introduction
Traitement du langage naturel est l'un des sujets les plus brûlants dans le domaine de la science des données. Les entreprises investissent beaucoup d'argent dans la recherche dans ce domaine. Tout le monde essaie de comprendre le traitement du langage naturel et ses applications pour faire carrière autour de lui. Chaque entreprise veut l'intégrer dans son entreprise d'une manière ou d'une autre.
Tu sais pourquoi?
Parce que dans quelques années seulement, le traitement du langage naturel est devenu si puissant et choquant, que personne n'aurait pu imaginer. Comprendre la puissance du traitement du langage naturel et son impact sur nos vies, nous devons jeter un oeil à leurs applications. Donc, J'ai compilé une liste des 10 principales applications du traitement du langage naturel.
Ensuite, commençons par la première application du traitement automatique du langage naturel.
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Recherche de correction automatique et de saisie semi-automatique
Chaque fois que je recherche quelque chose sur Google, après avoir écrit 2-3 des lettres, vous montrera les termes de recherche possibles. O, si vous cherchez quelque chose avec des fautes de frappe, les corrige et trouve toujours des résultats pertinents pour vous. N'est-ce pas incroyable?
C'est quelque chose que tout le monde porte au quotidien mais n'y prête jamais beaucoup d'attention.. C'est une merveilleuse application du traitement du langage naturel et un excellent exemple de la façon dont il affecte des millions de personnes dans le monde., y compris toi et moi. La fonction de saisie semi-automatique et de correction automatique de la recherche nous aide à trouver des résultats précis très efficacement. À présent, plusieurs autres entreprises ont également commencé à utiliser cette fonctionnalité sur leurs sites Web, comme Facebook et Quora.
Le moteur qui alimente la recherche, la saisie semi-automatique et la correction automatique sont des modèles de langage. Vous pouvez en savoir plus sur les modèles de langage dans cet article: Un guide complet pour créer votre propre modèle de langage en Python !!
Traducteur de la langue
Avez-vous déjà utilisé Google Translate pour savoir ce qu'est un mot ou une phrase en particulier dans une langue différente? Je suis sûr que c'est un OUI !! et la facilité avec laquelle il traduit un morceau de texte d'une langue à une autre est assez étonnante, vérité? La technique derrière cela est la traduction automatique.
La traduction automatique est la procédure de conversion automatique d'un texte d'une langue à une autre, garder le sens intact.
Dans les premiers jours, les systèmes de traduction automatique étaient basés sur des dictionnaires et des règles, et ils ont eu un succès très limité. Cependant, en raison des développements dans le domaine des réseaux de neurones, la disponibilité de données énormes et de machines puissantes, la traduction automatique est devenue assez précise pour convertir du texte d'une langue à une autre.
Aujourd'hui, des outils comme Google Translate peuvent facilement convertir du texte d'une langue à une autre. Ces outils aident de nombreuses personnes et entreprises à briser la barrière de la langue et à réussir.. Voulez-vous connaître la technique utilisée dans Google Translate? Alors voici un article à lire absolument pour vous..
Veille des réseaux sociaux
De nos jours, de plus en plus de gens ont commencé à utiliser les médias sociaux pour publier leurs réflexions sur un produit., une politique ou un problème particulier. Ceux-ci peuvent contenir des informations utiles sur les goûts et les aversions d'une personne.. Donc, l'analyse de ces données non structurées peut aider à générer des informations précieuses. Le traitement du langage naturel vient à la rescousse ici aussi.
Aujourd'hui, les entreprises utilisent diverses techniques de PNL pour analyser les publications sur les réseaux sociaux et savoir ce que les clients pensent de leurs produits. Les entreprises utilisent également la surveillance des médias sociaux pour comprendre les problèmes et les problèmes auxquels leurs clients sont confrontés lors de l'utilisation de leurs produits.. Non seulement les entreprises, même le gouvernement l'utilise pour identifier d'éventuelles menaces liées à la sécurité de la nation.
Si vous êtes également enthousiaste à l'idée de profiter du traitement du langage naturel pour surveiller les médias sociaux, voici quelques articles pour commencer votre voyage:
Chatbots
Le service client et l'expérience sont la chose la plus importante pour toute entreprise. Cela peut aider les entreprises à améliorer leurs produits et à satisfaire les clients. Mais interagir manuellement avec chaque client et le dépannage peut être une tâche fastidieuse.. C'est là que les chatbots entrent en scène. Les chatbots aident les entreprises à atteindre l'objectif d'une expérience client transparente.
Aujourd'hui, de nombreuses entreprises utilisent des chatbots pour leurs applications et leurs sites Web, ce qui résout les requêtes de base des clients. Cela facilite non seulement le processus pour les entreprises, Cela évite également aux clients la frustration d'attendre pour interagir avec l'assistance téléphonique.
En outre, peut réduire le coût d'embauche des représentants du centre d'appels pour l'entreprise. Initialement, les chatbots n'étaient utilisés que comme un outil permettant de résoudre les demandes des clients, mais aujourd'hui ils sont devenus un compagnon personnel. De la recommandation d'un produit à l'obtention des commentaires des clients, les chatbots peuvent tout faire.
Ensuite, Nous vous montrons comment créer vous-même un chatbot:
Analyse d'enquête
Les sondages sont un moyen important d'évaluer la performance d'une entreprise. Les entreprises mènent de nombreuses enquêtes pour obtenir les commentaires des clients sur divers produits. Cela peut être très utile pour comprendre les défaillances et aider les entreprises à améliorer leurs produits..
Cependant, le problème survient lorsque de nombreux clients répondent à l'enquête, entraînant une augmentation de la taille des données. Il devient impossible pour une seule personne de les lire tous et de tirer une conclusion. C'est là que les entreprises utilisent le traitement du langage naturel pour analyser les enquêtes et générer des informations à partir de celles-ci., comment connaître les sentiments des utilisateurs à propos d'un événement à partir des commentaires et analyser les avis sur les produits pour comprendre les avantages et les inconvénients. Aujourd'hui, la plupart des entreprises utilisent ces méthodes car elles fournissent des informations beaucoup plus précises et utiles.
Si vous voulez savoir comment faire, alors vous pouvez lire mon article dans lequel j'ai analysé les critiques de produits créés par Amazon: Guide du débutant pour l'analyse exploratoire des données (AED) à propos des données textuelles (Étude de cas Amazon)
Publicité ciblée
Un jour, je cherchais un téléphone portable sur Amazon et, quelques minutes plus tard, Google a commencé à me montrer des annonces similaires liées aux téléphones portables sur diverses pages Web. Je suis sûr que tu l'as vécu.
Savez-vous ce qui s'est passé ici?
Publicité ciblée !!
Oui! Vous avez bien lu publicité ciblée. La publicité ciblée est un type de publicité en ligne dans laquelle des publicités sont présentées à l'utilisateur en fonction de son activité en ligne.. Actuellement, la plupart des entreprises en ligne utilisent cette approche car, en premier lieu, fait économiser beaucoup d'argent aux entreprises et, en second lieu, les annonces pertinentes ne sont diffusées qu'aux clients potentiels.
La publicité ciblée fonctionne principalement sur la correspondance des mots clés. Les annonces sont associées à un mot clé ou à une expression, et s'affiche uniquement pour les utilisateurs qui recherchent le mot-clé similaire au mot-clé auquel l'annonce était associée. Évidemment, ce n'est pas suffisant, il existe d'autres facteurs tels que les sites Web récents qu'ils ont visités et les pages Web pour lesquelles ils ont manifesté de l'intérêt, tous sont pris en compte pour fournir aux utilisateurs des publicités pertinentes pour les produits qui pourraient les intéresser. Pour plus d'informations sur la correspondance des mots clés, cliquez sur ici.
Embauche et recrutement
Le service des ressources humaines fait partie intégrante de chaque entreprise. Ils ont la tâche la plus importante de sélectionner les bons employés pour une entreprise. Mais, Aujourd'hui, dans ce monde hautement concurrentiel, les recruteurs doivent passer en revue des centaines ou, parfois, des milliers de CV pour un seul poste. Le filtrage des CV et la présélection des candidats peuvent prendre des heures. Cette tâche peut-elle être automatisée?
Oui! Avec l'aide du traitement du langage naturel, les recruteurs peuvent trouver le bon candidat très facilement. Cela signifie simplement que le recruteur n'aurait pas à parcourir chaque CV et à filtrer manuellement les bons candidats.. La technique, Quoi extraction d'informations avec reconnaissance d'entité nommée, peut être utilisé pour extraire des informations telles que les compétences, nom, emplacement et éducation. Alors, ces caractéristiques peuvent être utilisées pour représenter les candidats dans l'espace des caractéristiques, et ensuite ils peuvent être classés dans les catégories d'aptitude ou d'inaptitude à un rôle particulier. Ou ils peuvent également être recommandés pour un rôle différent en fonction de leur curriculum vitae.
Cela permet un filtrage impartial des CV et la sélection des meilleurs candidats possibles pour un poste vacant sans nécessiter beaucoup de travail humain.. La plupart des entreprises utilisent Systèmes de suivi des candidatures filtrer efficacement les CV.
Assistants vocaux
Je suis sûr que vous les avez déjà rencontrés, Assistant Google, Pomme Siri, Amazon Alexa, Cela vous semble-t-il? Oui, ce sont tous des assistants vocaux.
Un assistant vocal est un logiciel qui utilise la reconnaissance vocale, compréhension du langage naturel et traitement du langage naturel pour comprendre les commandes verbales d'un utilisateur et prendre des mesures en conséquence. Sans doute similaire à un chatbot, mais j'ai inclus les assistants vocaux séparément car ils méritent une meilleure place sur cette liste. Ils sont bien plus qu'un chatbot et peuvent faire beaucoup plus de choses qu'un chatbot..
Aujourd'hui, la plupart d'entre nous ne peuvent pas imaginer notre vie sans assistants vocaux. Au fil des ans, ils sont devenus un ami très fiable et puissant. Du réglage de notre réveil matin à la recherche d'un restaurant pour nous, un assistant vocal peut tout faire. Ils ont ouvert une nouvelle porte d'opportunités pour les utilisateurs et les entreprises.
Vérificateurs de grammaire
C'est l'une des applications les plus utilisées du traitement du langage naturel. Les outils de vérification de la grammaire comme Grammarly fournissent des tonnes de fonctionnalités qui aident une personne à rédiger un meilleur contenu. Ils peuvent transformer n'importe quel texte ordinaire en une belle littérature. Si vous voulez écrire un e-mail à votre patron ou si vous allez rédiger un rapport ou, mieux, un article, il est indéniable que vous avez besoin de ces amis utiles.
Ces outils peuvent corriger la grammaire, orthographe, suggérer de meilleurs synonymes et aider à fournir du contenu avec plus de clarté et d'engagement. Ils contribuent également à améliorer la lisibilité du contenu et, donc, vous permettent de faire passer votre message de la meilleure façon possible. Si vous regardez l'état des vérificateurs de grammaire il y a cinq ans, vous constaterez qu'ils n'étaient pas aussi capables qu'aujourd'hui.
Tu sais pourquoi?
Parce que les transformateurs sont entrés 2017, et je ne parle pas de ces.
Je veux dire les transformateurs qui sont utilisés dans le traitement du langage naturel. Ils ont l'air intéressants, non? Alors vous devriez lire cet article, ça explique tout sur les transformateurs: Comment fonctionnent les transformateurs en PNL? Un guide des derniers modèles de pointe
Filtrage des e-mails
Avez-vous déjà utilisé Gmail?
je suis sûr que oui, alors vous avez peut-être déjà remarqué que chaque fois qu'un courrier arrive, Il est classé dans les sections principales, sociaux et promotionnels. Et la meilleure chose est que les e-mails de spam sont également filtrés dans une section distincte. N'est-ce pas incroyable et bénéfique en même temps? Oui, ça l'est, et c'est tout le filtrage des e-mails. Et je n'ai pas besoin de vous dire à quel point nos tâches quotidiennes dépendent de cette fonctionnalité..
Les e-mails sont filtrés par classification de texte, qui est une technique de traitement du langage naturel. Et comme vous l'avez peut-être déjà deviné. La classification de texte est le processus de classification d'un texte dans des catégories prédéfinies. Un autre bon exemple de tri de texte est le tri des articles de presse en différentes catégories.. Voici quelques ressources pour vous aider à démarrer avec la classification de texte:
Remarques finales
Puisque vous êtes familiarisé avec les applications de traitement du langage naturel, maintenant vous pouvez plonger dans le domaine du traitement du langage naturel. Pour vous éviter le casse-tête de la recherche de ressources en ligne, J'ai énuméré quelques cours merveilleux liés au traitement du langage naturel.
cours:
Si vous connaissez d'autres excellentes applications de traitement du langage naturel, partagez-le dans la section commentaire ci-dessous.
J'espère que cet article vous a plu. Si vous avez trouvé cet article informatif, Partagez-le avec vos amis et n'oubliez pas de partager vos commentaires et de commenter sous vos requêtes. En outre, commentez les incroyables applications de traitement du langage naturel que vous pensez que nous avons manquées.
