نه کاربرد جالب پردازش زبان‌ های طبیعی

پردازش زبان‌ های طبیعی (NLP) یکی از زیرشاخه‌های هوش مصنوعی و زبان‌شناسی است. تصحیح خودکار املای کلمات (autocomplete)، تکمیل خودکار (Autocomplete)، تبدیل گفتار به متن در بسترهای دیجیتال و ربات‌های پیام‌رسان و کلمات کلیدی مرتبط در موتورهای جست‌وجو و فناوری به کار رفته در دستیاران صوتی گوگل، سیری و الکسا از جمله کاربردهای NLP است. در این مقاله توضیح می‌دهیم پردازش زبان طبیعی چیست و چه کاربردی دارد. با مجله‌ی فناوری‌های توان‌افزا و پوشیدنی همراه باشید.

نه کاربرد جالب پردازش زبان‌ های طبیعی

پردازش زبان‌ های طبیعی چیست؟

پردازش زبان‌ های طبیعی یکی از زیرشاخه‌های علم رایانه و هوش مصنوعی و زبان‌شناسی است. پردازش زبان‌های طبیعی عبارت است از استفاده از رایانه برای پردازش زبان گفتاری و زبان نوشتاری. بدین معنی که رایانه‌ها را قادر سازیم که گفتار یا نوشتار تولید شده در قالب و ساختار یک زبان طبیعی را تحلیل و درک و یا آن را تولید کنند. درواقع شکاف میان چگونگی برقراری ارتباط میان انسان‌ها و درک رایانه از آن را پردازش زبان طبیعی پر خواهد کرد. از چالش‌های NLP می‌توان تشخیص گفتار، درک زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی توسط رایانه‌ها را نام برد.

۱) پایگاه های دانش

پایگاه دانش (Knowledge base) به فناوری گفته می‌شود که در سامانه‌های رایانه‌ای، برای ذخیره‌سازی داده‌های پیچیده استفاده می‌شود. ابزارهایی همچون چت بات‌ها در راستای پاسخگویی به پرسش‌های متداول به مخاطبان در وبسایت‌ها به کار گرفته می‌شوند. با به‌کارگیری چت‌بات‌ها و پردازش زبان های طبیعی، نیروی انسانی قادر است به کارهای سطح بالاتر بپردازد.

۲) پردازش بازخورد نظرات مخاطبان و مشتریان

یکی دیگر از کاربردها، نظارت و بررسی بازخوردهای مخاطبان و مشتریان است. جمع‌آوری و پردازش بازخوردهای مخاطبان در شبکه‌های اجتماعی و انتقادها و فرم‌های ارتباطی و پشتیبانی‌ها از جمله وظایفی است که با کمک پردازش زبان طبیعی می‌توان اجرا کرد. این داده‌ها در راستای بهبود شرکت‌ها و وبسایت‌ها بسیار اهمیت دارد.

نه کاربرد جالب پردازش زبان‌ های طبیعی

۳) غلط‌ ‌یاب

غلط ‌یاب، برنامه‌ای کاربردی است که کلمات یک متن را که دارای غلط املایی است، تشخیص می‌دهد. چک کردن املای فرم‌ها و متن‌ها در بسترهای دیجیتالی سبب صرفه‌جویی زمان می‌شود. با تصحیح خطاها، اشتباهات در متن و پیام‌ها کم‌تر و درنتیجه دشواری تفسیر متون دارای خطا کاهش می‌یابد.

۴) تصحیح و تکمیل خودکار در موتورهای جست‌وجو

در موتورهای جست‌وجو شاهد کاربرد NLP در تکمیل و تصحیح خودکار بوده‌ایم. با نوشتن کلمات در موتور جست‌وجو و تصحیح خودکار، نتایج جست‌وجو دقیق‌تر خواهد بود و تجربه‌ی کاربران بهتر خواهد شد. برای شرکت ها ، این نوع عملکرد نیز در واقع بسیار مفید است. این نه تنها تجربه کاربر در وب سایت‌ها را بهبود می ‌بخشد بلکه به آنها کمک می کند تا خدمات بهتری را برای مشتریان خود ارائه دهند و آنها را در وب سایت طولانی‌تر نگه دارند.

نه کاربرد جالب پردازش زبان‌ های طبیعی

۵) جست‌وجوی هوشمند

پردازش زبان طبیعی جست‌وجوی هوشمند را امکان‌پذیر می‌کند. این تابع به مرور زمان با آموزش، بهبود می‌یابد. جستجوی هوشمند به همراه تصحیح و تکمیل خودکار به کار می‌رود. با این وجود این ویژگی عمیق‌تر است و با در نظر گرفتن کلمات مترادف کلمات کلیدی که در موتور جستجو وارد می‌شود، نتایج بهتری را برای کاربر ارائه می‌کند. حتی این ابزار، آنچه کاربر در گذشته جستجو کرده است را در حافظه نگه می‌دارد.

نه کاربرد جالب پردازش زبان‌ های طبیعی

۶) ربات‌های پیام‌رسان

ربات‌های پیام‌رسان در شبکه‌های اجتماعی برای بهبود ارتباط میان کسب‌وکارها و مخاطبان کاربرد دارند. کسب‌وکارها افزون بر بهبود محصول و تبلیغات و خدمات، تعامل با مشتریان را بهبود می‌دهند.

۷) خدمات ترجمه ماشینی

ترجمهٔ ماشینی (Machine translation)، زیر شاخه‌ای از زبان‌شناسی است که روش استفاده از نرم‌افزار برای ترجمه متن یا گفتار از یک زبان به زبان دیگر را بررسی می‌کند. در سطح مقدماتی، ترجمه ماشینی یک جایگزینی ساده برای کلمات از زبان طبیعی به زبان دیگر است. برای شرکت‌های تجارت الکترونیکی که زبان مادری مشتریان با زبان شرکت یکسان نیست، ارائه خدمات به زبان مشتری اهمیت به سزایی دارد.

نه کاربرد جالب پردازش زبان‌ های طبیعی

۸) دستیاران صوتی و دستیاران مجازی

دستیار صوتی الکسا محصول شرکت آمازون، توانایی پاسخگویی به پرسش‌های کاربر، ارائه پیش‌بینی آب‌وهوا را دارد. این قابلیت‌ها با وجود پردازش زبان طبیعی امکان‌پذیر شده است. دستیاران صوتی مجازی نیز بر همین اساس شکل گرفته‌اند.

نه کاربرد جالب پردازش زبان‌ های طبیعی

۹) تحلیل پیمایشی (Survey analytics)

شرکت‌ها با به کارگیری توان محاسباتی، داده‌های کلمات کلیدی متداول و ترندها را استخراج می‌کنند. با تجزیه و تحلیل این داده‌ها نظرمشتری نسبت به محصول شناسایی می‌شود. همچنین برای توسعه‌ی محصولات جدید و خدمات نیز کاربرد دارد.


بیشتر بخوانیم:

>>هفت زمینه‌ی جذاب برای هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۰
>>یادگیری ماشین و کاربرد آن در صنایع
>>معرفی پنج شرکت که از هوش مصنوعی برای مبارزه با کرونا استفاده می کنند


منبع: interestingengineering

«استفاده و بازنشر مطالب تنها با ذکر لینک منبع و نام (مجله فناوری‌های توان‌افزا و پوشیدنی) مجاز است»

پاسخی بگذارید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *