پردازش زبان طبیعی، فناوری استفاده شده در ابزار تحلیل شبکه اجتماعی

وقتی گوشی خود را بر می‌دارید و می‌گویید: «هی سیری! یا اوکی گوگل! یک قرار در تقویم من بگذار!»، چه اتفاقی می‌افتد که دستگاه حرف شما را تشخیص می‌دهد و نسبت به آن واکنش نشان می‌دهد؟ توسط سیستم عامل شما پردازش زبان طبیعی رخ می‌دهد.

پردازش زبان طبیعی شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که ماشین‌ها را قادر می‌سازد زبان انسان را بفهمند. هدف آن ساخت سیستم‌هایی است که می‌توانند متن را معنا کنند و به طور خودکار کارهایی مانند ترجمه، بررسی املا یا طبقه بندی موضوع را انجام دهند.

در دنیای فناورانه امروز که میلیاردها داده در فضای مجازی تولید می شود، چاره ای جز به کارگیری این تکنولوژی‌ها برای تحلیل داده نیست. شرکت لایف‌وب نیز وب در محصولات خود از تکنولوژی‌های داده کاوی یا دیتا ماینینگ (Data Mining)، یادگیری ماشین (Machine Learning) و هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) استفاده می‌کند.

با کمک این ابزارها است که می‌توان اطلاعاتی که در فضای مجازی یا شبکه‌های اجتماعی وجود دارد را استخراج و تحلیل کرد؛ ابزارهای هوشمندی که به شما کمک می‌کند شبکه های اجتماعی را نظارت کنید. در این نوشته با یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی آشنا می‌شوید تا قدرتمندی ابزارهایی را که با این تکنولوژی‌ها تحلیل می‌کنند درک کنید:

1. پردازش زبان طبیعی چیست؟
2. پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین: تفاوت چیست؟
3. تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی
4. 5 مورد استفاده از پردازش زبان طبیعی در تجارت

پردازش زبان طبیعی چیست؟

پردازش زبان طبیعی یا Natural language processing که به اختصار NLP گفته می‌شود، این امکان را برای کامپیوترها فراهم می‌کند که زبان انسان را درک کنند. در پشت صحنه، NLP ساختار دستوری جملات و معنای کلمات را تجزیه و تحلیل می‌کند، سپس از الگوریتم‌هایی برای استخراج معنا و ارائه خروجی استفاده می‌کند. به عبارت دیگر، زبان انسان را معنا می‌کند تا بتواند به طور خودکار وظایف مختلف را انجام دهد.

احتمالاً محبوب ترین نمونه‌های NLP دستیاران مجازی مانند Google Assist، Siri و Alexa هستند. NLP متن نوشتاری و گفتاری مانند “هی سیری، نزدیکترین پمپ بنزین کجاست؟” و آن را به اعداد تبدیل می‌کند و درک آن را برای ماشین‌ها آسان می‌کند.

یکی دیگر از کاربردهای معروف NLP ربات‌هایی است که خودکار با شما چت می‌کند. آنها به تیم‌های پشتیبانی کمک می‌کنند تا با درک درخواست‌های زبان رایج و پاسخگویی خودکار، مسائل را حل کنند.

بسیاری از برنامه‌های روزمره دیگر وجود دارند که از آنها استفاده می کنید، که احتمالاً بدون اینکه متوجه شده باشید با NLP مواجه شده اید. توصیه‌های نگارشی و املایی هنگام نوشتن متن یا فیلتر کردن ایمیل‌های تبلیغاتی ناخواسته در پوشه اسپم شما. به طور خلاصه، هدف پردازش زبان طبیعی این است که زبان انسان را – که پیچیده، مبهم و بسیار متنوع است – برای ماشین‌ها آسان کند.

پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی، یادگیری ماشین: تفاوت چیست؟

پردازش زبان طبیعی، هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشینی (ML) گاهی اوقات به جای یکدیگر استفاده می‌شوند، بنابراین ممکن است هنگام تلاش برای تمایز بین این سه، اشتباه کنیم. اولین چیزی که باید بدانید این است که NLP و یادگیری ماشینی هر دو زیر مجموعه هوش مصنوعی هستند.

هوش مصنوعی یک اصطلاح کلی برای ماشین‌هایی است که می توانند هوش انسانی را شبیه سازی کنند. هوش مصنوعی سیستم‌هایی را در بر می‌گیرد که قابلیت‌های شناختی مانند یادگیری از مثال‌ها و حل مشکلات را تقلید می‌کنند. این طیف وسیعی از کاربردها، از خودروهای خودران گرفته تا سیستم‌های پیش بینی را پوشش می دهد.

پردازش زبان طبیعی به چگونگی درک و ترجمه زبان انسان توسط کامپیوترها می پردازد. با NLP، ماشین‌ها می‌توانند متن نوشتاری یا گفتاری را معنا کنند و کارهایی مانند ترجمه، استخراج کلمات کلیدی، طبقه‌بندی موضوعات و موارد دیگر را انجام دهند.

اما برای خودکارسازی این فرآیندها و ارائه پاسخ‌های دقیق، به یادگیری ماشینی نیاز دارید. یادگیری ماشینی فرآیند بکارگیری الگوریتم‌هایی است که به ماشین‌ها یاد می‌دهند چگونه به‌طور خودکار از تجربه یاد بگیرند و بدون برنامه‌ریزی صریح، پیشرفت کنند.

برای مثال، ربات‌های چت مبتنی بر هوش مصنوعی، از NLP برای تفسیر آنچه کاربران می‌گویند و قصد انجام آن را دارند، و یادگیری ماشینی برای ارائه خودکار پاسخ‌های دقیق‌تر با یادگیری از تعاملات گذشته استفاده می‌کنند.

تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی

پردازش زبان طبیعی از دو تکنیک برای کمک به رایانه‌ها برای درک متن استفاده می‌کند: تحلیل دستور زبانی و تحلیل معنایی. 

تحلیل دستور زبانی: تجزیه و تحلیل دستوری، متن را با استفاده از قواعد دستور زبان اولیه برای شناسایی ساختار جمله، نحوه سازماندهی کلمات و نحوه ارتباط کلمات با یکدیگر تجزیه و تحلیل می‌کند.

تحلیل معنایی: تحلیل معنایی بر درک معنای متن متمرکز است. ابتدا معنای هر کلمه را مطالعه می‌کند (معناشناسی لغوی). سپس، به ترکیب کلمات و معنای آنها در بستر متن نگاه می‌کند.

5 مورد استفاده از پردازش زبان طبیعی در کسب و کار

ابزارهای NLP به شرکت‌ها کمک می‌کنند تا دریافت مشتریانشان از تمام کانال‌های ارتباطی، اعم از ایمیل‌ها، بررسی‌های محصول، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، نظرسنجی‌ها و موارد دیگر را بررسی ‌کنند. نه تنها می‌توان از ابزارهای هوش مصنوعی برای درک مکالمات آنلاین و نحوه صحبت مشتریان درباره کسب‌وکارها یا همان راهکارهای شنیدن شبکه اجتماعی استفاده کرد، بلکه می‌توان از آنها برای خودکارسازی کارهای تکراری و وقت‌گیر، افزایش کارایی و توانمندسازی کارمندان استفاده کرد.

1-تحلیل احساسات

ابزار تجزیه و تحلیل احساسات، احساسات را در متن شناسایی می‌کند و نظرات را به عنوان مثبت، منفی یا خنثی طبقه بندی می‌کند. با بارگذاری متن در این ابزار رایگان، می‌توانید نحوه عملکرد آن را ببینید. 

شرکت‌ها می‌توانند با تجزیه و تحلیل پست‌های رسانه‌های اجتماعی با کمک ابزارهای نظارت رسانه های اجتماعی، بررسی‌های محصول یا نظرسنجی‌های آنلاین، بینشی در مورد احساس مشتریان در مورد برندها یا محصولات به دست آورند. به عنوان مثال، می‌توانید توییت‌هایی را که نام تجاری شما را ذکر می‌کنند، در زمان واقعی تجزیه و تحلیل کنید و بلافاصله نظرات مشتریان عصبانی را شناسایی کنید.

شاید بخواهید نظرسنجی ارسال کنید تا بفهمید مشتریان در مورد سطح خدمات مشتری شما چه احساسی دارند. با تجزیه و تحلیل پاسخ‌های باز به نظرسنجی‌ها، می‌توانید تعیین کنید که کدام جنبه از خدمات مشتری شما بازخورد مثبت یا منفی دریافت می‌کند. تحلیل آن با استفاده از پردازش زبان طبیعی انسان برای ابزارها قابل فهم می‌شود.

2- ترجمه زبان

فناوری ترجمه ماشینی در چند سال گذشته پیشرفت زیادی داشته است و ترجمه‌های فیس بوک در سال 2019 به عملکرد فوق بشری دست یافته اند. ابزارهای ترجمه، کسب‌وکارها را قادر می‌سازد به زبان‌های مختلف ارتباط برقرار کنند و به آنها کمک می‌کند ارتباطات جهانی خود را بهبود بخشند یا به بازارهای جدید نفوذ کنند.

همچنین می‌توانید ابزارهای ترجمه را برای درک اصطلاحات خاص در هر صنعت خاص، مانند امور مالی یا پزشکی، آموزش دهید. بنابراین لازم نیست نگران ترجمه‌های نادرست باشید که در ابزارهای ترجمه عمومی رایج است.  

3- استخراج متن

استخراج متن به شما امکان می دهد اطلاعات از پیش تعریف شده را از متن خارج کنید. اگر با حجم زیادی از داده‌ها سروکار دارید، پردازش زبان طبیعی به شما کمک می‌کند کلمات کلیدی و ویژگی‌های مرتبط (مانند کدهای محصول، رنگ‌ها و مشخصات)، و نهادهای نام‌گذاری شده (مانند نام افراد، مکان‌ها، نام شرکت‌ها، ایمیل‌ها و غیره) را شناسایی و استخراج کنید.

شرکت‌ها می‌توانند از استخراج متن برای یافتن خودکار عبارات کلیدی در اسناد قانونی، شناسایی کلمات اصلی ذکر شده در بلیط‌های پشتیبانی مشتری، یا بیرون کشیدن مشخصات محصول از یک پاراگراف متن، در میان بسیاری از برنامه‌های کاربردی دیگر استفاده کنند.

4- چت ‌بات‌ها

چت بات‌ها سیستم‌های هوش مصنوعی هستند که برای تعامل با انسان‌ها از طریق متن یا گفتار طراحی شده‌اند. استفاده از چت بات‌ها برای مراقبت از مشتری رو به افزایش است، زیرا توانایی آن‌ها در ارائه کمک 24 ساعته (سرعت بخشیدن به زمان پاسخگویی)، رسیدگی به چندین پرس و جو به طور همزمان، و آزاد کردن عوامل انسانی از پاسخ دادن به سؤالات تکراری است.

چت بات‌ها به طور فعال از هر تعامل یاد می‌گیرند و در درک هدف کاربر بهتر می‌شوند، بنابراین می‌توانید برای انجام کارهای تکراری و ساده به آن‌ها اعتماد کنید. اگر آنها با درخواست مشتری مواجه شوند که قادر به پاسخگویی به آن نیستند، آن را به یک نماینده انسانی ارجاع می‌دهد.

5- طبقه بندی موضوع

طبقه بندی موضوع به شما کمک می‌کند تا متن بدون ساختار را به دسته‌ها سازماندهی کنید. برای شرکت‌ها، این یک راه عالی برای به دست آوردن آمار از بازخورد مشتریان است. تصور کنید که می خواهید صدها پاسخ به یک نظرسنجی را تجزیه و تحلیل کنید.

• در چند پاسخ به «پشتیبانی مشتری» شما اشاره شده است؟
• چند درصد از مشتریان در مورد «قیمت» صحبت می کنند؟
• چه تعداد درباره «کیفیت محصولات یا خدمات» شما صحبت کرده اند؟

تنها با کمک ابزارهای تحلیلی است که می توان این حجم از اطلاعات را دسته بندی و تحلیل کرد و از آن داده‌های مناسب برای تصمیمات بازاریابی استخراج نمود. این کار باید در فرایند سوشال لیسنینگ یا شنیدن شبکه های اجتماعی شما حتماً وجود داشته باشد.

ابزارهایی که از هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند

پردازش زبان طبیعی یک شاخه از هوش مصنوعی است که به کامپیوتر کمک می‌کند نوشته‌ها را بفهمد. با فهمیدن آن، امکان تحلیل میلیاردها داده ای که در فضای مجازی مانند شبکه‌های اجتماعی یا سایت‌ها پیرامون یک برند وجود دارد فراهم می شود. دسترسی به این اطلاعات برای بازاریابی کسب و کارها بسیار حیاتی است.

برای این منظور، ابزارهایی مبتنی بر هوش مصنوعی تولید شده اند که به شما کمک می کنند آنچه درباره شما در فضای مجازی رخ می دهد را بشنوید و رصد کنید. به عنوان مثال تحلیل داده توییتر به شما می گوید:

مخاطبان دارند از قیمت‌های بالای شما گلایه می کنند!

مخاطبان شما از کد تخفیفی که ارائه کردید راضی بودند!

رقیبان شما درباره رفتار برخی پرسنل شما با مشتریان صحبت کرده اند!

و هزاران اطلاعات دیگر که عملاً به جز با کمک ابزارهای نظارت شبکه‌های اجتماعی امکان پذیر نیست. برای این منظور، شرکت لایف وب محصولاتی را در اختیار شما قرار می‌دهد که با استفاده از آن، جریانات فضای مجازی را تحلیل می کنید و از آن تصمیم مدیریتی می‌سازید:

دیتامی، ابزار قدرتمند تحلیل هر آنچه در فضای مجازی پیرامون شما وجود دارد که با کمک از تکنولوژی هوش مصنوعی آن، جریانات خبری یا افکار عمومی که در حال ترند شدن است را متوجه می‌شوید.

برندمی، ابزاری که با داشتن عملکرد دیتامی، تمرکز را بر روی تصویر برند شما گذاشته و به شما می گوید نسبت به برند شما چه اتفاقاتی در اینستاگرام، توییتر یا دیگر محیط‌های اجتماعی در حال رخ دادن است.

اگر تمایل دارید به شبکه‌های اجتماعی و فضای مجازی که پیرامون برند شما شکل گرفته، توجه کنید و اطلاعات شگفت انگیزی از آن به دست بیاورید، همین الان تست رایگان هر یک از محصولات ما را شروع کنید!

درخواست مشاوره و دموی رایگان