelpe med diagnoser, behandlingsplansammensetning og personlig tilpassede terapianbefalinger. Merative LP bruker for eksempel NLP-algoritmer for utvikling av kreftbehandlingsplaner for sine pasienter.

Forsikring

Som i økonomi, brukes NLP i forsikring for å identifisere uredelige krav. Ved å analysere ulike typer data som kundeprofiler, kommunikasjon og sosiale nettverk, oppdager NLP indikatorer på svindel og sender disse påstandene til videre inspeksjon. De tyrkisk forsikringsselskap forbedret avkastningen med 210 % etter at de byttet til det ML-baserte svindeldeteksjonssystemet.

Slik fungerer et ML-svindeloppdagelsessystem
 

Forsikringsbedrifter kan også dra nytte av NLP ved å overvåke bransjetrender ved hjelp av tekstutvinning og markedsintelligens. På denne måten får bedrifter innsikt i hvordan konkurrentene har det og tar mer datadrevne beslutninger.

Law

I den juridiske sektoren er NLP den mest behjelpelige når det kommer til arbeid med dokumenter. Juridiske fagfolk kan bruke denne teknologien i kontraktsgjennomgang og -analyse, tekstoppsummering, saksutfallsanalyse osv. NLP-algoritmer hjelper advokater og advokater med å skanne gjennom mange juridiske tekster for å finne spesifikke datoer, vilkår eller klausuler.

Luminance bruker NLP for å øke effektiviteten av due diligence og kontraktsgjennomgang. I motsetning til mer generalistiske GPT, ble modellen trent på 150+ millioner juridiske dokumenter og verifisert av bransjeeksperter. Selskapet lover brukere opptil 90 % tidsbesparelse gjennom automatisert kontraktsbehandling.

Bortsett fra dette, anvender advokater NLP i overvåking av overholdelse av lover, transkripsjonsanalyse og juridisk forskning.

Produksjon og forsyningskjede

Som alle andre steder fungerer NLP i produksjon og forsyningskjede best for å holde data organisert og effektivisere kommunikasjonen. For eksempel kan det hjelpe å analysere og sile gjennom volumer av forsendelsesdokumenter og løse logistiske utfordringer.

Chatbots kan være nyttige for å svare på kunde- eller leverandørforespørsler raskere. Tesla inkorporerte chatbots for å gi eksepsjonelle kundeopplevelser for lenge siden. Disse planlegger prøvekjøringer og svarer på enkle spørsmål om Tesla-biler.

Ved å integrere chatbots med produsentens ERP eller andre eldre systemer, kan chatbots også bidra til å holde informasjon på ett sted og forbedre samarbeidet mellom avdelingene.

Marketing

Som nevnt er sentimentanalyse mye brukt i markedsføring for å forstå kundenes meninger om merkevarer. Dette bidrar til å foreslå personlig tilpassede produkter eller tjenester til kunder og styrke beslutningstaking. McDonald's bruker for eksempel NLP for å overvåke kundeklager på sosiale medier og trene ansatte til å svare på disse klagene riktig.

Ved hjelp av NER blir NLP også utnyttet til å identifisere trendende emner og kundeinnsikt for å bruke dem videre i salgsmateriell eller produktdesignforbedringer.

Rekruttering

Ved rekruttering brukes NLP til jobbkandidatscreening for å forbedre nøyaktighet og hastighet. For eksempel kan en B2B-jobbinnkjøpsplattform utviklet av Intelliarts matche kandidatprofiler på jobbsøkesider og sosiale medier som LinkedIn med stillingsbeskrivelser. Dessuten holder løsningen seg til prinsippene for mangfold, rettferdighet og inkludering (DEI). På vei ut får kunden strømlinjeformet kandidatsourcing men med DEI-krav som tiltenkt.

B2B jobbinnkjøpsplattform

Til tross for den økende populariteten til NLP i bransjer og dens fremgang, eksisterer det fortsatt noen utfordringer på vei til integrering i eksisterende systemer. Her er både utfordringene og mulige løsninger på dem:

Utfordringer vs. løsninger for NLP

NLP fortsetter å utvikle seg, med nye løsninger som dukker opp for å takle utfordringene ovenfor. Samtidig dukker det opp nye anvendelser og trender i NLP-forskningen. La oss se den siste utviklingen av NLP og hvordan disse kan revolusjonere menneske-AI-interaksjoner ytterligere:

• Førtrening og overføringslæring: Forhåndsutdannede modeller som GPT-3 eller T5 er en av de viktigste fremskrittene i NLP i dag. Og denne trenden fortsetter med sikkerhet på grunn av dens effektive resultater, samt muligheten for å overføre læring for å tilpasse kunnskap lært fra én oppgave til andre oppgaver og domener.
• Multimodal NLP: NLP går endelig utover tekst, og forskere prøver sine evner i tale, videoer og bilder. Multimodalitet finner sine applikasjoner i forskjellige områder, fra videoteksting til autonome kjøretøy til mer nøyaktig sentimentanalyse.
• Conversational AI: Multimodality of NLP viser seg også i fremskritt av konversasjons-AI, som tar sikte på å gjøre menneske-AI-interaksjon mer naturlig og intuitiv. Taleassistenter for smarte hjem er sannsynligvis av størst interesse for forskere nå.
• Flerspråklig NLP: Flerspråklig og tverrspråklig NLP interesserer forskere på grunn av mulighetene til å forbedre global kommunikasjon, øke informasjonstilgang og kulturelt mangfold.
• Forklarlig og pålitelig AI: Etterspørselen etter forklarlig og pålitelig AI refererer til å styrke brukernes tillit, ansvarlighet og ansvar i NLP. Dette er spesielt relevant for sensitive domener som helsetjenester, utdanning og juss.
• Etisk og ansvarlig AI: Forskere har også som mål å adressere skjevheter, rettferdighet og etiske bekymringer i NLP for å skape mer ansvarlige AI-applikasjoner. Et godt eksempel her er deepfake-deteksjon for å identifisere og flagge AI-manipulert video- og lydinformasjon.

Områder for pågående forskning i NLP

Konseptet med NLP har revolusjonert menneske-maskin-interaksjoner, og omformet hvordan informasjon er tilgjengelig og kommunikasjon skjer. Gjennom integreringen av AI med dyp læring, fikk datamaskiner muligheten til å lese tekster, tolke tale, analysere samtaler, bestemme følelser og mye mer, noe som beviser kraften til NLP når det gjelder å trekke ut verdifull innsikt fra data.

Vi ser uendelige muligheter for NLP i dag, alt fra chatboter og virtuelle assistenter til sentimentanalyse til språkoversettelse. Disse har allerede forvandlet mange bransjer og økt brukeropplevelsene. Men pågående forskning og utvikling innen NLP lover en enda lysere fremtid preget av flere fremskritt og trender. Dette har potensial til å gjøre kommunikasjonen mer sømløs og inkluderende enn noen gang før.

Olena Zherebetska er innholdsforfatter hos Intelliarts, skriver om de siste nyhetene og innovasjonene innen datavitenskap og ML. Hun har 7 års skriveerfaring og elsker å gå dypere når hun forsker på teknologiske emner.

• SEO-drevet innhold og PR-distribusjon. Bli forsterket i dag.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Styrk deg selv. Tilgang her.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Kunnskap forsterket. Tilgang her.
• PlatoESG. Karbon, CleanTech, Energi, Miljø, Solenergi, Avfallshåndtering. Tilgang her.
• PlatoHelse. Bioteknologisk og klinisk etterretning. Tilgang her.
• kilde: https://www.kdnuggets.com/natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=natural-language-processing-bridging-human-communication-with-ai