معالجة اللغة الطبيعية تعمل على تشكيل الأتمتةالذكية

تعد NLP أحد مكونات الأتمتة الذكية وهي مجموعة من التقنيات ذات الصلة التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من أتمتة العمل المعرفي وزيادة إنتاجية الأشخاص الذين يعملون بعقولهم

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أحد مكونات الأتمتة الذكية ، وهي مجموعة من التقنيات ذات الصلة التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من أتمتة العمل المعرفي وزيادة إنتاجية الأشخاص الذين يعملون بعقولهم.

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أحد مكونات الأتمتة الذكية
معالجة اللغة الطبيعية

معالجة اللغة الطبيعية تعمل على تشكيل الأتمتة الذكية

معالجة اللغة الطبيعية هي الاسم الذي يطلق عادةً على قدرة أجهزة الكمبيوتر على أداء المهام اللغوية – على الرغم من أنها تتضمن عمليًا أكثر من مجرد معالجة اللغة (فهم النص والكلام) ولكنها تشمل أيضًا إنشاء اللغة (إنشاء نص وكلام).

تعد معالجة اللغة الطبيعية (NLP) أحد مكونات الأتمتة الذكية ، وهي مجموعة من التقنيات ذات الصلة التي تمكن أجهزة الكمبيوتر من أتمتة العمل المعرفي وزيادة إنتاجية الأشخاص الذين يعملون بعقولهم.

المكونات الأخرى للأتمتة الذكية هي رؤية الكمبيوتر (تفسير الصور ومقاطع الفيديو ، مثل السيارات ذاتية القيادة أو التشخيص الطبي) والتفكير والتعلم (على سبيل المثال ، الاستراتيجيات المتطورة واتخاذ القرارات بناءً على البيانات) والتنفيذ (التفاعل مع العالم المادي أو مع البرامج الموجودة ، وتسلسل القدرات الأخرى معًا في خطوط الأنابيب الآلية).

فيما يلي بعض تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية التي يتم نشرها اليوم وكيف يمكن أن تساعد عملك.

تقنيات معالجة اللغة الطبيعية

روبوتات المحادثة والوكلاء المعرفيون

تُستخدم روبوتات المحادثة والوكلاء المعرفيون للإجابة على الأسئلة أو البحث عن المعلومات أو تحديد المواعيد دون الحاجة إلى وكيل بشري في الحلقة.

يمكن برمجة روبوتات الدردشة البسيطة باستخدام مجموعة أساسية من القواعد (“إذا قال المستخدم X ، فأنت تقول Y”) ؛ تستخدم روبوتات المحادثة الأكثر تقدمًا أو “الوكلاء المعرفيون” التعلم العميق للتعلم من المحادثات وتحسين أنفسهم ، ويمكن أن يخطئوا بالبشر.

تعتمد العديد من روبوتات المحادثة على النصوص وتتفاعل مع المستخدمين عبر الرسائل الفورية أو الرسائل القصيرة ، لكن بعضها يستخدم الصوت وحتى الفيديو. ومن الأمثلة البارزة روبوت المحادثة “Jamie” من ANZ Bank ، والذي يوجه العملاء عبر خدمات البنك ، و Google Duplex ، التي يمكنها إجراء مكالمات هاتفية لحجز مواعيد الشعر أو طاولات المطاعم ، وحتى التحدث إلى موظفي الاستقبال المطمئنين الذين لا يعرفون أنه روبوت.

إدارة المعلومات غير المنظمة

تُستخدم أنظمة إدارة المعلومات غير المنظمة (UIM) لمعالجة كميات كبيرة من البيانات غير المهيكلة واستخراج المعنى منها دون الحاجة إلى الكثير من استعلامات البحث عن الكلمات الرئيسية اليدوية ، والتي تستغرق وقتًا طويلاً وعرضة للخطأ.

إنها عنصر حيوي في معالجة اللغة الطبيعية ومعالجة المستندات غير المهيكلة مثل مقالات المجلات وبراءات الاختراع والعقود والسجلات الصحية ، وبناء قاعدة معرفية منظمة وقابلة للبحث. يمكنها أيضًا تصنيف البيانات والبحث عن الكتل والاتجاهات داخلها.

تحليل المشاعر

يستخدم تحليل المشاعر معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج المشاعر ، مثل الموافقة على علامة تجارية أو رفضها ، من نص غير منظم مثل التغريدات.

تحليلات الكلام

تعد تحليلات الكلام أحد مكونات معالجة اللغة الطبيعية التي تجمع بين UIM وتحليل المشاعر. يتم استخدامه من قبل مراكز الاتصال لتحويل المحادثات النصية وتدوين المحادثات الهاتفية إلى بيانات منظمة وتحليلها باستخدام تحليل المشاعر. يمكن القيام بكل ذلك في الوقت الفعلي ، وإعطاء وكلاء مركز الاتصال ملاحظات واقتراحات حية أثناء المكالمة ، وتنبيه المدير إذا كان العميل غير سعيد.

الترجمة الآلية

الترجمة الآلية هي تطبيق قوي للغاية في معالجة اللغة الطبيعية. في الوقت الحالي ، عادةً ما لا تكون قوية بما يكفي لإنتاج ترجمات نحوية واصطلاحية بالكامل ، ولكنها يمكن أن تمنحك جوهر صفحة ويب أو بريد إلكتروني بلغة لا تتحدثها. يستخدم 500 مليون شخص كل يوم ترجمة Google لمساعدتهم على فهم النص بأكثر من 100 لغة.

تصنيف المعلومات

يتم استخدام تصنيف المعلومات أو تصنيفها لتصفية البريد العشوائي ، من بين أشياء أخرى. إنه يعمل باستخدام نفس النوع من نموذج التعلم الآلي المستخدم في تصنيف صور الأشعة السينية والصور الطبية الأخرى إلى صور صحية ومريضة ، أو التي تستخدمها السيارات ذاتية القيادة لتقرير ما إذا كان شيء ما هو علامة توقف.

بدلاً من أن تتم برمجته بقواعد صريحة ، يُعطى الكمبيوتر كمية كبيرة من بيانات التدريب في شكل رسائل بريد إلكتروني عشوائية معروفة ورسائل بريد إلكتروني شرعية معروفة ، ويستخرج منها قواعده القائمة على الأدلة لتصنيف رسائل البريد الإلكتروني الجديدة.

مكونات معالجة اللغة الطبيعية التي يمكن أن تساعد عملك

روبوتات المحادثة والوكلاء المعرفيون

يمكن لروبوتات الدردشة والوكلاء المعرفيين تحسين أرباحك النهائية عن طريق استبدال موظفي مركز الاتصال لاستفسارات العملاء المباشرة ، وزيادة وكلاء مركز الاتصال البشري لاستفسارات أكثر تعقيدًا ، مما يسمح لك بتوسيع قاعدة عملائك وحصتك في السوق وتحسين رضا العملاء دون الحاجة إلى التوظيف والتدريب المزيد من الوكلاء.

إدارة المعلومات غير المنظمة

تتيح لك منصات إدارة المعلومات غير المنظمة أتمتة الكثير من الأعمال البحثية: على سبيل المثال ، يمكن للمحامين استخدامها لإجراء استعلامات ذكية حول براءات الاختراع الحالية أو السوابق القضائية ، ويمكن للباحثين الطبيين استخدامها في اكتشاف الأدوية أو البحث عن التفاعلات الجينية ذات الصلة في الأدبيات .

بدلاً من قضاء الوقت في البحث عن رزم من المستندات ، يمكن للباحث البشري مراجعة الاقتراحات والأفكار التي توفرها منصة UIM بسرعة ، مما يجعلها أكثر إنتاجية بشكل عام وتحرير وقتهم وطاقتهم العقلية للجوانب الأكثر إبداعًا وعالية المستوى من مهنة.

تحليل المشاعر

يمكنك استخدام تحليل المشاعر لإجراء مراقبة تلقائية في الوقت الفعلي لردود فعل المستهلكين على علامتك التجارية ، لا سيما في الاستجابة لإطلاق منتج جديد أو حملة إعلانية ، مما سيساعدك على تصميم منتجاتك وخدماتك المستقبلية وفقًا لذلك.

يمكن أيضًا أن ينبهك تلقائيًا إلى أي ثورات انتقادية أو سلبية حول علامتك التجارية على وسائل التواصل الاجتماعي ، دون الحاجة إلى وجود موظفين بشريين يراقبون القنوات بنشاط على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع ، حتى تتمكن من الاستجابة في الوقت المناسب لتجنب أزمة العلاقات العامة.

المقالة المتعلقة: معالجة اللغة الطبيعية وتحليل المشاعر

تحليلات الكلام

يمكن أن تزيد تحليلات الكلام من مهارات موظفي مركز الاتصال لديك ، مما يحسن رضا العملاء دون التكلفة وتكلفة الفرصة البديلة للتدريب الإضافي. يمكنك أيضًا استخدام تحليلات الكلام لاكتشاف أنماط المحادثة التي تؤدي إلى مبيعات ناجحة ، أو فرص البيع العابر أو البيع الإضافي بناءً على سلوك العميل.

يمكن أن يساعد ذلك في رفع مستوى وكلاء المبيعات عبر الهاتف المتوسطين إلى مندوبي مبيعات نجوم ، مما يمكنهم من مشاركة ونشر مواهب زملائهم الأكثر مهارة ، مما يؤثر بشكل كبير على خطك الأعلى دون أي نفقات على التوظيف أو التدريب.

الترجمة الآلية

يمكن أن تسمح لك الترجمة الآلية بقراءة المقالات ذات الصلة التي قد لا يراها منافسوك إذا تم نشرها بلغة أقلية ، ولمشاركة المعرفة دوليًا عبر عملك ، والتواصل مع الزملاء أو الموردين الدوليين دون تحمل تكاليف مترجم بشري ( على الرغم من التواصل مع العملاء ، قد لا يزال من المستحسن استخدام واحد من أجل ترك انطباع جيد).

تصنيف المعلومات

تصنيف المعلومات له مجموعة متنوعة من التطبيقات المفيدة. بالإضافة إلى توفير الوقت والتهيج عن طريق تصفية البريد العشوائي ، يمكن استخدام هذه التقنية لأتمتة مهام التصنيف الخاصة بالمجال. على سبيل المثال ، يمكنه تصنيف المنتجات ووضع علامات عليها في كتالوج ، مما يسهل على العملاء تصفحها وشرائها ؛ أو يمكنها تصفية منشورات وسائل التواصل الاجتماعي بحثًا عن خطاب الكراهية ، والتخفيف من المخاطر القانونية والمتعلقة بالسمعة دون الحاجة إلى فريق كبير من الوسطاء ؛ أو يمكنه تصنيف تذاكر الدعم وإعادة توجيهها تلقائيًا إلى الشخص الصحيح ، مما يوفر الجهد اليدوي ويحسن أوقات الاستجابة الإجمالية.

معالجة اللغة الطبيعية: دراسة حالة

هذا مثال من التجربة الخاصة لفوائد استخدام العوامل المعرفية لتحسين رضا العملاء وتقليل معدل دوران الموظفين.

قامت سلسلة فنادق بتوظيف فريق مكون من 240 وكيل خدمة عملاء للتعامل مع أكثر من 20000 تفاعل مع العملاء يوميًا ، بما في ذلك المكالمات الهاتفية والبريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي.

كانت معنويات الفريق منخفضة بسبب الضغط العالي وعبء العمل ، وبلغ معدل دوران الموظفين 40٪. كان لهذا تأثير غير مباشر على جودة خدمة العملاء ، والتي تم تصنيفها على أنها أقل من خمسة من أصل 10.

نشرت الشركة وكيلًا معرفيًا متعدد القنوات للتفاعل مع العملاء عبر البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي والمكالمات الصوتية. تم تصميم العامل المعرفي ليبدو ويتصرف بشكل مشابه للوكلاء البشريين ، واستخدم التعلم الآلي لتحسين نفسه والتعلم من محادثاته السابقة.

يمكنه أيضًا التعرف على المستخدمين بناءً على المعلومات الحيوية ، مثل التعرف على الصوت أو الوجه ، ويمكنه معالجة التغييرات في الأنظمة بشكل مستقل.

بعد ثلاثة أشهر ، تحسن تصنيف رضا العملاء من خمسة من 10 إلى تسعة من أصل 10 ، وانخفض معدل دوران الموظفين بأكثر من 70٪ ، وكان أعضاء الفريق البشري تحت ضغط أقل وتمكنوا من التركيز على قيمة أكثر تعقيدًا وأعلى -إضافة تفاعلات تتطلب مهارات ارتباطية أكبر.

اللغة هي الطريقة التي يتواصل بها البشر بشكل طبيعي ، لذا فإن واجهات الكمبيوتر التي يمكنها فهم اللغة الطبيعية تكون أكثر قوة وأسهل في الاستخدام من تلك التي تتطلب النقر على الأزرار أو كتابة الأوامر أو تعلم البرمجة ، ومن المهم فهم مكونات معالجة اللغة الطبيعية.

تعد واجهات اللغة الطبيعية هي الخطوة التالية في تطور التفاعل بين الإنسان والحاسوب ، من الأدوات البسيطة إلى الآلات القادرة على العمليات التي تحركها الأحداث والآلية ، والتي من المحتمل أن تؤدي إلى نوع من التعايش بين البشر والآلات.

اقرأ أيضا: كيف تعمل NLP على تغيير الطريقة التي تمارس بها الشركات أعمالها

:شارك هذا

اترك ردّاً