Naturlig sprÄkbehandling formar intelligent automatisering

Naturlig sprÄkbehandling formar intelligent automatisering


Naturlig sprĂ„kbehandling Ă€r det namn som vanligtvis ges till datorers förmĂ„ga att utföra sprĂ„kliga uppgifter – Ă€ven om det i praktiken omfattar mer Ă€n bara sprĂ„kbehandling (förstĂ„ text och tal) utan Ă€ven sprĂ„kgenerering (skapa text och tal).

Naturlig sprÄkbehandling (NLP) Àr en komponent i intelligent automation, en uppsÀttning relaterade tekniker som gör det möjligt för datorer att automatisera kunskapsarbete och öka produktiviteten hos mÀnniskor som arbetar med sina sinnen. De andra komponenterna i intelligent automation Àr datorseende (tolka bilder och videor, till exempel i sjÀlvkörande bilar eller medicinsk diagnostik), tÀnkande och lÀrande (till exempel utveckla strategier och fatta beslut baserat pÄ data) och utförande (interagera med fysiska vÀrlden eller med befintlig programvara, och koppla ihop de andra funktionerna till automatiserade pipelines).

Nedan Àr bara nÄgra tillÀmpningar av naturlig sprÄkbehandling som anvÀnds idag och hur de kan hjÀlpa ditt företag.

Naturliga sprÄkbehandlingsteknologier

Chatbots och kognitiva agenter

Chatbots och kognitiva agenter anvÀnds för att svara pÄ frÄgor, slÄ upp information eller schemalÀgga möten, utan att behöva en mÀnsklig agent i slingan.

Enkla chatbots kan programmeras med en grundlĂ€ggande uppsĂ€ttning regler (“om anvĂ€ndaren sĂ€ger X, sĂ€ger du Y”); mer avancerade chatbots eller “kognitiva agenter” anvĂ€nder djupinlĂ€rning för att lĂ€ra av konversationer och förbĂ€ttra sig sjĂ€lva, och kan misstas för mĂ€nniskor.

MĂ„nga chatbots Ă€r textbaserade, interagerar med anvĂ€ndare via snabbmeddelanden eller SMS, men vissa anvĂ€nder röst och till och med video. AnmĂ€rkningsvĂ€rda exempel Ă€r ANZ Banks “Jamie” chatbot, som guidar kunder genom bankens tjĂ€nster, och Google Duplex, som kan ringa telefonsamtal för att boka hĂ„rmöten eller restaurangbord, till och med prata med intet ont anande receptionister som inte vet att det Ă€r en bot.

Ostrukturerad informationshantering

Plattformar för ostrukturerad informationshantering (UIM) anvÀnds för att bearbeta stora mÀngder ostrukturerad data och extrahera mening ur dem utan att behöva mÄnga manuella sökordsfrÄgor, som Àr tidskrÀvande och felbenÀgna. De Àr en viktig komponent i bearbetningen av naturligt sprÄk och bearbetar ostrukturerade dokument som tidskriftsartiklar, patent, kontrakt och hÀlsojournaler, och bygger upp en strukturerad, sökbar kunskapsbas. De kan ocksÄ klassificera data och leta efter kluster och trender inom den.

Sentimentanalys

Sentimentanalys anvÀnder naturlig sprÄkbehandling för att extrahera kÀnslor, sÄsom godkÀnnande eller underkÀnnande av ett varumÀrke, frÄn ostrukturerad text som tweets.

Talanalys

Talanalys Àr en komponent i naturlig sprÄkbehandling som kombinerar UIM med sentimentanalys. Det anvÀnds av callcenter för att omvandla textchatt och transkriptioner av telefonsamtal till strukturerad data och analysera dem med hjÀlp av sentimentanalys. Allt detta kan göras i realtid, ge callcenteragenter live feedback och förslag under ett samtal och varna en chef om kunden Àr missnöjd.

MaskinöversÀttning

MaskinöversĂ€ttning Ă€r en enormt kraftfull tillĂ€mpning av NLP. För nĂ€rvarande Ă€r det vanligtvis inte tillrĂ€ckligt kraftfullt för att producera helt grammatiska och idiomatiska översĂ€ttningar, men det kan ge dig kĂ€rnan i en webbsida eller e-post pĂ„ ett sprĂ„k du inte talar. 500 miljoner mĂ€nniskor anvĂ€nder Google ÖversĂ€tt varje dag för att hjĂ€lpa dem förstĂ„ text pĂ„ över 100 sprĂ„k.

Informationsklassificering

Informationsklassificering eller -kategorisering anvÀnds bland annat för skrÀppostfiltrering. Den fungerar med samma typ av maskininlÀrningsmodell som anvÀnds för att klassificera röntgenstrÄlar och andra medicinska bilder till friska och sjuka, eller anvÀnds av sjÀlvkörande bilar för att avgöra om nÄgot Àr en stoppskylt. IstÀllet för att vara programmerad med explicita regler fÄr datorn en stor mÀngd trÀningsdata i form av kÀnda skrÀppostmeddelanden och kÀnda legitima e-postmeddelanden, och den extraherar sina egna bevisbaserade regler frÄn dem för att klassificera nya e-postmeddelanden.

Komponenter av naturlig sprÄkbehandling som kan hjÀlpa ditt företag

Chatbots och kognitiva agenter

Chatbots och kognitiva agenter kan förbÀttra ditt resultat genom att ersÀtta callcenterpersonal för enkla kundfrÄgor och utöka mÀnskliga callcenteragenter för mer komplexa frÄgor, vilket gör att du kan utöka din kundbas och marknadsandel och förbÀttra kundnöjdheten utan att behöva anstÀlla och utbilda fler agenter.

Ostrukturerad informationshantering

Ostrukturerade informationshanteringsplattformar tillÄter dig att automatisera en hel del forskningsarbete: till exempel kan advokater anvÀnda dem för att köra intelligenta frÄgor över befintliga patent eller rÀttspraxis, och medicinska forskare kan anvÀnda dem i lÀkemedelsupptÀckt eller leta efter relevanta geninteraktioner i litteraturen . IstÀllet för att spendera tid pÄ att utforska mÀngder av dokument kan en mÀnsklig forskare snabbt granska förslagen och insikterna frÄn UIM-plattformen, vilket gör dem mer produktiva överlag och frigör sin tid och mentala energi för de mer kreativa och högnivÄaspekterna av jobb.

Sentimentanalys

Du kan anvÀnda sentimentanalys för att utföra automatisk realtidsövervakning av konsumenternas reaktioner pÄ ditt varumÀrke, sÀrskilt som svar pÄ en ny produktlansering eller annonskampanj, som hjÀlper dig att skrÀddarsy dina framtida produkter och tjÀnster dÀrefter. Det kan ocksÄ automatiskt varna dig för eventuella utbrott av kritik eller negativitet om ditt varumÀrke pÄ sociala medier, utan att mÀnsklig personal som aktivt övervakar kanaler 24/7, sÄ att du kan svara i tid för att avvÀrja en PR-kris.

Talanalys

Talanalys kan utöka kompetensen hos din callcenterpersonal och förbÀttra kundnöjdheten utan kostnad och alternativkostnad för ytterligare utbildning. Du kan ocksÄ anvÀnda talanalys för att upptÀcka konversationsmönster som leder till framgÄngsrik försÀljning, eller möjligheter till korsförsÀljning eller merförsÀljning baserat pÄ kundbeteende. Detta kan hjÀlpa till att lyfta mediokra telefonförsÀljare till stjÀrnsÀljare, vilket gör det möjligt för dem att dela och distribuera talangerna hos sina mer skickliga kollegor, vilket gör en betydande inverkan pÄ din topplinje utan nÄgra utgifter för rekrytering eller utbildning.

MaskinöversÀttning

MaskinöversÀttning kan tillÄta dig att lÀsa relevanta artiklar som dina konkurrenter kanske inte har sett om de publicerats pÄ ett minoritetssprÄk, att dela kunskap internationellt i hela din verksamhet och att kommunicera med internationella kollegor eller leverantörer utan att behöva en mÀnsklig översÀttare ( men för att kommunicera med kunder kan det fortfarande vara tillrÄdligt att anstÀlla en för att göra ett gott intryck).

Informationsklassificering

Informationsklassificering har en mÀngd anvÀndbara tillÀmpningar. Förutom att du sparar tid och irritation genom att filtrera bort skrÀppost, kan den hÀr tekniken anvÀndas för att automatisera domÀnspecifika klassificeringsuppgifter. Till exempel kan den kategorisera och tagga produkterna i en katalog, vilket gör det lÀttare för kunder att blÀddra och köpa dem; eller sÄ kan det filtrera inlÀgg pÄ sociala medier för hatretorik, vilket minskar juridiska risker och ryktesrisker utan att behöva ett stort team av mÀnskliga moderatorer; eller sÄ kan den kategorisera supportÀrenden och automatiskt vidarebefordra dem till rÀtt person, vilket sparar manuella anstrÀngningar och förbÀttrar övergripande svarstider.

Naturlig sprÄkbehandling: en fallstudie

En hotellkedja sysselsatte ett team pÄ 240 kundtjÀnstagenter för att hantera över 20 000 kundinteraktioner per dag, inklusive telefonsamtal, e-post och sociala medier. Teamets moral var lÄg pÄ grund av det höga trycket och arbetsbelastningen, och personalomsÀttningen var 40 %. Detta hade en negativ effekt pÄ kvaliteten pÄ kundservicen, som fick betyget mindre Àn fem av tio.

Företaget distribuerade en omnikanal kognitiv agent för att interagera med kunder via e-post, sociala medier och röstsamtal. Den kognitiva agenten designades för att se ut och bete sig pÄ samma sÀtt som mÀnskliga agenter, och anvÀnde maskininlÀrning för att förbÀttra sig sjÀlv och lÀra av sina tidigare konversationer. Den kunde ocksÄ kÀnna igen anvÀndare baserat pÄ biometrisk information, sÄsom röst- eller ansiktsigenkÀnning, och den kunde sjÀlvstÀndigt bearbeta förÀndringar i system.

Efter tre mÄnader hade kundnöjdheten förbÀttrats frÄn fem av 10 till nio av 10, personalomsÀttningen hade minskat med över 70 %, och de mÀnskliga teammedlemmarna var under mindre press och kunde fokusera pÄ mer komplexa och högre vÀrde -lÀgg till interaktioner som krÀver större relationsförmÄga.

SprÄk Àr hur mÀnniskor naturligt kommunicerar, sÄ datorgrÀnssnitt som kan förstÄ naturligt sprÄk Àr kraftfullare och enklare att anvÀnda Àn de som krÀver att man klickar pÄ knappar, skriver kommandon eller lÀr sig programmera, och det Àr viktigt att förstÄ komponenterna i naturlig sprÄkbehandling. GrÀnssnitt med naturliga sprÄk Àr nÀsta steg i utvecklingen av mÀnniska-dator-interaktion, frÄn enkla verktyg till maskiner som kan hÀndelsedrivna och automatiserade processer, vilket potentiellt till och med kan leda till en slags symbios mellan mÀnniskor och maskiner.

DataDecisionMakers

VĂ€lkommen till VentureBeat-communityt!

DataDecisionMakers Àr dÀr experter, inklusive de tekniska personer som arbetar med data, kan dela datarelaterade insikter och innovation.

Om du vill lĂ€sa om banbrytande idĂ©er och aktuell information, bĂ€sta praxis och framtiden för data- och datateknik, gĂ„ med oss ​​pĂ„ DataDecisionMakers.

Du kan till och med övervÀga att bidra med en egen artikel!

LÀs mer frÄn DataDecisionMakers