Como o processamento de linguagem natural é aplicado no negócio?

Nós sempre ouvimos “Esta chamada pode ser gravada para fins de qualidade e treinamento” quando chamamos os call centers da empresa para os serviços necessários. Embora algumas chamadas sejam usadas para fins de treinamento, mas estas são até usadas para melhorar os algoritmos de processamento de linguagem natural. Do comportamento do cliente no local às tendências diárias ou sazonais, o armazém de dados típico pode conter uma mistura diversificada de dados. Os insights obtidos com essas informações levaram as empresas a um novo domínio de compreensão do cliente, mas limitar a análise a esse tipo de formato altamente estruturado exclui a maioria dos dados que estão sendo criados no momento. 80% dos dados criados não são estruturados. É gerado a partir de conversas com representantes de atendimento ao cliente e em sites de mídia social, bem como em outros lugares.

Em suma, Natural Language Processing dá às máquinas a capacidade de ler, entender e derivar significado das linguagem humana. O desafio aqui com o Processamento de Linguagem Natural é que os computadores normalmente requerem que os humanos falem na linguagem de programação, que tem de ser explícita e altamente estruturada, embora a linguagem natural seja tudo menos explícita. Devido a linguagens altamente estruturadas, sempre foi difícil para as máquinas compreender o contexto da linguagem humana. Mas com a ajuda de computadores de aprendizagem de máquina determinar a incerteza da linguagem humana.

Como o processamento de linguagem natural é aplicado no negócio?

Análise de sentimentos

Análise de sentimento é amplamente utilizado na web e monitoramento de mídia social, pois permite às empresas obter uma ampla opinião pública sobre a organização e seus serviços. A capacidade de extrair insights do texto e emoticons das mídias sociais é uma prática que é amplamente adotada pelas organizações em todo o mundo. A capacidade de entender às pressas as atitudes e respostas dos clientes é algo que empresas como a Expedia aproveitaram. A mídia digital representa uma enorme oportunidade para empresas de qualquer setor de adquirir as necessidades, opiniões e intenções que os usuários compartilham na web e nas mídias sociais. Ouvir a voz do consumidor exige uma compreensão profunda do que o cliente expressa em linguagem natural: PNL é a melhor maneira de entender a linguagem humana e quebrar o sentimento por trás dele.

Embora as empresas sempre considerem os sentimentos (positivos ou negativos) como o valor mais significativo das opiniões que os usuários expressam através das mídias sociais, a realidade é que as emoções fornecem muita informação que atende às escolhas dos clientes e até determina suas decisões. Devido a isso, a PNL para a análise do sentimento focada nas emoções revela-se extremamente favorável. Com a ajuda da PNL, as empresas podem entender melhor seus clientes para melhorar sua experiência, o que ajudará as empresas a mudar sua posição no mercado.

Por exemplo: Se as reclamações dos clientes através de mensagem ou e-mail sobre seus problemas com o serviço ou produto, um sistema de processamento de linguagem natural iria reconhecer as emoções, analisar o texto e marcá-lo para uma rápida resposta automática em conformidade. Tudo isso pode economizar tempo e dinheiro da empresa também. Ou até mesmo as empresas podem pesquisar menções na web e mídias sociais sobre suas Marcas e quantificar se o contexto foi negativo, neutro ou positivo.

Filtros de e-mail

Filtros de e-mail são um dos casos de uso comum de processamento de linguagem natural. Ao analisar o texto nos e-mails que fluem pelos servidores, os provedores de e-mail podem impedir que o conteúdo de e-mail baseado em spam entre na caixa de correio.

Reconhecimento de voz

Existem ferramentas desenvolvidas com a ajuda do Processamento de Linguagem Natural que permitem às empresas criar interfaces de voz inteligentes orientadas para qualquer sistema. As empresas estão empregando tecnologias de processamento de linguagem natural para entender a linguagem humana e consultas. Em vez de tentar entender conceitos baseados em padrões normais de uso de linguagem humana, a plataforma da empresa depende de um gráfico de conhecimento personalizado que é criado para cada aplicativo e que realiza um trabalho muito melhor identificando conceitos que são relevantes no domínio do cliente.

Extração de Informações

Muitas decisões importantes nas empresas estão se afastando progressivamente da supervisão e do controle humanos. Muitas das decisões empresariais em indústrias como a Finanças são impulsionadas por sentimentos influenciados pela notícia. A maioria do conteúdo de notícias está presente na forma de texto, infográficos e imagens. Uma tarefa considerável, de Processamento de Linguagem Natural, é tomar esses textos, analisar e extrair as informações relacionadas em um formato que pode ser usado em capacidades de tomada de decisão. Por exemplo, a notícia de uma grande fusão pode afetar as decisões de negócios e integrada em algoritmos de negociação que podem ter implicações de lucro em milhões de dólares.

Com a chegada de algoritmos estatísticos avançados, os programas são agora capazes de usar inferência estatística para entender a conversação humana calculando a probabilidade de certos resultados. O programa que incorpora Processamento de Linguagem Natural e Aprendizado de Máquina pode melhorar constantemente com mais dados que processa. Todos os insights escondidos nos dados não estruturados estão se tornando mais viáveis ​​com o avanço tecnológico. Natural Language Processing está ganhando enorme tração e enorme potencial para as empresas.

Acha interessantes esses recursos para seus negócios? Fale conosco e veja como podemos ajudar sua empresa com o Processamento de Linguagem Natural.

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