تکنیک های پیشرفته NLP که داده کاوی مدرن را هدایت می کند

تکنیک های پیشرفته NLP مانند شناسایی موجودیت نام گذاری شده (NER)، جستجوی معنایی، خلاصه سازی متن، تجزیه و تحلیل احساسات، وظایف برتر فناوری NLP هستند که صنعت داده کاوی مدرن را هدایت می کنند. در این مقاله نگاهی به این و سایر تکنیک های مهم NLP از جمله جزئیات مبتنی بر جنبه، ترجمه های ماشینی و موارد دیگر خواهیم انداخت.

پردازش زبان طبیعی (NLP) چیست؟

پردازش زبان طبیعی (NLP) یکی از وظایف فرعی هوش مصنوعی است که زبان انسان شامل متن و گفتار را از طریق زبان شناسی محاسباتی تجزیه و تحلیل می کند. از یادگیری ماشین و مدل های یادگیری عمیق برای درک مقصود پشت کلمات استفاده می کند تا احساس متن را بداند. NLP در تشخیص گفتار، تلفن جی پی اس و سیستم های خودروی صوتی، دستیارهای دیجیتال خانه هوشمند، زیرنویس های ویدئویی، تجزیه و تحلیل احساسات، تشخیص تصویر و موارد دیگر استفاده می شود.

تکنیک های برتر NLP پیشرفته چیست؟

مهم ترین تکنیک های پیشرفته NLP شامل تجزیه و تحلیل معنایی، کاوی احساسات، شناسایی موجودیت نام گذاری شده (NER)، خلاصه سازی متن، ترجمه ماشینی و تشخیص گفتار است. در زیر به تفصیل درباره این تکنیک ها و سایر تکنیک ها صحبت می کنیم.

1. NER

شناسایی موجودیت نام گذاری شده (NER) یک کار یادگیری ماشینی است که داده های بدون ساختار را پردازش می کند و موجودیت هایی مانند افراد، مکان ها، ارزش های پولی، اشیاء، مارک ها، داروها، گیاهان، حیوانات، مکان ها و موارد دیگر را استخراج می کند. در یادگیری ماشینی، جایی که انتظار می رود مدلی تحلیل متن یا تحلیل احساسات را انجام دهد، NER وظیفه ML را به نهادهایی که به عنوان مهم اختصاص داده شده اند محدود می کند. بنابراین، هر حوزه صنعتی برای اطمینان از حداکثر دقت به قابلیت NER خود نیاز دارد.

2. جستجوی معنایی

جستجوی معنایی بخشی از فناوری NLP است که هدف کاربر را در پشت یک پرس و جو درک می کند، داده ها را برای پاسخ جستجو می کند و سپس آن را ارائه می دهد. چیزی که آن را متمایز می کند، قصد، بدون وابستگی به کلمات کلیدی است. هدف در اینجا به این معنی است که الگوریتم تاریخچه جستجوی کاربر، خریدهای گذشته، رفتار آنلاین گذشته، مکان و سایر جزئیات را در نظر می گیرد تا مرتبط ترین اطلاعات را ارائه دهد و بنابراین می داند کاربر دقیقاً به دنبال چه چیزی است. هر چه نمودار دانش یک الگوریتم بزرگتر باشد، پاسخ دقیق تر خواهد بود.

3. تحلیل احساسات

استخراج احساسات و تجزیه و تحلیل یا تجزیه و تحلیل احساسات یکی از برنامه های کاربردی NLP در تجارت برای بینش مصرف کننده و کارمندان است. وظایف پردازش زبان طبیعی داده ها را برای مرتبط کردن احساسات با بخش هایی از داده هایی که به عنوان موجودات ، مباحث یا جنبه ها طبقه بندی می شوند ، تجزیه و تحلیل می کنند. NLP در تجزیه و تحلیل محتوای ویدیویی داده های ویدئویی و صوتی را مطالعه می کند و IT2 را دقیقاً مانند قالب های متن پردازش می کند. هنگامی که صدها متن مانند نظرات مرور یا پست های رسانه های اجتماعی برای احساسات مورد تجزیه و تحلیل قرار می گیرند ، موضوع بررسی ، به عنوان مثال ، به هتل ، رستوران ، فیلم و غیره ، نمره مثبت ، منفی یا خنثی داده می شود. این کار NLP اغلب در تجزیه و تحلیل احساسات رسانه های اجتماعی استفاده می شود.

4. خلاصه متن

خلاصه متن یکی از این تکنیک های پیشرفته NLP است که برای جمع بندی متن برای اسناد بزرگ در صنایعی مانند راهنماهای تعمیر و نگهداری هوافضا ، مجلات پزشکی ، آژانسهای تحقیقاتی و موارد مشابه استفاده می شود. الگوریتم های NLP کلمات غالباً اتفاق می افتد و آنها را ذخیره می کنند. این داده ها سپس مرتب شده و طبقه بندی می شوند. هر جمله در متن برای تعداد کلماتی که بیشترین فرکانس دارند ، بررسی می شود و در نهایت ، به عنوان خلاصه سند طولانی ، انتخاب و جمع می شود.

5. تشخیص گفتار

تشخیص گفتار یک فناوری NLP است که گفتار را درک می کند و آن را به یک قالب متن تبدیل می کند. نرم افزار تشخیص گفتار شامل زیرنویس یا وظایف رونویسی در زمان واقعی است. این اغلب در سخنرانی ها ، کنفرانس ها ، مصاحبه های زنده ، پخش خبری برای خدمات کم شنوایی ، سرویس پخش فیلم ویدیویی مانند Netflix یا Hulu و مواردی از این دست استفاده می شود. از این فناوری همچنین می توان در جستجوی داخل برنامه های ویدیویی از طریق دستورات صوتی استفاده کرد.

6. دانه بندی مبتنی بر جنبه

تکنیک های پیشرفته NLP مهمترین موجودات را از داده های جمع آوری شده که برای تجزیه و تحلیل احساسات باید پردازش شوند و جنبه هایی را که مشخص می کند ، تشخیص می دهد. این جنبه ها برای احساسات کاربر مورد بررسی قرار می گیرند و با قطبیت احساسات به ثمر می رسند. تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر جنبه ، امکان بررسی احساسات بسیار دانه ای از اطلاعات جمع آوری شده ، مانند بررسی مهمان ، پست های رسانه های اجتماعی و نظرات ، اخبار ، ایمیل های خدمات مشتری ، داده های چت بابات و غیره را فراهم می کند.

وقتی این تجزیه و تحلیل بر روی داشبورد تحلیل احساسات ارائه می شود، کاربر می تواند همزمانی جنبه عاطفی را ببیند. هم روی جنبه عاطفی نشان می دهد که کدام احساسات بیشتر در رابطه با کدام جنبه از موضوع مورد تجزیه و تحلیل بیان می شوند. برای مثال، احساس «عشق» در 50 درصد موارد با «اتاق» و 80 درصد با «اسپا» بیان می شود، به این معنی که مهمانان بیشتر از اتاقی که در آن اقامت کرده بودند، تجربه اسپا را دوست داشتند.

7. سیستم پاسخگویی به سوالات

سیستم پاسخگویی به سؤال یک کار NLP است که در آن الگوریتم می تواند اطلاعاتی را از داده هایی مانند اسناد متنی، داده های ویدیویی، گزارش تماس ها، تاریخچه جستجوی آنلاین، مخزن های تصویر و موارد دیگر استخراج کند تا به درخواست کاربر پاسخ دهد. این فناوری NLP به استخراج اطلاعات مفید از داده های بزرگ کمک می کند تا کاربر دقیق ترین اطلاعات را دریافت کند. این فناوری اغلب در سیستم های چت بات برای الزامات خدمات مشتری استفاده می شود تا تجربه مشتری را کارآمدتر کند.

8. ترجمه ماشینی

ترجمه های ماشینی شاید رایج ترین مورد استفاده از تکنیک های پیشرفته NLP در بازار باشند. این اپلیکیشن توسط گوگل و سایر موتورهای جستجو از جمله گوشی ها برای ترجمه روزانه میلیون ها کلمه استفاده می شود. ترجمه ماشینی، اگرچه کامل نیست، اما با دادن توانایی به مردم برای درک متون غیر به زبانی که با آن آشنا نیستند، نقش مهمی در نزدیک تر کردن جهان داشته است. ترجمه های ماشینی از دستور العمل ها، متن آهنگ ها، درک کتابچه های راهنمای کاربر، به افراد کمک می کند اطلاعاتی را رمزگشایی کنند که در غیر این صورت نمی توانستند. این فناوری NLP همچنین در ابزارهایی استفاده می شود که می توانند گفتار را به طور خودکار به زبانی که کاربر مشخص کرده است ترجمه کنند.

از فناوری NLP با Repustate استفاده کنید

یک API تجزیه و تحلیل احساسات تقریباً از تمام تکنیک های پیشرفته NLP که در بالا و موارد دیگر ذکر شد استفاده می کند تا به برندها کمک کند اطلاعات مورد نیاز خود را برای افزایش بهره وری و بازگشت سرمایه خود پیدا کنند. پلتفرم تجزیه و تحلیل احساسات همه جانبه Repustate، Repustate IQ، از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشینی برای پردازش داده ها در همه فرمت ها - ویدئو، صدا، متن و تصاویر - برای ارائه دقیق ترین نتایج استفاده می کند. قابلیت چند زبانه بودن آن از برچسب گذاری های قسمتی از گفتار ناشی می شود که به طور منحصربه فردی برای هر یک از ۲۳ زبانی که پشتیبانی می کند ساخته شده اند. Repustate IQ از ترجمه برای تبدیل یک زبان به زبان دیگر به منظور تجزیه و تحلیل استفاده نمی کند، بلکه داده ها را به صورت بومی می خواند.

علاوه بر این ، توانایی NER آن بسیار پیشرفته و بسیار غنی است و از کلیه صنایع اصلی از جمله خرده فروشی ، دولت ، بانکداری ، خودرو ، مهمان نوازی ، امور مالی و سایر موارد پشتیبانی می کند. این پلتفرم به لطف تکنیک های پیشرفته NLP ، داده های گوش دادن به رسانه های اجتماعی را یکپارچه و به آسانی می خواند. راه حل تمام پیچیدگی های رسانه های اجتماعی مانند اختصارات ، شخصیت های خاص ، هشتگ ، سوئیچ کد ، ایموجی ها و محاوره ها را درک می کند.

نتیجه

فناوری NLP می تواند به شرکت ها کمک کند تا هوش تجاری را برای کشف نقشه های جدید محصول ، تقویت روحیه کارمندان ، افزایش کارایی خدمات به مشتری و در نتیجه وفاداری مشتری ، کمک به تحقیقات بازار و بسیاری از کارکردهای دیگر به آنها کمک کنند. علاوه بر این ، توانایی NER آن بسیار پیشرفته و بسیار غنی است و از کلیه صنایع اصلی از جمله خرده فروشی ، دولت ، بانکی ، خودرو ، مهمان نوازی ، امور مالی و سایر موارد پشتیبانی می کند. این پلتفرم به لطف تکنیک های پیشرفته NLP ، داده های گوش دادن به رسانه های اجتماعی را یکپارچه و به آسانی می خواند. راه حل تمام پیچیدگی های رسانه های اجتماعی مانند اختصارات ، شخصیت های خاص ، هشتگ ، سوئیچ کد ، ایموجی ها و محاوره ها را درک می کند.