コンテンツ
- 自然言語処理とは
- その機能は何ですか？
- ビジネス価値の抽出
- バグやストレスなし-あなたの人生を破壊することなく人生を変えるソフトウェアを作成するためのステップバイステップガイド
- NLPと分析の関係
- いくつかの実用的な使用例
- 今後の動向は？
- 結論
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取り除く：
自然言語処理により、これまで利用できなかったデータの処理と分析が可能になり、より深い洞察が得られます。
コンピューティングとテクノロジーの分野で急速に進歩しているため、自然言語処理（NLP）は企業や企業にとってより重要になっています。自然言語は、ソーシャルネットワーク、ブログ、フォーラムなどのさまざまな電子媒体で、人々が平易でシンプルな言語で話しているものに他なりません。したがって、この自然言語の理解と処理はNLPとして知られています。この処理の結果は、一般的なユーザーの感情、感情、思考プロセスを抽出するため、ビジネスにとって大きな価値があります。これらの洞察に基づいて、企業は適切な行動を取り、ビジネス価値を高めることができます。
自然言語処理とは
自然言語処理（計算言語学とも呼ばれる）は、人工知能（AI）の分野であり、人間が機械語を使用せずに自然言語を使用してコンピューターと対話する方法を指示します。入力は、書面または音声形式で取得できます。
これを実現するには、人間は自分が話す言語をどのように使用し理解するかをコンピューターに教える必要があります。これもNLPにとって最大の課題の1つです。そのような状況の例は、「赤ちゃんはツバメが飛ぶ」など、複数の意味を持つことができるフレーズです。これは、動詞として使用されている単語（ツバメまたはフライ）に完全に依存する2つの異なる意味を持つことができます）、どの単語が名詞（赤ちゃんまたはツバメ）であるか、または形容詞（赤ちゃん）であるかどうか。人間の場合、意味を理解するかどうかは、トピックが何であり、会話の短所の中で意味をなすものに依存します。
したがって、この問題を解決するには、詐欺またはトピック、および有効なステートメントと無効なステートメントの構造を理解するようにソフトウェアをプログラムする必要があります。機械学習はNLPの主要な部分です。 AIは、ユーザーの音声パターンを分析して、与えられたコマンドを簡単に理解できます。
その機能は何ですか？
NLPの概念は、現代の技術の世界に嵐をもたらしました。 NLPは、多くの機能を備えたコンピューターとのすべての対話を大幅に簡素化するために使用できます。 NLPは言語処理能力が非常に大きいため、分析に使用できます。また、詳細な分析を実行できるため、ビジネス、医学、科学の分野で非常に重要です。 NLPは、ある言語を別の言語に簡単、迅速、正確に翻訳するためにも使用できます。また、データマイニング機能も備えており、エンティティ認識機能を利用して名前付きエンティティを抽出できます。 NLPの別の機能は、膨大な量のを自動的に要約できることです。これらすべての機能により、NLPは企業のビジネスインテリジェンス（BI）に最適です。
自然言語処理には数千の機能と利点があります。 NLPには、企業が膨大な量のデータから有用な情報をマイニングし、文書化を改善し、文書化のプロセスの効率を改善するのに役立つすべての必要な側面があります。
ビジネス価値の抽出
自然言語処理を賢明に使用すれば、企業の価値を実際に活用できます。顧客ロイヤルティが高まると企業の価値が高まります。自然言語処理は、企業がまさにそれを実現するのに役立ちます。
NLPは、センチメント分析などの多くの手法で企業が使用できます。これは、顧客が企業とやり取りしているときの顧客の感情に関する洞察を得るのに役立ちます。この洞察は、行動予測から得られた洞察に含まれると、企業が顧客に最高のサービスを提供するのに役立ちます。これにより、会社の顧客ロイヤルティが向上し、会社の価値が自動的に増加します。 （感情分析の詳細については、「ソーシャルチャッター：あなたの会社はリスニングすべきですか？」を参照してください。）
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NLPと分析の関係
自然言語処理には、自然言語理解と呼ばれるコンポーネントがあります。このコンポーネントは、その名前が示すように、主に機械の人間の言語の実際の理解を扱います。自然言語の理解には多くの用途がありますが、主要なアプリケーションの1つは分析または感情分析です。
トランザクションデータからのデータマイニングが顧客の将来の行動と将来の市場についての理解を深める一方で、顧客の感情と感情を実際には知らないことに企業が気づき始めたときに、感情分析の必要性が生じました。そのようなトランザクション中。これはコミュニケーションのギャップにつながり、顧客を理解する上での障害になることさえあります。したがって、企業は信頼を得るために顧客の気持ちを知る必要がありました。 （データマイニングの詳細については、「データマイニングとデータサイエンスを学習するための7つのステップ」を参照してください。）
自然言語の理解は、多くの異なる場所からの感情分析に使用できます。たとえば、これらのツールはインターネットでブランド参照を検索し、否定的な反応、肯定的な反応、または混在した反応を示すことができます。有益な洞察を得ることができる別の場所は、会社のサーバーです。 NLPを使用してspamを除外し、有用な部分のみを保持できます。 NLPは、NLP自体から派生しているため、分析の非常に重要な部分です。
いくつかの実用的な使用例
多くの企業は、顧客ベースを強化するために感情分析を使用しています。企業はこれを使用して、サービスを使用した後の顧客の感情や感情をより深く理解しています。そのような会社の例には、Kia Motors、Best Buy、Intuit、Cisco Systemsが含まれます。
映画の品質を知り、顧客だけでなく、会社の投資家や従業員を含む会社に関係する人の気持ちを理解するために、Paramount Picturesでもこのシステムを使用しています。 IntelやIBMなどの企業も、このテクノロジーを使用して従業員の感情に関する情報を取得しています。
今後の動向は？
企業は、顧客を最大限に活用し、可能な限り最高のサービスを提供するために、企業間で激しい競争を繰り広げています。将来的には、この競争は規模が大きくなるだけで、新しい会社は既存の会社の競争相手になります。
この場合、NLPと分析はこれまでになく重要になります。このような技術は、企業が競争で簡単に優位に立つのに役立ちます。
結論
毎日がビジネスのための戦い、競合他社に先んじて競争する戦い、最も多くのカスタマーサポートベースを獲得するための戦い、そして顧客に最高のサービスを提供しながら利益を得るための戦いです。この目的のために、ビジネスインテリジェンスは会社の非常に重要な部分になる可能性があります。その主な任務の1つは、顧客の行動に関する洞察を会社が得るのを支援することであり、これはさらに、会社が最高の専門サービスを提供するのに役立ちます。
現在の顧客の行動に関する洞察は将来の顧客の行動を予測するのに役立ちますが、顧客の感情の分析はさらに有用な洞察を提供し、サービスが十分かどうかを判断するのに役立ちます。サービスの品質を改善するために何ができるか。この概念はまったく新しいものですが、多くの企業で急速に採用されています。前者は忠実な顧客ベースを獲得し、後者は最高品質のサービスを享受するため、これは企業と顧客の両方に役立ちます。