Aplikasi Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) Digunakan Dalam Bisnis

Sekali di bulan biru ketika kita seseorang tanpa perangkat seluler di abad ke-21 ini. Jumlah pengguna ponsel meningkat pesat di tingkat dunia. Dengan teknologi inovatif, interaksi manusia-ke-mesin yang diberdayakan AI adalah selusin sepeser pun. Ilmu data dan teknologi pembelajaran mesin telah meningkatkan organisasi publik dan aktivitas bisnis.

Siri, Cortana, dan Alexa adalah beberapa contoh asisten virtual yang populer. Mereka membuat hidup kita sangat santai. Katakanlah Alexa atau bisa juga asisten virtual, bagaimana mereka pintar melakukannya? Itu semua mungkin dengan pemrosesan bahasa alami.

Izinkan kami memperkenalkan kepada Anda istilah teknologi AI yang paling cepat berkembang, Natural Language Processing (NLP) di seluruh artikel ini. Perincian singkat tugas NLP yang dilakukan oleh perangkat lunak NLP akan kami bahas sedikit.

Apa itu Pemrosesan Bahasa Alami?

Teknologi ini telah ada di mana-mana selama bertahun-tahun dan tanpa henti meningkatkan aktivitas perdagangan secara eksklusif dalam aktivitas bisnis. Pemrosesan bahasa alami adalah teknologi AI yang mengenali dan memahami bahasa alami manusia. Penggabungan kecerdasan buatan dan dialektologi komputasi. Khususnya dalam cara memprogram komputer untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar data bahasa alami.

Ini meningkatkan mode komunikasi melalui ucapan, teks, percakapan virtual, dan pesan. Teknik NLP membuat komputer memahami bentuk konversi dari ucapan manusia tertulis atau lisan. penerjemah, asisten suara, pemeriksa ejaan, pencarian online adalah semua fungsi di mana teknik pemrosesan bahasa alami digunakan.

Bagaimana Cara Kerja NLP?

Bahasa manusia tertulis dan lisan diubah menjadi mode yang memadai dan dapat dimengerti untuk bentuk komputer yang merupakan teknik pemrosesan bahasa alami. Teknik yang digunakan diyakini efektif dan dihargai untuk bisnis.

Semua metode NLP serupa apakah ada obrolan dengan chatbot atau memproses terjemahan otomatis. Metode serupa dari semua NLP mengikuti pemahaman hierarki yang memerintahkan interaksi di tengah kata-kata yang berbeda. Tidak seperti yang terlihat masalah muncul ketika kata yang sama memiliki arti ganda dengan kalimatnya. Dalam skenario ini, perbedaannya adalah untuk dipahami oleh komputer dengan seluruh kalimat.

Data bahasa yang tidak terstruktur diubah menjadi bahasa komputer yang dapat dimengerti oleh NLP. Untuk NLP ini menerapkan algoritma untuk identitas dan mengekstrak aturan bahasa alami. Setelah menerima data teks, komputer menggunakan algoritma untuk mengabstraksikan maknanya dan mengumpulkan data penting darinya.

Natural Language Understanding (NLU) dan Natural Language Generation (NLG) adalah dua aspek utama NLP. NLU adalah tempat komputer memberikan arti bahasa yang diterima olehnya. NLG adalah tempat proses mengubah data yang dikumpulkan dari bahasa komputer ke bahasa yang dapat dimengerti manusia.

Instans NLP adalah pemeriksa ejaan, pencarian online, penerjemah, asisten suara, filter spam, koreksi otomatis, aplikasi bisnis NLP digunakan begitu umum akhir-akhir ini dalam sistem yang berbeda.

Untuk Apa NLP Digunakan?

• NLP biasa digunakan dalam aplikasi terjemahan bahasa misalnya seperti Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator.
• Siri, Cortana, Alexa, dan Ok Google semuanya adalah asisten pribadi virtual yang menggunakan pemrosesan bahasa alami.
• Untuk menanggapi setiap pelanggan dengan sempurna sambil menyelesaikan pertanyaan mereka, aplikasi Respons Suara Interaktif digunakan di pusat panggilan.
• Chatbots menanggapi individu.
• Filter spam digunakan untuk menghapus email yang tidak diinginkan dan membedakan non-spam dari email spam dengan mengekstraksi arti dan keteraturan kata-kata tertentu yang terdeteksi di bagian email.
• Ini menangani perasaan orang tentang topik atau layanan tertentu dengan analisis sentimen.

Perincian Singkat Tugas NLP yang Dilakukan Oleh Perangkat Lunak NLP

1. Ringkasan

Peringkasan adalah proses yang terdiri dari pemendekan teks dengan mengklasifikasikan bagian-bagian penting dan membuat ringkasan. Dalam peringkasan, dua pendekatan diikuti untuk membuat ringkasan.

Peringkasan Abstrak
Abstractive membuat kalimat baru yang tidak ada sebelumnya. Kalimat baru yang dihasilkan dapat atau tidak dapat hadir dalam teks aslinya.

Peringkasan Ekstraktif
Ringkasan kalimat diambil dari kalimat yang disediakan. Identifikasi kalimat penting atau bisa juga frasa dari teks asli dan menghilangkannya dari teks.

2. Pemodelan Bahasa

Pemodelan bahasa yang dimaksud adalah ketika NLP melakukan tugas yang terdiri dari memprediksi kata berikutnya, karakter dalam teks, dokumen. Ada berbagai kegunaan pemodelan bahasa, mari kita periksa.

• Untuk meringkas teks, dokumen itu digunakan.
• Untuk mengenali tulisan tangan, digunakan.
• Untuk keterangan gambar.
• Untuk Penerjemahan Mesin Pengenalan Karakter optik.
• Untuk mengoreksi ejaan dengan koreksi otomatis.

3. Pengakuan Entitas Bernama

Pengenalan entitas bernama adalah proses yang menunjukkan identifikasi entitas seperti orang, organisasi, tanggal, lokasi, waktu dalam sebuah kalimat. Setelah ini, klasifikasi dibuat ke dalam kategori untuk pemahaman yang lebih baik.

4. Klasifikasi Teks

Klasifikasi teks mencakup penetapan kategori ke teks yang memberikan konten. untuk menyusun, mengatur, dan mengkategorikan klasifikasi teks apa pun yang digunakan. Klasifikasi teks menggunakan antarmuka pengguna yang cukup sederhana dan mudah digunakan. Pengklasifikasi teks kemudian mengambil input teks, menganalisis isinya. Setelah itu, secara otomatis menetapkan tag yang sesuai untuk itu.

5. Analisis Sentimen

Analisis sentimen adalah proses yang terdiri untuk mengidentifikasi perasaan positif atau negatif dalam sebuah kalimat, sentimen evaluasi pelanggan, penilaian sikap melalui teks tertulis atau analisis suara untuk berbagai analisis subjektif yang komprehensif.

6. Penandaan Bagian Dari Ucapan

Part of speech tagging adalah proses yang terdiri dari menandai dan menandai kata-kata dalam kalimat sebagai kata benda, kata kerja, kata sifat, kata keterangan, dan deskriptor lainnya.

Bagaimana Cara Menggunakan Pemrosesan Bahasa Alami Di Aplikasi Seluler?

NLP adalah teknologi yang meningkatkan perangkat aplikasi seluler dengan inovasi. Pengembang terus berupaya untuk pengembangan aplikasi seluler dengan teknologi kecerdasan buatan. Pengembangan aplikasi seluler menggunakan bahasa mesin yang berasal dari penjelasan progresif untuk bisnis.

Mari kita pahami berbagai jenis aplikasi seluler yang mempraktikkan teknologi NLP di berbagai subdivisi seperti mesin pencari, perlindungan dari spam, di bidang medis.

1. NLP Untuk Inisiatif Sebuah Mesin Pencari Informasi

Asisten virtual akan memberikan hasil yang lebih baik. Teknologi berbasis NLP di perangkat seluler untuk memberikan penjelasan awal yang mendalam untuk pertanyaan kompleks pengguna. mesin informasi yang menggunakan situs web, video, eBook, penyimpanan data, video, dan materi televisi. asisten virtual seperti Siri, Cortana, dan Alexa adalah yang terbaik dalam memberikan jawaban dasar untuk pertanyaan sederhana.

2. NLP Untuk Aplikasi Seluler Untuk Perlindungan Dari Spam

Dalam hal pemantauan pesan spam, NLP bekerja secara efektif. Teknologi NLP dapat membaca dan memahami konten komentar di blog, teks email, posting pribadi di platform media sosial, dan banyak lagi. Konten dibandingkan dengan pesan spam yang dikenali untuk mengklasifikasikan spam.

3. NLP Untuk Aplikasi Seluler Di Bidang Medis

Teknologi NLP secara robotik mengisi prosedur riwayat kesehatan pasien hanya dengan menggunakan aplikasi saat berbicara dengan pasien. Teknologi NLP dapat membantu pasien membuat catatan yang diturunkan langsung dari ucapan dokter. Nama obat, informasi dosis, dan tip lainnya adalah semua informasi penting yang diterima dari NLP kepada pasien. Anehnya, aplikasi seluler semacam ini digunakan untuk mengirim pembaruan kesehatan kepada keluarga pasien.

Membungkus

Mari kita membuat cerita panjang pendek pemrosesan bahasa alami sejauh ini yang baik adalah teknologi kecerdasan buatan yang dapat memiliki pengaruh luar biasa pada pengembangan aplikasi seluler di tingkat dunia. Aplikasi Python juga berkontribusi dalam mengembangkan aplikasi NLP. Perangkat seluler dan banyak gadget menjadi lebih pintar dari sebelumnya karena teknologinya didukung oleh NLP. Secara signifikan memberikan bantuan untuk bisnis dengan berkembang dan meningkatkan pengalaman pelanggan sambil memaksimalkan output untuk setiap perusahaan industri. Tidak ada tujuan untuk praduga, tetapi kami dapat dengan aman mengatakan bahwa itu telah digunakan dan pengguna terus meningkat dengan meningkatnya tren kecerdasan buatan.