Contente
- O que é o processamento de linguagem natural?
- Quais são seus recursos?
- Extraindo valor para os negócios
- Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
- A relação entre PNL e análise
- Alguns casos de uso prático
- Qual é a tendência futura?
- Conclusão
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Leve embora:
O processamento em linguagem natural permite o processamento e a análise de dados não disponíveis anteriormente, permitindo insights mais detalhados.
À medida que avançamos rapidamente no campo da computação e da tecnologia, o processamento de linguagem natural (PNL) está se tornando mais relevante para negócios e empresas. A linguagem natural nada mais é do que o que as pessoas estão falando em linguagem simples e simples, em diferentes mídias eletrônicas, como redes sociais, blogs, fóruns, etc. Portanto, entender e processar essa linguagem natural é conhecido como PNL. O resultado desse processamento é ter um valor significativo para os negócios, pois extrai os sentimentos, emoções e processos de pensamento dos usuários comuns. Com base nesses insights, as empresas podem tomar ações adequadas e aumentar seu valor comercial.
O que é o processamento de linguagem natural?
O processamento de linguagem natural (também chamado de linguística computacional) é um campo de inteligência artificial (IA) que determina como um ser humano pode interagir com um computador sem usar linguagem de máquina, mas usando linguagem humana natural. A entrada pode ser obtida na forma escrita ou falada.
Para que isso aconteça, os seres humanos devem ensinar aos computadores como eles usam e entendem os idiomas que falam. Este também é um dos maiores desafios para a PNL.Um exemplo dessa situação é uma frase em que as palavras podem ter mais de um significado, como “o bebê engole a mosca”. Isso pode ter dois significados diferentes, que dependem completamente da palavra que está sendo usada como verbo (engole ou voa ), qual palavra é um substantivo (bebê ou andorinha) ou se um é um adjetivo (bebê). No caso dos seres humanos, compreender o significado depende de qual é o tópico e do que faz sentido no contexto da conversa.
Portanto, para resolver esse problema, o software deve ser programado para entender o contra ou o tópico e a estrutura das instruções válidas e inválidas. O aprendizado de máquina é uma parte importante da PNL. A IA pode analisar os padrões de fala de um usuário para entender facilmente o comando dado a ele.
Quais são seus recursos?
O conceito de PNL provocou uma tempestade no mundo tecnológico moderno. A PNL pode ser usada para simplificar drasticamente toda interação com computadores com seus muitos recursos. A PNL pode ser usada para análise devido às suas imensas capacidades de processamento de linguagem. Ele também pode fazer análises profundas, o que o torna muito importante nas áreas de negócios, medicina e ciência. A PNL pode até ser usada para traduzir um idioma para outro idioma com facilidade, rapidez e precisão. Ele também possui recursos de mineração de dados e pode ser usado para extrair uma entidade nomeada com a ajuda de sua capacidade de reconhecimento de entidades. Outra característica da PNL é que ela pode resumir automaticamente grandes quantidades de. Todos esses recursos tornam a PNL perfeita para o business intelligence (BI) de uma empresa.
Existem milhares de recursos e benefícios do processamento de linguagem natural. A PNL possui todos os aspectos necessários que podem ajudar uma empresa a extrair informações úteis de grandes quantidades de dados, fornecer melhor documentação e melhorar a eficiência dos processos de documentação.
Extraindo valor para os negócios
O processamento de linguagem natural, se usado com sabedoria, pode realmente alavancar o valor de uma empresa. O valor de uma empresa aumenta quando a lealdade do cliente aumenta, e o processamento de linguagem natural pode ajudar a empresa a fazer exatamente isso.
A PNL pode ser usada pela empresa para muitas técnicas, como a análise de sentimentos, que podem ajudar a empresa a obter informações sobre os sentimentos dos clientes quando eles estão interagindo com a empresa. Esse insight, quando incluído nas idéias obtidas com a previsão de comportamento, pode ajudar a empresa a fornecer os melhores serviços aos clientes. Isso aumentará a lealdade do cliente para a empresa e o valor da empresa aumentará automaticamente. (Para saber mais sobre a análise de sentimentos, consulte Social Chatter: sua empresa deve estar ouvindo?)
Sem erros, sem estresse - seu guia passo a passo para criar software que muda vidas sem destruir sua vida
Você não pode melhorar suas habilidades de programação quando ninguém se importa com a qualidade do software.
A relação entre PNL e análise
O processamento da linguagem natural possui um componente conhecido como entendimento da linguagem natural. Esse componente, como o próprio nome sugere, lida principalmente com a compreensão real da máquina da linguagem humana. Embora existam muitos usos do entendimento da linguagem natural, uma das principais aplicações é a análise ou análise de sentimentos.
A necessidade e a análise de sentimentos surgiram quando as empresas começaram a perceber que, embora a mineração de dados a partir de dados transacionais os ajudasse a entender mais sobre as ações futuras dos clientes e o mercado futuro, elas não sabem realmente sobre os sentimentos e emoções do cliente durante essas transações. Isso pode levar a falhas de comunicação e até ser um obstáculo na maneira de entender os clientes. Assim, as empresas precisavam conhecer os sentimentos do cliente, a fim de ganhar sua confiança. (Para saber mais sobre mineração de dados, consulte 7 etapas para aprender mineração de dados e ciência de dados.)
A compreensão da linguagem natural pode ser usada para análise de sentimentos de muitos lugares diferentes. Por exemplo, essas ferramentas podem pesquisar referências na marca na Internet e dizer se foram reações negativas, positivas ou mistas. Outro local a partir do qual informações úteis podem ser obtidas é o servidor da empresa. A PNL pode ser usada para filtrar os spam e manter apenas as partes úteis. A PNL é uma parte muito importante da análise, pois é derivada da própria PNL.
Alguns casos de uso prático
Muitas empresas estão usando e análise de sentimentos para melhorar sua base de clientes. As empresas estão usando isso para entender mais sobre os sentimentos e sentimentos dos clientes após usarem seus serviços. Alguns exemplos dessas empresas incluem Kia Motors, Best Buy, Intuit e Cisco Systems.
Até a Paramount Pictures está usando esse sistema, a fim de conhecer a qualidade de seus filmes e entender os sentimentos não apenas de seus clientes, mas de qualquer pessoa associada à empresa, incluindo investidores e funcionários da empresa. Empresas como Intel e IBM também estão usando essa tecnologia para obter informações sobre os sentimentos de seus funcionários.
Qual é a tendência futura?
As empresas competem ferozmente entre si para tirar o máximo proveito dos clientes e prestar os melhores serviços possíveis. No futuro, essa competição só aumentará em magnitude, com novas empresas se apresentando como concorrentes às existentes.
Nesse caso, a PNL e a análise serão tão importantes quanto sempre. Tais tecnologias ajudarão as empresas a obter vantagem facilmente sobre a concorrência.
Conclusão
Todos os dias é uma batalha para as empresas, uma batalha para correr à frente dos concorrentes, uma batalha para obter o máximo de base de suporte ao cliente e uma batalha para obter lucros e, ao mesmo tempo, oferecer os melhores serviços aos clientes. Para esse fim, a inteligência de negócios pode ser uma parte muito importante da empresa. Uma de suas principais funções é ajudar a empresa a obter informações sobre o comportamento dos clientes, o que ajuda ainda mais a empresa a oferecer os melhores serviços profissionais.
Embora as informações sobre o comportamento atual do cliente possam ser úteis para prever o comportamento futuro do cliente, a análise dos sentimentos do cliente pode fornecer informações ainda mais úteis e ajudar a empresa a decidir se seus serviços são bons o suficiente ou não, e se não, o que pode ser feito para melhorar a qualidade dos serviços. Embora esse conceito seja bastante novo, está sendo adotado rapidamente por muitas empresas. Isso ajuda a empresa e seus clientes, pois a primeira ganha uma base de clientes fiel, enquanto a segunda recebe os serviços de melhor qualidade.