ビジネスで使用する自然言語処理（NLP）アプリケーション

公開: 2021-07-24

この21世紀に、私たちがモバイルデバイスを持たない人がいるときのブルームーンに一度。モバイルユーザーの数は、世界レベルで急速に増加しています。革新的なテクノロジーにより、AIを利用した人間と機械の相互作用は、数十セント硬貨になります。データサイエンスと機械学習テクノロジーにより、公共組織とビジネス活動が改善されました。

Siri、Cortana、Alexaは、仮想アシスタントの人気のある例です。彼らは私たちの生活をとてもリラックスさせます。 Alexaとしましょう。それとも仮想アシスタントである可能性がありますが、彼らはどのようにそれを行うのが賢いのでしょうか。自然言語処理ですべて可能です。

この記事全体を通して、AIテクノロジーの自然言語処理（NLP）を開発する最も迅速な用語を紹介します。 NLPソフトウェアによって実行されるNLPタスクの簡単な内訳については後で説明します。

ビジネスにおける自然言語処理（NLP）アプリケーション

自然言語処理とは何ですか？

この技術は何年にもわたってどこにでもあり、ビジネス活動だけで貿易の活動を途切れることなく強化してきました。自然言語処理は、自然な人間の言語を認識して理解するAIテクノロジーです。人工知能と計算方言学の融合。特に、大量の自然言語データを処理および分析するようにコンピューターをプログラムする方法。

これにより、音声、テキスト、仮想会話、およびメッセージングを介したコミュニケーションのモードが改善されました。 NLP技術は、コンピューターに、書き言葉または話し言葉の人間のスピーチの変換された形式を理解させます。翻訳者、音声アシスタント、スペルチェッカー、オンライン検索はすべて、自然言語処理技術が使用される機能です。

NLPはどのように機能しますか？

書かれ、話された人間の言語は、自然言語処理技術であるコンピューター形式のための適切で理解可能なモードに変更されます。使用される技術は、企業にとって効果的であり、高く評価されていると考えられています。

チャットボットとのチャットがある場合でも、自動翻訳の処理がある場合でも、すべてのNLPメソッドは類似しています。すべてのNLPの同様の方法は、異なる単語の中で相互作用を命令する階層を理解することに従います。同じ単語が文と二重の意味を持つ場合に問題が発生するように思われるわけではありません。このシナリオでは、違いは全文をコンピューターで理解することです。

非構造化言語データは、NLPによって理解可能なコンピューター言語に変換されます。このため、NLPはIDにアルゴリズムを適用し、自然言語ルールを抽出します。テキストデータを受信した後、コンピュータはアルゴリズムを使用してその意味を抽象化し、それらから重要なデータを収集します。

自然言語理解（NLU）と自然言語生成（NLG）は、NLPの2つの主要な側面です。 NLUは、コンピューターが受け取った言語の意味をコンピューターが割り当てる場所です。 NLGは、プロセスが収集したデータをコンピューターの言語から人間が理解できる言語に変更する場所です。

NLPインスタンスは、スペルチェッカー、オンライン検索、トランスレーター、音声アシスタント、スパムフィルター、オートコレクトであり、最近では、異なるシステムでNLPビジネスアプリケーションが一般的に使用されています。

NLPは何に使用されますか？

NLPは、Google翻訳、Microsoft Translator、iTranslateTranslatorなどの言語翻訳アプリケーションで一般的に使用されています。
Siri、Cortana、Alexa、Ok Googleはすべて、自然言語処理を使用する仮想パーソナルアシスタントです。
クエリを解決しながら個々の顧客に完全に対応するために、インタラクティブ音声応答アプリがコールセンターで使用されています。
個人に応答するチャットボット。
スパムフィルターは、電子メールセクションで検出された特定の単語の意味と規則性を抽出することにより、不要な電子メールを削除し、非スパムをスパム電子メールから区別するために使用されます。
感情分析を使用して、明確なトピックやサービスに関する人々の感情を処理します。

NLPソフトウェアによって実行されるNLPタスクの簡単な内訳

1.要約

要約は、重要な部分を分類して要約を作成することにより、テキストを短縮するプロセスです。要約では、要約を作成するために2つのアプローチに従います。

要約要約
Abstractiveは、以前は存在しなかった新しい文を作成します。新しく生成された文は、元のテキストに存在する場合と存在しない場合があります。

抽出要約
文の要約は、提供された文から抽出されます。重要な文の識別、または元のテキストからのフレーズであり、テキストからそれらを削除することができます。

2.言語モデリング

言語モデリングとは、NLPが後続の単語、テキスト内の文字、ドキュメントの予測で構成されるタスクを実行したときに参照されます。言語モデリングにはさまざまな用途がありますので、チェックしてみましょう。

テキストの要約には、それが使用される文書を作成します。
手書きを認識するために使用されます。
画像のキャプション用。
光学式文字認識機械翻訳用。
オートコレクトでスペルを修正します。

3.固有表現抽出

固有表現抽出は、文の中で人、組織、日付、場所、時刻などの識別エンティティを示すプロセスです。この後、理解を深めるために分類がカテゴリに分類されます。

4.テキスト分類

テキスト分類には、コンテンツに与えるテキストにカテゴリを割り当てることが含まれます。テキスト分類を構造化、整理、および分類するために使用されます。テキスト分類は、非常に単純で使いやすいユーザーインターフェイスを取り入れています。次に、テキスト分類子はテキストの入力を受け取り、その内容を分析します。その後、適切なタグを自動的に割り当てます。

5.感情分析

感情分析は、文章の肯定的または否定的な感情、顧客評価の感情、文章による態度の判断、または主観的な分析の包括的な範囲の音声分析で構成されるプロセスです。

6.品詞タグ付け

品詞タグ付けは、文中の単語を名詞、動詞、形容詞、副詞、およびその他の記述子としてタグ付けおよびマークアップすることで構成されるプロセスです。

モバイルアプリで自然言語処理を使用する方法は？

NLPは、革新的なモバイルアプリデバイスを改善しているテクノロジーです。開発者は、人工知能技術を使用したモバイルアプリ開発に絶えず努力しています。ビジネスの進歩的な説明から派生する機械語を使用したモバイルアプリの開発。

医療分野で、検索エンジン、スパムからの保護など、さまざまなサブディビジョンでNLPテクノロジーを実践するさまざまな種類のモバイルアプリケーションを把握しましょう。

1.情報検索エンジンをイニシアチブするNLP

仮想アシスタントはより良い結果をもたらします。ユーザーの複雑なクエリに対する詳細な説明を開始するためのモバイルデバイスのNLPベースのテクノロジー。 Webサイト、ビデオ、電子書籍、データストア、ビデオ、およびテレビ素材を使用する情報エンジン。 Siri、Cortana、Alexaなどの仮想アシスタントは、簡単な質問に対する基本的な答えを提供するのに最適です。

2.スパムからの保護のためのモバイルアプリケーション用のNLP

スパムメッセージの監視に関しては、NLPは効果的に機能します。 NLPテクノロジーは、ブログのコメント、電子メールテキスト、ソーシャルメディアプラットフォームのプライベート投稿などの内容を読んで理解することができます。コンテンツは認識されたスパムメッセージと比較され、スパムが分類されます。

3.医療分野のモバイルアプリのNLP

NLPテクノロジーは、患者と話しているときにアプリを使用するだけで、患者の健康履歴手順をロボットで入力します。 NLPテクノロジーは、患者が医師のスピーチから直接得られたメモを取るのに役立ちます。薬の名前、投与量の情報、およびその他のヒントはすべて、NLPから患者に届く重要な情報です。驚いたことに、この種のモバイルアプリは、患者の家族に健康状態の更新を送信するために使用されます。

まとめ

これまでのところ、長編の短い自然言語処理を作成してみましょう。これは、世界レベルでモバイルアプリの開発に並外れた影響を与える可能性のある人工知能技術です。 Pythonアプリケーションは、NLPアプリの開発にも貢献しています。テクノロジーがNLPによってサポートされているため、モバイルデバイスと多数のガジェットがこれまでになくスマートになっています。重要なことは、すべての産業会社の生産量を最大化しながら、顧客体験を繁栄させ、強化することで企業に支援を提供することです。推測する目的はありませんが、使用されており、人工知能のトレンドの高まりとともにユーザーは絶えず増加していると断言できます。