Обработка естественного языка и надежные приложения, которые мы считаем само собой разумеющимся.
К настоящему времени вы, вероятно, слышали об обработке естественного языка (NLP) - области искусственного интеллекта и лингвистики, связанной с обработкой естественного языка компьютерами. С развитием социальных сетей и увеличением объемов данных эта область становится все более популярной.
Возможно, мы этого не осознаем, но НЛП применяется в нашей повседневной жизни: от использования поиска Google и переводчиков до чатов на веб-сайтах.
Вам может быть интересно, почему эта область так важна и стоит ли в ней углубляться. Здесь мы подробнее рассмотрим полезность НЛП, которая меняет правила игры.
Что такое НЛП?
Люди используют устную или письменную речь для общения друг с другом. Напротив, компьютеры общаются на машинном языке (двоичный код).
С первых дней развития компьютеров люди пытались найти лучшие способы связи с компьютерами. Изначально прогресс был не таким впечатляющим, так как это довольно сложная задача. Только недавно нам удалось создать вполне функциональные алгоритмы и приложения.
Одним из таких примеров могут быть мобильные личные помощники. Вы их знаете: Siri, Alexa, Cortana и другие. Теперь наши устройства могут понимать, о чем мы говорим, и возвращать соответствующие решения.
НЛП также может помочь нам классифицировать тексты и документы. Популярным приложением, использующим классификацию текста, является спам-фильтр. По сути, вы получаете очень мало спама из-за НЛП.
Преодоление языковых барьеров
Каждый день в Интернете появляется все больше и больше информации. С таким быстрым ростом мы хотим иметь доступ к информации из любой точки мира.
Здесь язык иногда может стать серьезным препятствием. Но благодаря машинному переводу на основе NLP у нас есть доступ к точным и надежным переводам. Лучше всего то, что мы можем использовать его бесплатно.
Как мы видим, используя обработку естественного языка, мы можем эффективно общаться с компьютерами.
Разработка беспилотных автомобилей
Достижение автономии в настоящее время является одной из самых популярных тем в автомобильной промышленности. Для достижения этой цели требуется надлежащая разработка ИИ и различные другие инструменты, такие как НЛП.
Один из ключевых принципов успеха новых технологий - это уровень доверия, который они обеспечивают. Если покупатель сможет напрямую и комфортно общаться со своим автомобилем, популярность только возрастет.
Доверить автомобилю самостоятельную езду, конечно, сложно, особенно в первый раз.
Если такие компании, как Tesla и Waymo, захотят добиться определенного уровня доверия со своими клиентами, NLP станет его важной частью.
Автомобиль может стать полностью автоматическим только тогда, когда мы сможем устно общаться с автомобилем. Возможность добраться до любого места, просто указав машине, куда ехать, кажется нереальной, но это цель.
Многие автомобильные компании разрабатывают для этого собственные голосовые помощники. Эти помощники могут использоваться не только для управления автомобилем, но и для более простых задач, таких как изменение песни или регулировка температуры.
Чат-боты в мессенджере
Боты для обмена сообщениями Facebook и Telegram становятся все более популярными как способ связи с клиентами. Обработка естественного языка - ключ к тому, чтобы сделать такую технологию доступной.
Теперь вы можете связаться с любой сервис-ориентированной компанией через приложение для обмена сообщениями. Еще никогда не было так просто и удобно.
Например, Facebook-бот Uber делает заказ такси чрезвычайно простым. Просто решите, где вы хотите встретиться с друзьями, а все остальное бот сделает за вас.
Большинство крупных авиакомпаний поддерживают такие боты-мессенджеры и позволяют отменять или изменять бронирования без какого-либо вмешательства человека. Бот работает 24/7 и сразу отвечает.
Фактически, было обнаружено, что 73% клиентов предпочитают живые чаты в мессенджерах телефонным звонкам или общению по электронной почте. Персонализируя такие средства общения, взаимодействие становится для клиентов намного более приятным.
Отели используют чат-ботов для рассылки обновлений и предложений клиентам. Кроме того, они предоставляют возможность изменять бронирования.
Финансовые приложения
Более продвинутый способ использования НЛП можно продемонстрировать с точки зрения банковского дела. Алгоритмы могут оценить доверие клиентов. Такие алгоритмы анализируют активность людей в социальных сетях, геолокацию и другую активность. Благодаря сбору таких поведенческих данных и информации, доступной для банка, кредитные рейтинги рассчитываются с большей точностью.
Например, Lenddo - сингапурская компания, которая этим занимается. Они сотрудничают с банками и предоставляют аналитические данные о финансовом положении людей. Lenddo - не единственная компания в этой области, и такие методы становятся все более популярными.
НЛП также полезно для предоставления клиентам более персонализированного опыта. Помимо ботов для обмена сообщениями, банки могут разрабатывать свои приложения, учитывающие все привычки конкретного клиента.
Обычной практикой является запись отзывов и поведения клиентов с целью улучшения услуг в будущем.
Выявление пациентов, нуждающихся в помощи
Многие внешние факторы, такие как финансовые трудности и расстройства психического здоровья, могут затруднить соблюдение пациентами рекомендованных планов лечения.
Такие пациенты могут в конечном итоге тратить больше денег на госпитализацию и нуждаться в дополнительном лечении.
Инструменты НЛП могут упростить отслеживание ситуаций пациентов. Поскольку требуемые данные обычно неструктурированы, это сложная задача для людей. К счастью, машинное обучение и НЛП могут помочь структурировать данные и лучше проанализировать их.
Исследователи из Массачусетской больницы общего профиля использовали эту функциональность, чтобы обеспечить своим пациентам надлежащее лечение. Информацию можно собирать более эффективно за счет стандартизации данных о пациентах и отслеживания информации в различных учреждениях.
Кроме того, для пациентов были предоставлены дополнительные видеозвонки. Это позволило получить более индивидуальный опыт и лучше понять ситуацию дома.
Последние мысли
Применение НЛП довольно обширно и не ограничивается всем, что упомянуто в этой истории. Эта область постоянно растет и вступает в тесный контакт с другими дисциплинами и областями.
Имея возможность быстро обрабатывать большие объемы данных, компьютеры могут принимать правильные решения и реагировать на многие ситуации. Люди больше не могут конкурировать с компьютерами в обнаружении мошенничества, банковском деле и оценке рисков.
Ожидается, что применение НЛП будет расти по мере роста доступных данных. Важно иметь хотя бы базовое представление об этой области и помнить о преимуществах, которые она дает нам ежедневно.
Использованная литература:
[1] Асли, А. (2018). Как боты для обмена сообщениями Facebook революционизируют бизнес. Получено 8 сентября 2020 г. с сайта https://www.forbes.com/sites/forbestechcouncil/2018/06/06/how-facebook-messenger-bots-are-revolutionizing-business/#5b282f047f5e.
[2] Чудо-поток. (2019). 20 примеров обработки естественного языка для бизнеса. Получено 8 сентября 2020 г. с сайта https://www.wonderflow.co/blog/20-natural-language-processing-examples-for-busshops.
[3] Массачусетская больница общего профиля: оцифровка ухода за пациентами. (2018). Получено 8 сентября 2020 г. с сайта https://digital.hbs.edu/platform-digit/submission/massachusetts-general-hospital-digitizing-patient-care/.
