콘텐츠
- 자연어 처리 란 무엇입니까?
- 그 기능은 무엇입니까?
- 비즈니스 가치 추출
- 버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
- NLP와 분석의 관계
- 실용 사례
- 미래 트렌드는 무엇입니까?
- 결론
출처 : Stylephotographs / Dreamstime.com
테이크 아웃 :
자연어 처리를 통해 이전에는 사용할 수 없었던 데이터를 처리하고 분석 할 수 있으므로보다 심층적 인 통찰력을 얻을 수 있습니다.
컴퓨팅 및 기술 분야에서 빠르게 발전함에 따라 자연어 처리 (NLP)는 비즈니스 및 기업과 관련성이 높아지고 있습니다. 자연어는 사람들이 소셜 네트워크, 블로그, 포럼 등과 같은 다른 전자 매체에서 평범하고 간단한 언어로 말하는 것입니다. 따라서이 자연어를 이해하고 처리하는 것을 NLP라고합니다. 이 처리의 결과는 일반 사용자의 감정, 감정 및 사고 과정을 추출하므로 비즈니스에 상당한 가치가 있습니다. 이러한 통찰력을 바탕으로 기업은 적절한 조치를 취하고 비즈니스 가치를 높일 수 있습니다.
자연어 처리 란 무엇입니까?
자연 언어 처리 (때로는 계산 언어학이라고도 함)는 인공 지능 (AI) 분야로, 인간이 기계 언어를 사용하지 않고 자연 언어를 사용하여 컴퓨터와 상호 작용할 수있는 방법을 나타냅니다. 입력은 서면 또는 음성 형태로 취할 수 있습니다.
이런 일이 일어나려면 인간은 컴퓨터가 자신이 사용하는 언어를 어떻게 사용하고 이해하는지 가르쳐야합니다. 이것은 또한 NLP의 가장 큰 과제 중 하나입니다.이러한 상황의 예로는“아기 제비 비행”과 같이 단어가 하나 이상의 의미를 가질 수있는 문구가 있습니다. 이것은 동사로 사용되는 단어 (제비 또는 파리)에 전적으로 의존하는 두 가지 다른 의미를 가질 수 있습니다. ) 중 어느 단어가 명사 (아기 또는 제비)인지 또는 형용사 (아기)인지를 나타냅니다. 인간의 경우, 의미를 이해하는 것은 주제가 무엇인지, 대화의 범위 내에서 의미가 무엇인지에 달려 있습니다.
따라서이 문제를 해결하려면 소프트웨어가 유효하거나 유효하지 않은 명령문의 구성 및 주제와 구조를 이해하도록 프로그래밍해야합니다. 기계 학습은 NLP의 주요 부분입니다. AI는 사용자의 음성 패턴을 분석하여 주어진 명령을 쉽게 이해할 수 있습니다.
그 기능은 무엇입니까?
NLP의 개념은 현대 기술 세계에서 폭풍을 일으켰습니다. NLP를 사용하면 많은 기능을 갖춘 컴퓨터와의 모든 상호 작용을 크게 단순화 할 수 있습니다. NLP는 거대한 언어 처리 기능으로 인해 분석에 사용될 수 있습니다. 또한 심층 분석을 수행 할 수 있으므로 비즈니스, 의학 및 과학 분야에서 매우 중요합니다. NLP를 사용하면 한 언어를 다른 언어로 쉽고 빠르고 정확하게 번역 할 수 있습니다. 또한 데이터 마이닝 기능이 있으며 엔티티 인식 기능을 사용하여 명명 된 엔티티를 추출하는 데 사용할 수 있습니다. NLP의 또 다른 기능은 막대한 양을 자동으로 요약 할 수 있다는 것입니다. 이러한 모든 기능을 통해 NLP는 회사의 비즈니스 인텔리전스 (BI)에 적합합니다.
자연어 처리에는 수천 가지 기능과 이점이 있습니다. NLP는 회사가 방대한 양의 데이터에서 유용한 정보를 채굴하고 더 나은 문서를 제공하며 문서 프로세스의 효율성을 향상시키는 데 도움이되는 모든 필수 요소를 갖추고 있습니다.
비즈니스 가치 추출
자연어 처리는 현명하게 사용된다면 실제로 회사의 가치를 활용할 수 있습니다. 고객 충성도가 높아지면 회사의 가치가 높아지고 자연어 처리는 회사가 정확히 그렇게하는 데 도움이 될 수 있습니다.
NLP는 감정 분석과 같은 많은 기술에 회사에서 사용될 수 있으며, 이는 고객이 회사와 상호 작용할 때 고객의 감정에 대한 통찰력을 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 통찰력은 행동 예측에서 얻은 통찰력에 포함되면 회사가 고객에게 최고의 서비스를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 회사에 대한 고객 충성도를 높이고 회사의 가치는 자동으로 증가합니다. 정서 분석에 대한 자세한 내용은 소셜 채터 : 귀사가 듣고 있어야합니까?를 참조하십시오.
버그 없음, 스트레스 없음-인생을 파괴하지 않고 인생을 바꾸는 소프트웨어를 만드는 단계별 가이드
아무도 소프트웨어 품질에 신경 쓰지 않으면 프로그래밍 기술을 향상시킬 수 없습니다.
NLP와 분석의 관계
자연어 처리에는 자연어 이해라는 구성 요소가 있습니다. 이 구성 요소는 이름에서 알 수 있듯이 주로 기계의 실제 언어 이해를 다루고 있습니다. 자연어 이해에는 많은 용도가 있지만, 주요 응용 프로그램 중 하나는 분석 또는 감정 분석입니다.
기업들이 거래 데이터로부터의 데이터 마이닝이 고객의 미래 행동과 미래 시장에 대해 더 많이 이해하는 데 도움이되지만 실제로 고객의 감정과 감정에 대해 알지 못한다는 것을 깨닫기 시작했을 때 감정 분석의 필요성과 필요성이 생겨났습니다. 그러한 거래 중에. 이로 인해 의사 소통 격차가 발생하고 고객을 이해하는 데 방해가 될 수도 있습니다. 따라서 기업은 고객의 신뢰를 얻기 위해 고객의 감정에 대해 알아야했습니다. 데이터 마이닝에 대한 자세한 내용은 데이터 마이닝 및 데이터 과학 학습을위한 7 단계를 참조하십시오.
자연어 이해는 여러 장소의 감정 분석에 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 도구는 인터넷에서 브랜드 참조를 검색하고 부정적인 반응, 긍정적 반응 또는 혼합 반응인지 여부를 알려줍니다. 유용한 통찰력을 얻을 수있는 또 다른 곳은 회사의 서버입니다. NLP는 스팸을 걸러 내고 유용한 부분 만 유지하는 데 사용할 수 있습니다. NLP는 NLP 자체에서 파생되므로 분석에서 매우 중요한 부분입니다.
실용 사례
많은 회사들이 고객 기반을 향상시키기 위해 분석 및 감정 분석을 사용하고 있습니다. 회사는 서비스를 사용한 후 고객의 감정과 감정에 대해 더 많이 이해하기 위해이를 사용하고 있습니다. 이러한 회사의 예로는 기아 자동차, Best Buy, Intuit 및 Cisco Systems가 있습니다.
파라마운트 픽처스 (Paramount Pictures)조차도이 시스템을 사용하여 영화의 품질을 알고 고객뿐만 아니라 회사의 투자자 및 직원을 포함한 회사와 관련된 모든 사람의 감정을 이해합니다. 인텔 및 IBM과 같은 회사에서도이 기술을 사용하여 직원의 감정에 대한 정보를 얻습니다.
미래 트렌드는 무엇입니까?
기업은 고객을 최대한 활용하고 최상의 서비스를 제공하기 위해 치열하게 경쟁하고 있습니다. 앞으로이 경쟁은 규모가 커질 것이며, 새로운 기업은 기존 기업과 경쟁 할 수 있습니다.
이 경우 NLP와 분석이 그 어느 때보 다 중요해집니다. 이러한 기술은 기업이 경쟁에서 우위를 점할 수 있도록 도와줍니다.
결론
매일 기업과의 경쟁, 경쟁사보다 앞서 기위한 경쟁, 고객 지원을 극대화하는 경쟁, 고객에게 최고의 서비스를 제공하는 동시에 이익을 얻기위한 경쟁이 있습니다. 이를 위해 비즈니스 인텔리전스는 회사에서 매우 중요한 부분이 될 수 있습니다. 주요 업무 중 하나는 회사가 고객의 행동에 대한 통찰력을 얻도록 도와주는 것입니다. 이는 회사가 최고의 전문 서비스를 제공하는 데 도움이됩니다.
현재 고객 행동에 대한 통찰력은 미래의 고객 행동을 예측하는 데 유용 할 수 있지만 고객 감정 분석은 더욱 유용한 통찰력을 제공 할 수 있으며 회사가 서비스가 충분한 지 아닌지를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 서비스 품질 향상을 위해 수행 할 수있는 작업 이 개념은 새로운 개념이지만 많은 회사에서 빠르게 채택하고 있습니다. 전자는 충성도 높은 고객 기반을 확보하고 후자는 최고 품질의 서비스를 제공하므로 회사와 고객 모두에게 도움이됩니다.