Обработка естественного языка (NLP) - это область исследования, которая фокусируется на том, чтобы компьютеры понимали и интерпретировали человеческий язык. NLP включает в себя применение алгоритмов машинного обучения для анализа и обработки данных естественного языка, таких как текст или речь.

НЛП недавно была включена в ряд практических приложений, включая анализ настроений, чат -боты и распознавание речи. NLP используется предприятиями в широком спектре секторов для автоматизации систем обслуживания клиентов, повышения маркетинговых инициатив и улучшения предложений продуктов.

В частности, в этой статье рассматривается анализ настроений, чат -боты, машинный перевод, текстовое обобщение и распознавание речи как пять случаев NLP, используемых в реальном мире. Эти приложения могут революционизировать способ общения с технологиями, что делает его более естественным, интуитивно понятным и удобным для пользователя.

Анализ настроений

NLP может использоваться для анализа текстовых данных для определения настроения автора к конкретному продукту, услуге или бренду. Это используется в таких приложениях, как мониторинг социальных сетей, анализ обратной связи с клиентами и исследование рынка.

Распространенным использованием НЛП является анализ настроений фондового рынка, в котором инвесторы и трейдеры изучают настроения в социальных сетях на конкретной акции или рынке. Например, инвестор может использовать NLP для изучения твитов или новостей о конкретной акции, чтобы выяснить общее отношение рынка к этой акции. Инвесторы могут определить, выражают ли эти источники позитивные или отрицательные мнения о акциях, изучая терминологию, используемую в этих источниках.

Предоставляя информацию о настроениях рынка и позволяя инвесторам изменять свои стратегии по мере необходимости, исследования настроений могут помочь инвесторам в принятии более образованных инвестиционных решений. Например, если акция получает много положительных настроений, инвестор может рассмотреть возможность покупки большего количества акций, в то время как отрицательные настроения могут побудить их продать или удержать покупку.

Может ли Chatgpt победить фондовый рынок?

Я использовал CHATGPT и запрограммировал сценарий для чтения новостей о акциях, провести анализ настроений, а затем послал мне результаты на Telegram каждое утро, прежде чем открывается фондовый рынок. pic.Twitter.com/heb3pgpwc0

- Марк Литтон (@mblitton) 21 апреля 2023 г.

Чат -боты

NLP может использоваться для создания разговорных интерфейсов для чат -ботов, которые могут понимать и отвечать на запросы естественного языка. Это используется в системах поддержки клиентов, виртуальных помощниках и других приложениях, где требуется человеческое взаимодействие.

Подобный чат -бот, такой как CHATGPT, который может помочь потребителям с вопросами их учетной записи, истории транзакций и другими финансовыми вопросами, может быть создан финансовым учреждением с использованием NLP. Клиенты могут легко получить информацию, которая им требуется благодаря способности чат -бота понимать и отвечать на вопросы естественного языка.

Машинный перевод

NLP можно использовать для перевода текста с одного языка на другой. Это используется в таких приложениях, как Google Translate, Translate Skype и другие услуги по переводу языка.

Теперь вы говорите на моем языке (буквально)
Как работает Skype Translator #InternetFthings #ArtificialIntelligence #deeplearning #machinelearning #datascience #bigdata #Industry40 #cloud #blockchainpic.twitter.com/tpvgopxptf

- JL_MICó (@JL_MICO) 24 августа 2018 г.

Аналогичным образом, многонациональная корпорация может использовать NLP для перевода описаний продуктов и маркетинговых материалов с их оригинального языка на языки их целевых рынков. Это позволяет им более эффективно общаться с клиентами в разных регионах.

Текстовое суммирование

NLP может быть использован для суммирования длинных документов и статей в более короткие, краткие версии. Это используется в таких приложениях, как службы агрегации новостей, резюме исследовательских документов и другие услуги по курированию контента.

NLP может использоваться агрегатором новостей для конденсации длинных новостей в более короткие, легкие для чтения версии. Без необходимости читать всю статью, читатели могут немедленно получить краткое изложение новостей благодаря текстовой сумме.

Распознавание речи

NLP может использоваться для преобразования разговорного языка в текст, позволяя провести голосовые интерфейсы и диктовку. Это используется в таких приложениях, как виртуальные помощники, службы транскрипции речи к тексту и другие голосовые приложения.

Виртуальный помощник, такой как Alexa от Amazon или Assistant от Google, использует NLP для понимания разговорных инструкций и ответа на вопросы на естественном языке. Вместо того, чтобы вводить команды или запросы, пользователи теперь могут общаться с помощником, говоря.

Источник