Содержание

14 техник НЛП в копирайтинге

Копирайтеры пишут рекламные и презентационные тексты. Чтобы информация сработала правильно, способности правильно излагать мысли и писать без ошибок мало. Несколько простых, но действенных, секретов управления аудиторией

НЛП в копирайтинге

Для тех, кто подзабыл, что означает термин «копирайтинг», напомним, что это слово происходит от английских «copy» – текст, рукопись и «write» – писать. Таким образом, копирайтинг – это написание текстов, однако не любых, а тех, которые носят рекламный или презентационный, пропагандистский характер. Подобные тексты направлены на продвижение идеи, товара, услуги, компании и т. д.

Человека, который пишет такие рекламные тексты, называют копирайтером. Его работа непроста, и ему мало иметь писательский талант, ведь текст должен быть написан так, чтобы клиент поверил в уникальность описываемого товара и отдал предпочтение именно ему.

НЛП и копирайтинг

НЛП, или нейролингвистическое программирование, – это направление в практической психологии. Техники НЛП, которые применяются в копирайтинге, позволяют манипулировать сознанием и мнением потенциальных покупателей товаров и услуг с целью убедить их приобрести такой товар.

Мастером продвижения определенного товара или услуги был известный американский торговый эксперт Элмер Уиллер. Придуманные им тексты рекламных объявлений позволяли увеличить объем продаж рекламируемого товара в два-три раза. Своим опытом он поделился в книге: «Испытанное умение продавать».

Многим известен его совет для тех, кто пишет рекламные тексты: «Не продавайте бифштекс – продавайте его шипение на сковородке». В своей книге Элмер Уиллер поделился еще одним секретом, важным для копирайтеров: меньшая часть текста должна быть посвящена преимуществам товара, а большая – доказательствам этого.

Элмер Уиллер был не только талантливым маркетологом, но и психологом. Ведь чтобы тексты, написанные копирайтером, были убедительны и достигли цели, он должен хорошо разбираться в человеческой психике, понимать мотивы, движущие людьми при совершении покупок.

Поэтому он должен хорошо владеть техниками НЛП.

Какие методы НЛП используются в копирайтинге

1. Подстраиваемся под потенциальных клиентов

Прежде чем приступать к составлению текста, копирайтер должен иметь представление о своей целевой аудитории. Термин «целевая аудитория» широко используется в маркетинге и рекламе и обозначает группу людей, которые объединены общей целью. Например, это люди, которые носят очки или мамы детей грудного возраста, то есть это люди, которые с большой вероятностью приобретут рекламируемый продукт.

Определив целевую аудиторию, копирайтер изучает, какие черты свойственны типичному представителю данной целевой аудитории. Он должен «вжиться в образ» и показать, что он один из ее представителей, единомышленник, который уже обладает этим продуктом и спешит поделиться с другими секретами его преимущества.

2. Не забываем о законе причины и следствия

Этот закон гласит, что «в нашей Вселенной все имеет свою причину. Не бывает причины без следствия, а каждое следствие исходит из причины. По своим масштабам следствие равно породившей его причине». Грамотно используя прием «причина-следствие» и наоборот, копирайтер может ненавязчиво убедить читателя, какую выгоду он извлечет, если последует совету и воспользуется предложенным товаром или услугой.

Простейший пример: «Из-за сухого воздуха в помещении ваша кожа утратила упругость, а волосы стали ломкими и тусклыми, но если вы воспользуетесь термальной водой «С», которая творит чудеса, ваши волосы и кожа отблагодарят вас!». Применяя данный метод, не следует увлекаться и чересчур давить на эмоции читателей, а также искажать факты.

3. Чтобы убедить клиента совершить покупку, выдвигаем ему условие

Наверно, каждому из нас приходилось получать смс- или почтовые уведомления наподобие: «Поздравляем вас – наша фирма провела рекламную кампанию, в результате которой Вы выиграли iPhone». Такие уведомления направлены на определенную целевую аудиторию – доверчивых людей, которые хотят получить что-то бесплатно. Что от них требуется? Всего лишь оплатить доставку, куда-то перевести деньги. Но такая просьба может не возыметь должного эффекта, поэтому для большей убедительности выдвигается условие: «Если в течение суток вы не оплатите доставку, то путем повторной жеребьевки мы выберем другого победителя». Как правило, такой прием срабатывает, клиент попадается на удочку и решается оплатить доставку. Тем более, что суммы обычно незначительные.

Метод, когда принятие решения ограничивается временными условиями, очень популярен. Нам сообщают: «Вы упустите шанс купить на 20% дешевле, если не сделаете покупку сегодня!», или «Скидки действуют только два дня!» и т. д.

4. Повторяем

Одно из правил копирайтинга: главную мысль необходимо повторить три раза: в заголовке, в середине рекламного текста и в конце, чтобы она запечатлелась в сознании читателя как истина. Главное, не «переборщить» и не делать это слишком явно и навязчиво.

5. Предоставляем возможность

Эта техника направлена на борьбу с сомнениями клиента. Копирайтер в этом случае ничего не доказывает, он просто советует и ссылается на то, что множество людей уже последовали этому совету и остались довольны выбором.

При этом необходимо подчеркнуть, что уникальная возможность предоставляется именно сейчас, в дальнейшем ее не будет. Совет будет работать эффективнее, если преподнести его доверительно, в виде раскрытия тайны.

6. Используем трюизмы

Термин «трюизм» происходит от английского true – правильный, верный. И употребляют его, когда говорят о банальности и общеизвестной истине. С высказыванием-трюизмом соглашаются практически все, поэтому с его помощью воздействуют на психику человека, не вызывая у него сопротивления. Ведь трюизмы настолько очевидны, что не требуют размышлений, поэтому сразу попадают в подсознание человека, минуя всякие сознательные фильтры.

Один из приемов продаж – это три «да». Читателю задают три вопроса. Два первых – это трюизмы, на которые он не может не ответить «да». Но основной – это третий. Ответив согласием на два первых вопроса, человек на подсознании отвечает «да» и на третий. Чтобы усилить эффект, трюизмы можно дополнить вопросами: «Не правда ли?», «Вы согласны?» «Не так ли?» и пр.

7. Напоминаем о долге

В тексте используются указания, что нужно сделать. Однако они должны быть не прямые, а завуалированные, деликатные. Их цель – расположить читателя, с тем чтобы «заманить» его вглубь текста. Например, «Чтобы добиться такого эффекта, вы должны…», или «Чтобы это осуществилось, вам необходимо…».

8. Аргументируем

Сообщаемая нами информация не должна быть голословной. Ее необходимо подтвердить примерами, фактами, аргументами. Это может быть мнение эксперта, информация из опыта компании или личного опыта и пр.

9. Ссылаемся на мнение «утерянного автора»

Наверно, многие обращали внимание, что некоторые статьи сопровождаются ссылкой на какое-то лицо или группу лиц, чье мнение необычайно авторитетно. Но что это за лицо или лица – никто не знает. Это и есть «утерянные авторы». Их имена, как правило, не называются, а если и называются, то лишь кто-то очень дотошный может проверить, существуют ли они в действительности. Но это и не важно, потому что основная масса читателей примет информацию на веру и сделает те выводы, на которые эта статья была направлена.

Профессиональные копирайтеры стараются избегать подобных штампов. Однако многие их применяют, и они работают. Например: «Многочисленные исследования показали…», «Эксперты настойчиво рекомендуют…» и пр.

10. Используем согласие по инерции

Этот метод заключается в том, что читателю предлагают выполнить несложные действия вроде «представьте себе…», «вспомните, что вы…», «вообразите, что вы находитесь…». Откликнувшись на эти простые просьбы в первый раз, читатель по инерции будет следовать далее, выполняя более сложные. Таким образом, копирайтер будет управлять читателем, сохраняя инициативу в своих руках.

11. Обобщаем

Человек живет в социуме и следует его законам, подсознательно соглашаясь с определенными правилами и принципами. Его действия нередко подчинены так называемому стадному инстинкту. Никто не хочет показаться менее информированным и осведомленным, чем другие. Эту слабость активно используют копирайтеры для управления эмоциями читателей. Например, они употребляют следующие обороты: «Всем известно, что…», «Каждый знает, что…», «Известное правило гласит…» и т. п.

12. Оцениваем

Копирайтер должен дать оценку предлагаемому товару. Он должен быть «наилучшим», «наиболее качественным», «самым быстрым», «самым надежным и доступным» и др.

13. Играем на слабостях

У каждого представителя той или иной целевой аудитории имеются свои слабости. Например, бизнесмены хотят опередить своих конкурентов, женщины старшего возраста хотят выглядеть моложе, родители хотят, чтобы их ребенок был самый умный. Изучив страхи, слабости и амбиции целевой аудитории, копирайтер может заинтересовать читателя своим предложением. Например: «Мы предлагаем вам новый способ, как подчеркнуть свою женственность, и о нем еще никто не знает!».

14. Правильно пользуемся частицей «не»

Частицы «не», «нет» вызывают негативные эмоции и принесут вред, настраивая подсознание на то, что товар покупать не стоит. Однако их можно использовать в зависимости от ситуации. Например, заголовки вроде «Мужчинам не читать!» лишь привлекут их внимание.

© Тимошенко Елена, BBF.

RU

Как написать гипнотический текст | Ресурсы НЛП

Евгений Якушев

 Все мы люди разумные, так сказать Гомо Сапиенсы, поэтому то и считаем, что в наше проворное время уже трудно кого-либо одурачить.

Хотя, в семье не без урода — имеются и такие, что 74 раза на дню попадаются на разные виды уловок матёрых мошенников и длинноногих блондинок, что особо приятно 🙂 

Если же сравнить процесс написания отменной рекламной или пиарной статьи с «работой» вокзальной цыганки или что ещё круче, с выступлением Барака Обамы перед своими сторонниками, то Вы будете поражены таким сходством. 

Как Вы, наверное, догадались, главная задача мошенника, политика или гипнотизёра – сосредоточить Ваше внимание на чем-нибудь отвлеченном для того, чтобы добиться такого состояния, которое позволит внушить Вам определенные мысли или действия. 

Точно такую же задачу должны поставить и Вы перед собой, как автор рекламных текстов. Вам необходимо сосредоточить внимание посетителя на своем рекламном тексте для того, чтобы внушить ему последовательность действий, которые тот должен совершить: сделать покупку рекламируемых товаров и услуг.  
И самый простой способ добиться данного результата – расслабить посетителя и побудить его включить свое воображение. 

Вы, наверное, думаете, что же для этого нужно? 

И здесь, самое интересное… 

Нужно предложить ему создать вокруг себя соответствующую обстановку. 
К примеру, усесться поудобнее, включить медленную музыку, закрыть на пару секунд глаза и т.п. 

Чем больше будет расслаблен посетитель, тем лучше он воспримет и усвоит все то, о чем Вы ему будете говорить. 

Но как включить вооброжение человека? 

Как родить в его гениальной профессорской башке нужные Вам образы? 

Для этого Вам надо использовать любимый всеми пикаперами и мошенниками глагол «представить». 

К примеру, если Вы занимаетесь проктологией, Вы можете использовать такую фразу: «Представьте на секунду, что Вы уже избавились от гемороя…»! 

Это простое предложение моментально создает последовательность образов и соответствующих мыслей в сознании читателя. И благодаря эмоциям, вызывающим эти образы, Вы без труда сможете убедить потенциального клиента сделать покупку.  

В моём блоге http://yakushevblog.ru Вы можете более подробно посмотреть различные методики воздействия на покупателя. 

А вообще, не нужно быть лысеющим академиком, чтобы понять, что существует бесконечное количество способов игры на воображении читателей Вашей рекламы. 

Вы можете вызвать в их сознании старые воспоминания, теплые чувства, положительные эмоции, связанные с будущим либо настоящими событиями и т.п. 

Наличие положительных эмоций, которые Вы у них вызовите, в сравнении с чудовищной картиной настоящей действительности, которую Вы создадите в их сознании, нанесут противнику решающий удар. Играя на этой разнице (между ужасным настоящим и прекрасным будущим), Вам не составит никакого труда склонить потенциального клиента к совершению покупки Ваших товаров и услуг. 
 

Помните предвыборную кампанию Ельцина 1995 года? 

Её слоган был: «Голосуй или проиграешь!» 

Электорату ( как же я люблю это слово) предлагался выбор без выбора: либо в тоталитарное прошлое, либо в в очаковское светлое. .. будущее. 

Вот именно поэтому, основная задача любого рекламного текста, и Вашего в том числе – сменить ход мыслей и эмоций потенциального «Васю» таким образом, чтобы ему не оставалось ничего другого, как купить то, что Вы ему предлагаете. 

И два самых мощных инструмента подобного убеждения – РАССЛАБЛЕНИЕ и ВООБРАЖЕНИЕ. 

Люди сами по себе расслабляются и мечтают весь день, независимо от своего желания. Вам же необходимо создать у них такой настрой во время чтения Вашей рекламы. Как только «мышка съест сыр — мышеловка захлопниться», можете делать с ней все, что угодно!

 

5 удивительных примеров NLP в жизни

Одним из самых сложных и революционных решений, которые может сделать искусственный интеллект (ИИ), является говорение, письмо, слушание и понимание человеческого языка.  Обработка естественной речи (НЛП) — это форма ИИ, которая извлекает смысл из человеческого языка для принятия решений на основе информации.  Эта технология все еще развивается, но сегодня уже существует множество невероятных способов обработки естественно речи.  
Здесь выделены некоторые примеры  повседневного использования NLP и пять удивительных примеров того, как эта технология преобразует бизнес.

Вот некоторые функции обработки естественной речи:

  • Для достижения целей люди каждый день  обмениваются друг с другом бесчисленным количеством  слов. Но общение — это нечто большее, чем просто слова: контекст, язык тела, интонация и многое другое помогают нам понять смысл слов, когда мы общаемся друг с другом. Именно технология NLP способна понимать человеческую речь. Технология обладает огромным потенциалом, который может оказать огромное влияние на наше современное существование. Сегодня существует широкий выбор приложений, за которые отвечает NLP.
  •  Многие из нас пользуются виртуальными помощниками в форме Amazon Echo или Google Home в нашей повседневной жизни, и мы с удовольствием общаемся с компьютером через диалоговый интерфейс, поддерживаемый данную технологию.  Многие компании изучают, как диалоговые интерфейсы могут изменяться, потому что технология не зависит от платформы и может постоянно учиться и предлагает клиентам полезный опыт.  NLP скрыта за вещами, которые вы можете воспринимать как должное каждый день.  Например, когда вы что-то запрашиваете у Siri — это прямой пример использования указанной технологии.

Вот еще несколько примеров обработки естественной речи:

Email assistant: автокоррекция, проверка грамматики и орфографии, а также автозаполнение — все функции содержат NLP. Для того, чтобы определить, какие электронные письма вы хотите хранить в своем почтовом ящике, а какие, скорее всего, являются спамом и должны быть отсортированы — фильтр использует NLP, 

Ответы на вопросы: если вы совершали покупки в Интернете или общались в чате на сайте, скорее всего, вы общались не с человеком, а с чат-ботом.  Чтобы иметь возможность понимать ваш запрос и отвечать на ваши вопросы адекватно, автоматически и в режиме реального времени, эти гуру обслуживания клиентов ИИ на самом деле являются алгоритмами, использующими технологию NLP.

Управляет e-commerce: НЛП обеспечивает лучшие результаты поиска при совершении покупок в Интернете.   Он становится искусным в расшифровке цели вашего сообщения, даже если есть орфографические ошибки или важные детали, которые вы пропускаете в своих поисковых терминах.  Выполняя поиск в Интернете, вы фактически добавляете информацию к имеющимся данным о клиентах, которые помогают ритейлерам изучать ваши привычки и предпочтения и, следовательно, реагировать на них.  Фактически, Gartner предсказывает, что к 2020 году 85% взаимодействий с клиентами будут обходиться без людей.

Извлечение и обобщение информации: NLP может извлекать и синтезировать информацию из различных текстовых источников, таких как новостные репортажи, руководства пользователя и многое другое.  Получив информацию, он может использовать то, что понял, для принятия решений или действий на основе алгоритмов.

 

5 удивительных примеров обработки естественной речи

  1. NLP помогает приложению Livox быть средством связи для людей с ограниченными возможностями. Приложение Карлоса Перейры, отца, который разработал приложение, чтобы помочь своей немой дочери, страдающей церебральным параличом, теперь доступно на 25 языках.
  2. Другим инструментом, содержащим технологию, является SignAll, который преобразует язык жестов в текст. Это может помочь глухим людям общаться с теми, кто не знает языка жестов.
  3. Машинный перевод — это огромное приложение для НЛП, которое позволяет нам преодолевать барьеры в общении с людьми со всего мира, а также понимать технические руководства и каталоги, написанные на иностранном языке. Google Translate ежедневно использует 500 миллионов человек, чтобы понимать более 100 языков мира.
  4. Технология NLP применяется даже для технического обслуживания самолетов. Она может не только помочь механикам синтезировать информацию из огромных авиационных пособий, но также найти смысл в описании проблем, данных в устной или письменной форме от пилотов и других людей.
  5. Хотя проблема и сложная, но технология NLP используется даже в предиктивной работе полиции, чтобы конкретно определить мотив преступления.

Лидеры отрасли не стоят на месте и продолжают экспериментировать и усовершенствовать NLP. В частности, Команда Amazon использует миллионы взаимодействий с Alexa, чтобы уменьшить количество ошибок NLP. Таким образом мы можем ожидать, что NLP станет еще лучше и более влиятельным для бизнеса в ближайшем будущем.

 

Источник

Текст для людей и НЛП в SEO — Инструкции и уроки

 

Все мы знаем постоянно повторяющуюся фразу Яндекса : делайте сайты для людей». Но какой это оказывает эффект? В действительности никто кроме руководителей поисковика не скажет этого, и понять сам алгоритм довольно сложно. Но это не значит что не стоит этим пренебрегать. И вот почему. Одним из факторов развития сайта являются социальные сети. Чем больше в соцсетях распространяется информация о сайте – тем больше о нем узнают и следовательно посещают. К тому же естественное распространение ссылок несомненно скажется положительно.

 

Как этого достичь? Как сделать так что бы вашу статью копировали и распространяли живые люди а не автоматические платные системы? Ответ прост и сложен одновременно так же как и слова руководителей Яндекса. Это лингвистика. Те кто пишут тексты профессионально, знают что текст создается с учетом многих условий и есть ряд правил. Рассмотрим основные из них :

 

  1. Необходимо определиться с тем для кого вы пишите текст. Для какой категории и чем они увлекаются. Известно, что заинтересованность определенных людей своеобразна. Финансовому аналитику не интересна информация о размножении жуков в поле при воздействии вредоносных факторов. Такую статью он не только не прочитает, но и маловероятно что где-то разместит у себя. Или же автомеханик не будет вчитываться в информацию о котировках бирж и о том что влияет на их изменение. Ваша же задача что бы статья распространялась.
  2. Структура предложений. Длинна и сложность предложения напрямую влияет на запоминаемость и понимание текста. Если вы будете использовать длинные , сложно структурированные предложения – многие просто не дочитают до конца. А следовательно про дальнейшее распространение вашей статьи не идет речи. Человек просто закроет страницу и вероятно больше не зайдет на ваш сайт. Однако в научной среде и сложных финансовых анализах, простой текст будет восприниматься как примитив и не получит серьезного отношения.
  3. Терминология и сленг.  Пожалуй это один из наиболее важных факторов. Вы замечали что общение специалистов всегда происходи на каком то своем языке? Часто посторонние люди не могут понять даже смысла разговора. Это происходи автоматически. При этом иногда определенные фразы не являются « фразами и определениями  из учебников» а складывались так исторически.  Например : спросите токаря что такое колумбик. Он поймет что разговор идет о штангенциркуле. А называют колумбик, потому что первые импортные инструменты этого класса были произведены фирмой «колумбус», чья надпись и красовалась на инструменте. Доверие тексту написанному на языке тех для кого это пишется – конечно же будет выше. Именно поэтому необходимо знать тех кто будет посещать ваш сайт. И хотя бы немного просмотреть термины которыми наиболее часто пользуются. Послушать ( если конечно возможно) как строятся диалоги между ними.  Использование непонятных для посетителя  слов просто оттолкнет от сайта.
  4. Плотность фраз и направленность на определенный круг лиц. В предыдущем пункте говорилось о спец терминологии. Использование ее хорошо, но главное не переусердствовать. Помните что чрезмерное плотность подобных фраз – только навредит. Необходимо что бы текст воспринимался «как родной» для людей
  5. Нейролингвистическое  программирование в тексте.

 

 

Пожалуй самый объемный и сложный пункт. Нейролингвистическое  программирование используется давно и повсеместно. Крупные  торговые сети, рекламные компании, пиар технологи. Большинство людей даже не замечает как ими манипулируют и заставляют делать именно то, что от них хотят. Так почему не использовать это в своих целях. Конечно использовать подобное  по полной, могут лишь профессионалы – психологи.  Использование простых, знакомых и главное легко запоминающихся сочетаний  слов – наиболее  яркий пример. Вспомните мелодии которые вы где то услышали а потом напевали весь оставшийся день. То же самое и  с сайтом. Если в сознании легко останется какая-то информация о сайте – с большой долей вероятности человек туда вернется.  Это помимо самого факта посещения , сказывается на поведенческих факторах.

 

Это лишь небольшие моменты, но они способны заметно улучшить репутацию сайта  в глазах тех, для кого он создавался.

Как привлечь внимание клиентов без ГМО и НЛП? Инструменты психосемиотики для маркетинга и рекламы

Можно составить целую библиотеку различных методик написания «сильных текстов». Это и информационный стиль, и сторителлинг, и секреты сценарного мастерства гуру Голливуда (кстати, почитайте «Исторические корни волшебной сказки» Проппа, все растет оттуда). Каждый может выбрать себе по духу. В каждом методе есть свои плюсы и минусы, важно их знать и грамотно ими пользоваться.

В этой статье мы расскажем о приемах работы с текстом, которыми с нами поделилась замечательный психолингвист Марина Новикова-Грунд. Мы их прочувствовали, приняли и теперь используем в повседневной работе. Публикаций на эту тему пока еще нет, так как Марина Вильгельмовна рассказывает о них только на лекциях. О некоторых приемах до этого момента знали только мы, а теперь и вы!

Этот материал станет началом подробного руководства: как писать и анализировать тексты, как делать правильные выводы из интервью с клиентами или читать между строк то, что конкуренты пытаются скрыть от вас. Подписывайтесь, и вы ничего не пропустите.

Текст в 2к21

Мы живем в перегруженном информацией мире. Футурошок продолжается, и мы вынуждены приспосабливаться к стремительно меняющимся условиям. Новые форматы, терабайты контента, постоянно возникающие источники информации. В этом огромном лабиринте легко потерятся. А ещё сложнее — захватить внимание человека и убедить его прочитать ваш текст.

Ситуация вынуждает использовать различные уловки. Провокационные картинки, кликбейтные заголовки, толстые намеки на неприглядные стороны нашей жизни, игра на человеческих страстях. Кто во что горазд, в зависимости от морального уровня автора.

Пример заголовка, мимо которого сложно пройти:

«Российский бизнес как подруга алкаша в депрессивном регионе. Хочется счастья, но привычки тянут на дно».

Но любой уважающий себя копирайтер или маркетолог не будет связываться с подобным. Замараешься так, что потом не отмыться. Как же привлечь внимание к своему тексту и удержать читателя на протяжении всего сообщения?

Наше сознание устроено так, что читая книги, статьи или другие тексты, мы постоянно пропускаем их через свою идентичность и запоминаем то, что вызвало максимальный отклик в душе. Кто-то читает Мастер и Маргарита и видит историю про Христа, а кто-то — приключения прикольного черного кота и одноглазого бандита. Почему один и тот же текст люди читают по-разному? Почему мы запоминаем разные детали, а какие-то фрагменты забываем навсегда? Есть приемы, которые мастерски используют известные писатели и профессиональные копирайтеры. Это так называемые «фильтры», которые привлекают к себе внимание читателя как магнит.

Как выглядит текст с фильтрами и без

Пример. Инструкция к кофеварке:

Текст без фильтров:

Во избежание поломки допускается удержание кнопки помола не более 10 минут.

Текст с фильтрами:

Если вы будете держать эту кнопку больше 10 минут, кофеварка будет вести себя неприлично.

Пример. Фрагмент статьи про DOOH-рекламу:

Текст без фильтров:

Молодые люди активно пользуются интернетом. Чтобы «зацепить» их, можно использовать различные варианты онлайн-продвижения. Но зачем терять клиентов, которые не смотрят рекламу в интернете, редко сидят в социальных сетях или совсем не знают, что это такое? Именно для них мы создаем рекламные ролики в новом формате — DOOH.

Текст с фильтрами:

Если перефразировать классика, то «Широко простирает интернет руки свои в дела человеческие». Создается впечатление, что вся жизнь уходит в онлайн: общение, обучение, шопинг, и, конечно же, реклама. Но не стоит складывать все яйца в одну корзину и считать интернет-рекламу панацеей и гарантированным средством привлечения клиентов. Согласно опросам обычных потребителей, более 60% людей бесит навязчивая реклама в интернете, которую нельзя закрыть или пропустить. У 27% формируется стойкое отвращение к брендам, которые злоупотребляют подобной рекламой. И что делать?

Вы уже почувствовали, что есть скучный и канцелярский подход, а есть текст, который интересно читать и нам становится любопытно — что будет дальше. Мало того, тексты без фильтров практически невозможно запомнить. Попробуйте выучить пару статей налогового кодекса или фрагмент email-рассылки сервиса «Госуслуги».

Текст о компании без фильтров:

Основная стратегия развития компании направлена на комплексную реализацию инвестиционных проектов строительства производственных и коммерческих объектов недвижимости, применение действенных технологий проектирования и строительства этих объектов, осуществление строгого контроля качества процесса строительства.

Что мы можем вспомнить из этого текста? Чем занимается эта компания? Чем хороша или необычна?

Чтобы не писать такие вот «кирпичи», давайте разберемся подробнее, какие бывают фильтры и как с ними работать.

Можно выделить 4 фильтра

  1. We are animals. Фильтр «Элементарные влечения». Телесные функции и одежда. Еда и питье. Фильтр работает тем лучше, чем сильнее он зашифрован. Намек, а не лобовая демонстрация.
  2. Неизбежны только смерть и налоги. Фильтр «Страшное и смешное». Смерть, боль, кровь и ситуации, не позволяющие создать прогноз. Или юмор в сочетании со страшным. Важно не переборщить, чтобы читатель запомнил о чем вы хотели сказать.
  3. Wow… this is literally me! Фильтр «Зеркало». Ощущение, что ты живешь в тексте. Это происходит именно с тобой. Ты получаешь эмоции непосредственно как участник действия, а не сторонний наблюдатель.
  4. Что наша жизнь? Фильтр «Игра». Why so serious? Элемент игры сделает интересным даже скучный юридический текст. Азарт и неясность исхода игры будоражат кровь любого.

We are animals. Фильтр «Элементарные влечения»

Каждый человек читает то, что ему интересно. Кто-то про футбол, кто-то про кризис сёгуната Токугава. Но есть ряд вещей, которые привлекают всех. Можно сколько угодно говорить о вершинах духа и торжестве морали, но в нас очень много от животных. Поэтому мы сразу и легко реагируем на упоминания или намеки на базовые инстинкты.

Это можно обозначить как «элементарное влечение». Еда, питье, телесность, размножение, любовь. Если вспомнить определение живых организмов из курса биологии за 5 класс: «рождается, двигается, питается, растет и размножается». Все объекты и действия, которые способствуют этим функциям, или, наоборот, мешают — подпадают под этот фильтр.

Пример. Заголовок новости. Фильтр «элементарное влечение/одежда»:

Надеть белое и остаться дома: Геннадий Онищенко дал советы, как встречать Рождество.

Пример. Реклама майонеза «Мечта хозяйки». Фильтр «элементарное влечение/секс»:

Экспериментировать вместе — это мечта. По-французски, по-итальянски, погорячее, похолоднее. Пробовать разные штуковины и способы. А когда появляются дети, то мечта становится общей. Ролик на Youtube.

Факторы, связанные с телом (голод, жажда, желание секса, желание отдыха или движения) составляют важную часть жизни. Если этот фильтр использовать грубо «в лоб», как любят делать журналисты из желтых изданий, то получится слишком пошло, вызывающе и может вызвать отвращение. Поэтому элементарное влечение можно и нужно зашифровывать. Достаточно несколько полунамеков, которые рассыпаны по всему тексту, чтобы мозг читающего зацепился за крючки и сам достроил смысл. Завуалированная картина гораздо притягательней для любого человека, чем открытый посыл.

Пример. Фрагмент описания раздела на сайте агентства. Фильтр «элементарное влечение/речь, беседа»:

Мы регулярно проводим открытые лекции и мастер-классы в Youtube. Делимся опытом и практическими знаниями в области стратегического маркетинга, менеджмента и брендинга. Не бубним, не читаем с экрана, а интересно рассказываем о теории и практике.

Пример. Фрагмент статьи про ценностное предложение в B2B. Фильтр «элементарное влечение/секс»:

Особенность многих B2B-рынков — новый покупатель встречается с вашим продуктом впервые. Покупка пакета молока — стереотипный и регулярный процесс с минимальным риском. Покупка промышленной линии Salvagnini за 500 000 евро — как первая брачная ночь, все волнуются и ничего не получается просто.

Ещё один момент. Телесный фильтр западает в память. Мы можем не помнить о чём был конкретный текст, но образы, ощущения и ассоциации врезаются в память. Элементарное влечение связано с наслаждением, поэтому мозг запоминает даже воображаемые моменты удовольствия.

Пример. Фрагмент описания услуги таргетированной indoor-рекламы. Фильтр «элементарное влечение/любовь»:

Реклама показывается человеку, чья сфера интересов пересекается с вашим предложением, когда он находится в поле внимания BrandBoard, на расстоянии 3 метров. Нужно быть слепым или безнадежно влюбленным, чтобы пропустить информацию.

Пример. Фрагмент описания бренда электролодок. Фильтр «элементарное влечение/вкус»:

Индивидуальность требует смелости. Первым всегда трудно, большинство выбирает конформизм и следование установленным правилам. Но они никогда не смогут почувствовать вкус истинной свободы. Он доступен только настоящим первооткрывателям.

Неизбежна только смерть и налоги. Фильтр «Страшное и смешное»

Любая последовательность «рождается, двигается, питается, растет и размножается» заканчивается смертью. Финальный итог любого существования, за которым — тотальная неизвестность.

Никто точно не знает, что происходит после. Тысячи гипотез, верований и надежд, но ни одного точного ответа. Именно этот запрограммированный game over вызывает жгучий страх и не менее жгучий интерес.

И дело тут не только в смерти. Сюда можно добавить страх, боль, кровь, непрогнозируемые ситуации, потери, одиночество, насилие. Эти проблемы волнуют любого человека, от них нет гарантированного избавления. Никто не застрахован, что с ним не случится что-то плохое.

Наш мозг, созданный тысячелетиями эволюции, остро реагирует на подобные импульсы. Раньше от этого напрямую зависело выживание индивида. Теперь условия более комфортны, но инстинкт выживания никуда не делся.

Этот фильтр очень интересно себя ведет. Он чрезвычайно сильный и сразу приковывает внимание. Но после прочтения вышибает из памяти целые фрагменты текста, в котором использовался. Мы не можем вспомнить детали или что конкретно нас испугало. Если вы решите посмотреть как это работает, попробуйте вспомнить — сколько страниц занимает описание убийства в романе «Преступление и наказание»? Предположите, а потом посчитайте — ошибетесь на порядок, гарантируем. Ошибаются все, в том числе специалисты по литературе 19 века.

Это также связано с особенностями работы сознания. Если помнить все плохое и сосредоточиться только на смертельных импульсах извне, можно закончить жизнь в сумасшедшем доме. Всё-таки мы созданы не для страданий (простите, Фёдор Михайлович!). Наш мозг забывает детали после того, как опасность миновала. Так проще и веселее жить.

Однако, этот фильтр может служить хорошим акцентом, особенно, если использовать его в сочетании с юмором. Можно установить правильные рамки, которые дадут читателю возможность понять — это «как будто», понарошку. Вспомните фильм «От заката до рассвета» Тарантино. Весь этот фильм — одна большая рамка. То отсыл к вестернам, то намек на черно-белые фильмы про Дракулу и Носферату, то литры крови, которые льются с потолка, когда казалось в кадре уже и так перебор с кровью. Важно учесть одну особенность — рамки должны быть знакомы вашему читателю, чтобы шутка получилась удачной.

Пример. Фрагмент описания услуги сопровождения налоговой проверки. Фильтр «страшное и смешное/тюрьма и неопределенность»:

Налоги — главный источник доходов государства. За их поступлениями следят особенно тщательно и ревниво. Достаточно вспомнить, что сам Аль Капоне сел на 11 лет за неуплату налогов. Контроль за налоговыми поступлениями осуществляется путем камеральных или выездных проверок. Своевременное и грамотное оформление налоговых выплат позволяет бизнесу развиваться беспрепятственно. Но будем честны — в налоговой системе сам черт ногу сломит. Всегда возможны ошибки и просчеты.

Пример работы с фильтром. Описание услуги по разработке стратегии. Фильтр «страшное и смешное/неконтролируемая ситуация, хаос»:

Рынки меняются, технологии и продукты устаревают в течение 2–3 лет, привычные цепочки создания стоимости теряют привлекательность. Если вы сталкиваетесь с этими вызовами, то уже задавали себе ключевой вопрос — как адаптироваться к этим изменениям и сделать бизнес устойчивым?

Главное при работе с этим фильтром — аккуратность и чувство меры. Иначе читатели обратят внимание на фильтр, но быстро забудут о каком бренде или продукте шла речь. А в памяти останется только смутный намек на непонятную угрозу или смешной случай.

Wow… this is literally me! Фильтр «Зеркало»

Все мы эгоисты, в большей или меньшей степени. Наше «Я» на первом месте. Этим можно грамотно воспользоваться и заставить человека почувствовать себя героем повествования, даже рассказывая о совсем уж отвлеченных вещах.

Этот фильтр называется «Зеркало». В тексте мы выбираем фигуры, в которых мы отображаемся. Это происходит неосознано, но мы четко делим персонажей на тех, кто нам импонирует и кого мы ненавидим. В хорошем тексте мы проживаем вместе с героем его историю и получаем драгоценный опыт.

Чтобы это сработало, действия героя описываются с помощью глаголов, которые передают внутреннее состояние (внутренние предикаты). Знал, хотел, ненавидел, страдал — у этих состояний нет внешнего проявления, либо они двусмысленны. Лучше всего эти ощущения понимает сам герой — и мы вместе с ним. Мы залезаем внутрь персонажа и начинаем чувствовать жизнь через его восприятие.

Пример описания внутренними предикатами:

Представьте, что вам очень хочется съездить на рыбалку на выходных. При этом, у супруги планы на спа-салон, дети хотят в кино, а родители планировали съездить на дачу и полить помидоры. Ваша задача — убедить всю семью, что им тоже туда хочется.

В любой текст можно ввести персонажа, даже неявного. Абстрактные тексты поэтому и кажутся слишком скучными — не в кого переселиться и примерить на себя чужую шкуру. А всем же хочется вырваться из обычной жизни, какой бы она не была прекрасной, и почувствовать себя другим человеком.

Пример абстрактного рекламного текста:

  • Дом премиум-класса!
  • Архитектура Нью Йорка!
  • Совершенный домо-центризм!
  • Роскошные панорамные виды на центр!
  • Квартиры с готовой отделкой!
  • Инфраструктура высочайшего комфорта и эстетики!
  • Проект реализуется по новым правилам с использованием ЭСКРОУ счетов!
  • Надежный застройщик!
  • Все квартиры имеют вид на 2 или 3 стороны. 2 уровня подземного паркинга. Дизайнерский входные группы.

Почему это скучно читать? Потому что это «голос» стиральной машинки. Здесь нет героя, нет персонажа, в котором мы можем увидеть себя, как в зеркале. Чтобы изменить это сообщение, нужно создать пространство, передать ощущения и поместить туда читателя.

Пример текста, в котором можно увидеть себя:

Как побывать в Америке, не выезжая из Москвы? В доме ХХ это станет возможным! Архитектурный стиль Нью-Йорка и дизайнерские входные группы перенесут вас в атмосферу «Большого яблока».

Здесь всё создано для вас: квартира с панорамными видами на три стороны света, собственные бассейны и рестораны, продуманный дизайн в каждой детали. Почувствуйте себя на вершине, глядя на мегаполис через огромные окна. А если станет скучно — спускайтесь вниз на персональном лифте, сделайте шаг и вы уже в центре города!

Пример работы с фильтром в рекламном тексте Apple: зеркало + телесный:

Сканер LiDAR на iPhone 12 Pro определяет, как быстро возвращается отражённый свет, и создаёт на основе этих данных структурную карту пространства, в котором вы находитесь. Сканер работает невероятно быстро и точно, поэтому теперь приложения с дополненной реальностью могут превратить вашу комнату в настоящие джунгли или показать, как будут смотреться на вас новые кроссовки.

Пример работы с фильтром на сайте ИТ-разработчика:

InOne — платформа для оптимального сочетания IoT‑решений, модулей и опциональных технологий. Решите, с чего вы хотите начать цифровое развитие — с конкретного решения или перед вами вызов глобального масштаба?

Есть несколько тонкостей. Например, чем подробнее описана внешность персонажа или его пространство в тексте, тем сложнее себя с ним ассоциировать. Слишком много деталей не совпадает с нашим обликом и состоянием. Тогда мы острее начинаем осознавать, что этот герой «другой», не я.

Пример слишком подробного описания целевой аудитории:

Сергей 50 лет. Доход 1 млн долларов в год. Владелец Porsche Cayenne. 2 раза в год ездит отдыхать на Карибские острова.

Чувствуете, что тут есть конфликт? Не всем нравится этот Сергей. Ольга, которая зарабатывает в 10 раз больше и никогда не ездила на Карибы, морщит нос:)

Пример описания клиентов опытным директором по маркетингу:

Люди, которые во всем выше среднего. Отдых выше среднего. Продукты выше среднего. Стиль выше среднего.

Это хороший портрет. Нам гораздо легче понять его или отождествлять со своими знакомыми.

Настоящие мастера пишут так, что мы не можем отделить свои мысли от мыслей автора. Тогда мы по-настоящему проживаем текст. Но для этого нужен талант и профессионализм.

Что наша жизнь? Фильтр «Игра»

Все время воспринимать жизнь серьезно — безумно утомительно занятие. Для отвлечения от суровой правды жизни люди придумали игры. Вроде бы всё то же самое, но другое. И сразу становится интереснее.

В игре всегда несколько партнеров. Даже если человек играет один. Его постоянный и известный соперник — Случай. Только когда в игре есть элемент случайности, всё становится интереснее. В этом есть некий элемент взаимодействия с высшими силами, поскольку не знаем, будет ли удача на нашей стороне или нет.

Поэтому в тексте можно ввести элемент неопределенности, игры с непонятным результатом. Даже не столь важно, что нас ожидает в итоге: победа или проигрыш. Мы рискнули, бросили вызов судьбе, пытались приманить на свою сторону счастливый случай — это уже поступок, достойный уважения. Вспомним классическое «Быть или не быть?» Гамлет стал один из главных героев мировой литературы потому что не побоялся бросить вызов Судьбе. А красиво проиграть тоже нужно уметь.

Пример фильтра в разделе «О компании» нашего агентства — кризис, вызов и трансформация:

Разгар кризиса 2008-го. Компании закрывались и исчезали. А мы открыли бизнес по веб-разработке. В какой-то момент нам стало понятно, что сайт, как набор программного обеспечения, не нужен нашим клиентам. Они хотели, чтобы мы решали задачи на другом уровне. Они хотели роста продаж, роста узнаваемости, роста доли рынка. Поэтому, мы начали развивать компетенции в области стратегического маркетинга и брендинга компаний. И это решение изменило нас навсегда. Стратегия агентства была найдена — развитие через обучение.

Пример фильтра в разделе «О компании» IKEA — от крошечного каталога к международной корпорации:

Ингвар Кампрад основал компанию ИКЕА в 1943 году, и тогда это был крошечный шведский каталог товаров по почте. Сегодня ИКЕА — это международная компания по продаже товаров для обустройства дома, которая тесно связана с жизнью многих людей.

Пример фильтра в разделе «О компании» Bain & company:

Мы начали с бунтарского мышления и поставили перед собой задачу — переосмыслить управленческий консалтинг, сосредоточившись на результатах, а не отчетах.

Смело вводите в повествование элемент случайности, борьбы с судьбой и обстоятельствами, метаморфозу Героя. Приём старый, но действует безотказно. Потому что кто не рискует… ну вы и сами знаете.

Инструкция по применению

Прелесть этих фильтров в том, что их можно использовать как угодно. Напрямую, смутным подтекстом, в небольших текстах, в романах — сработают всегда. Потому что основаны на фундаментальных проявлениях человеческой природы. Но лучше фильтрами не злоупотреблять. Они могут полностью перетянуть внимание читателя на себя и он забудет про что вообще текст.

Читайте, практикуйте, используйте. Мы будем рады, если они вам пригодятся и сделают ваши тексты интересными.

Суггестивный текст в копирайтинге | Секреты от копирайтера

Задача копирайтера состоит в том, чтобы повлиять на читателя и доказать полезность описанного продукта или услуги. Для воздействия на целевую аудиторию используются разные методы НЛП и множество других хитростей. Одним из таких является суггестивный текст.

Особенностью этого способа является отчаянное желание повлиять на мнение пользователя и возможность руководить его желаниями. Достигнуть подобного результата удается благодаря использованию специального ритма, который создает логическую цепочку и закрепляет нужное для автора мнение в голове пользователя.

Сегодня копирайтеры оперируют тремя объяснениями для управления эмоциями. Каждое из них немного отличается, однако суть остается неизменной: предложения должны внушать уверенность в правильности приобретения продукта. Термин предполагает использование фраз, которые позволят закрепить мнение.

Что такое суггестивный текст

Примеры обсуждаемого суггестивного текста встречаются на каждом шагу. Копирайтеры и маркетологи используют этот прием для привлечения внимания к товару (услуге) и убеждения читателей в его незаменимости. Для того чтобы определить, какой текст перед вами, человеку достаточно обратить внимание на наличие:

  1. Влияния. Используя фразы, которые воздействуют на подсознание потенциального потребителя, удается вызвать определенные эмоции и желания. Таким образом, читатель сам не замечает того, что идет на поводу у автора и загорается идеей получить рекламируемый продукт или услугу.
  2. Отвлечения. Попытка изменить состояние потребителя, прибегая к помощи отвлекающих моментов, позволяет заставить окунуться в мир продавца. Любая связь с окружающим миром становится едва заметной, а читатель погружается в некое подобие сна.
  3. Внушения. Задача автора, который пишет суггестивные тексты, заключается в том, чтобы внушить читателю некую идею. Полная сосредоточенность на определенной теме позволяет близко подобраться к психике человека и заставить забыть обо всем.

Пример суггестивного текста часто приравнивается к приему нейролингвистического программирования, однако это мнение не совсем верно. Воздействие на сознание достигается за счет других якорей, потому формулы НЛП остаются не у дел. Управление вниманием читателя – приоритет, который прослеживается независимо от специфики работы над текстом.

Особенности написания суггестивных текстов

После того как копирайтеру стало понятно, что такое суггестивный текст, стоит уделить внимание особенностям подготовки такого рода контента. Опытные авторы знают, что построение статьи по формуле способствует повышению популярности и позволяет достучаться до читателя.

К категории универсальных суггестивных текстов относят контент, который перекликается с прочтением заговоров. Но в этом случае речь идет не о магии, а соблюдении особого ритма. Правильно подобранные слова позволяют погрузить пользователя в легкий транс.

Для того чтобы подготовить контент, который способен повлиять на подсознание, также потребуется использовать:

  • словосочетания с яркой эмоциональной окраской;
  • логичные предложения, которые закрепят определенное мнение;
  • лексические повторы одних и тех же выражений;
  • некоторая степень словесной избыточности;
  • необычное построение формулировок.

Эти элементы, внедренные в суггестивный текст, способны оказать необходимое влияние на читателя и заставить почувствовать себя на медитации. Контент, который станет отправной точкой для размышлений, должен выполнять направляющую роль и перевести всеобщее внимание на определенный продукт.

Преимущества суггестивного текста

Для того чтобы разобраться, как писать суггестивный текст, необходимо изучить преимущества использования этого метода. Копирайтеры, которые умело оперируют определениями, смогут достичь желаемого результата только при условии глубокого погружения в тему.

Минимум знаний не позволит полностью раскрыть вопрос. Наличие соответствующей базы знаний сулит успех, поскольку преимуществом суггестивного текста считается полный контакт с аудиторией. Значением погруженности в тему пренебрегать не стоит. Смысл метода заключается в полном управлении эмоциями и ожиданиями читателя.

Обработка и анализ текстов на Python и Spark NLP / Хабр

В наше время без анализа и обработки текстов, не обходится ни один проект, и так уж сложилось что Python обладает широким спектром библиотек и фреймворков для задач NLP. Задачи могут быть как тривиальные: анализ тональности(sentiment) текста, настроение, распознавание сущностей(NER) так и более интересные как боты, сравнение диалогов в саппорт-чатах — мониторить следует ли ваша тех.поддержка или сейлз текстовым скриптам, или постобработка текста после SpeechToText.

Для решения задач NLP имеется огромное количество инструментов. Вот короткий список таковых:

Речь как вы понимаете пойдет о последнем, так как он включает в себя практически все что умеют выше перечисленные библиотеки. Существуют как бесплатные pretrained модели так и платные, узкоспециализированные например для healthcare.

Для работы Spark NLP понадобится Java 8 — она нужна для фреймворка Apache Spark с помощью которого и работает Spark NLP. Для экспериментов на сервере или на локальной машине потребуется минимум 16Гб ОЗУ. Устанавливать лучше на каком нибудь дистрибутиве Linux (На macOS могут возникнуть трудности), лично я выбрал Ubuntu инстанс на AWS.

apt-get -qy install openjdk-8

Также нужно установить Python3 и сопутствующие библиотеки

apt-get -qy install build-essential python3 python3-pip python3-dev gnupg2

pip install nlu==1.1.3

pip install pyspark==2.4.7

pip install spark-nlp==2.7.4

Экспериментировать можно так же на colab. Работает Spark NLP по принципу конвейеров (pipeline), ваш текст проходит некоторое количество стадий которые вы описали в pipe-лайне, и каждая стадия производит описанные манипуляции, к примеру: пайплайн для получения именованных сущностей. Ниже на картинке схема наиболее часто встречающихся стадий которые будет проходить ваш входной текст, каждая стадия конвейера добавляет свою колонку с данными после ее выполнения.

Пример конвейера в Spark NLP

Пример создания стадий для пайплайна. (весь код примера по ссылке на colab)

documentAssembler = DocumentAssembler() \
    . setInputCol('text') \
    .setOutputCol('document')

tokenizer = Tokenizer() \
    .setInputCols(['document']) \
    .setOutputCol('token')

embeddings = BertEmbeddings.pretrained(name='bert_base_cased', lang='en') \
        .setInputCols(['document', 'token']) \
        .setOutputCol('embeddings')

ner_model = NerDLModel.pretrained('ner_dl_bert', 'en') \
    .setInputCols(['document', 'token', 'embeddings']) \
    .setOutputCol('ner')

ner_converter = NerConverter() \
    .setInputCols(['document', 'token', 'ner']) \
    .setOutputCol('ner_chunk')

nlp_pipeline = Pipeline(stages=[
    documentAssembler, 
    tokenizer,
    embeddings,
    ner_model,
    ner_converter
])
  1. documentAssembler — создает аннотацию типа Document, которая может использоваться аннотаторами в будущем

  2. tokenizer — разбивает текст и пунктуацию на массив строк

  3. embeddings — создает векторные представления для слов

  4. ner_model — распознаватель именованных сущностей. к примеру: October 28, 1955 = DATE

  5. ner_converter — добавляет колонку с отдельными распознанными сущностями October 28, 1955

И все конечно хорошо, но приходится как-то много кода писать — описывая стадии пайплайна и сам пайплайн, не говоря про подключение библиотек и инициализацию Spark NLP, поэтому разработчики SparkNLP (johnsnowlabs) сделали более высокоуровневую библиотеку или синтаксический сахар над SparkNLP — называйте как хотите, но когда мы попробуем повторить вышеприведенный пример:

import nlu

pipeline = nlu.load('ner')
result = pipeline.predict(
  text, output_level='document'
).to_dict(orient='records')

мы получим все те же самые NER, но написав на порядок меньше кода.

Хотелось бы еще отметить что оба варианта получения именованных сущностей, требуют некоторое время на инициализацию Apache Spark, предзагрузку моделей и установку связи интерпретатора Python c Spark через pyspark. Потому вам не особо захочется по 10-100 раз перезапускать скрипт с кодом выше, нужно предусмотреть предзагрузку и просто обрабатывать текст посредством вызова predict, в моем случае я сделал инициализацию нужных мне конвейеров во время инициализации Сelery воркеров.

# паттерн Реестр
pipeline_registry = PipelineRegistry()

def get_pipeline_registry():
    pipeline_registry.register('sentiment', nlu.load('en.sentiment'))
    pipeline_registry.register('ner', nlu.load('ner'))
    pipeline_registry.register('stopwords', nlu.load('stopwords'))
    pipeline_registry.register('stemmer', nlu.load('stemm'))
    pipeline_registry.register('emotion', nlu.load('emotion'))
    return pipeline_registry

@worker_process_init.connect
def init_worker(**kwargs):
    logging.info("Initializing pipeline_factory...")
    get_pipeline_registry()

Таким образом можно выполнять NLP задачи без боли в мозгу и минимумом усилий.

примеров обработки естественного языка (NLP)

Мы не часто задумываемся о тонкостях наших собственных языков. Это интуитивное поведение, используемое для передачи информации и смысла с помощью семантических сигналов, таких как слова, знаки или изображения. Говорят, что язык легче выучить, и он более естественен в подростковом возрасте, потому что это повторяемое, тренированное поведение — очень похожее на ходьбу. И язык не подчиняется строгому набору правил, за таким множеством исключений, как «Я до Е, за исключением С.”

То, что естественно для людей, чрезвычайно сложно для компьютеров с большим объемом неструктурированных данных, отсутствием формальных правил и отсутствием реального контекста или намерений. Вот почему машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) привлекают все большее внимание и усиливаются, поскольку люди все больше зависят от компьютерных систем для общения и выполнения задач. И по мере того, как ИИ становится все более сложным, то же самое происходит и с обработкой естественного языка (НЛП). Хотя термины ИИ и НЛП могут вызывать в воображении образы футуристических роботов, уже есть основные примеры того, как НЛП работает в нашей повседневной жизни.Вот несколько ярких примеров.

Фильтры электронной почты

Фильтры электронной почты — одно из самых основных и начальных приложений НЛП в Интернете. Все началось со спам-фильтров, выявляющих определенные слова или фразы, которые сигнализируют о спам-сообщении. Но фильтрация улучшилась, как и ранние версии НЛП.

Одно из наиболее распространенных и новых приложений НЛП — классификация электронной почты Gmail. Система распознает принадлежность электронных писем к одной из трех категорий (основная, социальная или рекламная) на основе их содержания.Для всех пользователей Gmail это позволяет держать ваш почтовый ящик до удобного размера с важными, актуальными электронными письмами, которые вы хотите просмотреть и быстро ответить.

Умные помощники

Умные помощники, такие как Siri от Apple и Alexa от Amazon, распознают закономерности речи благодаря распознаванию голоса, затем определяют значение и дают полезный ответ. Мы привыкли к тому, что можем сказать «Привет, Siri», задать вопрос, и она понимает, что мы сказали, и отвечает соответствующими ответами в зависимости от контекста.И мы привыкаем к тому, что Siri или Alexa появляются в нашем доме и в повседневной жизни, когда мы разговариваем с ними с помощью таких предметов, как термостат, выключатели света, автомобиль и многое другое.

Теперь мы ожидаем, что помощники, такие как Алекса и Сири, будут понимать контекстные подсказки, поскольку они улучшают нашу жизнь и облегчают определенные действия, такие как заказ предметов, и даже ценят, когда они отвечают с юмором или отвечают на вопросы о себе. По мере того, как эти помощники узнают о нас больше, наше взаимодействие станет более личным.В статье New York Times «Почему мы скоро можем жить в мире Алексы» говорилось: «Грядет нечто большее. У Alexa есть все шансы стать третьей крупной платформой для потребительских вычислений в этом десятилетии ».

Результаты поиска

Поисковые системы используют NLP для отображения релевантных результатов, основанных на аналогичном поисковом поведении или намерениях пользователя, поэтому средний человек находит то, что ему нужно, не будучи мастером поисковых запросов.

Например, Google не только предсказывает, какие популярные поисковые запросы могут быть применены к вашему запросу, когда вы начинаете вводить текст, но он смотрит на всю картину и распознает то, что вы пытаетесь сказать, а не точные поисковые слова. Кто-то может ввести номер рейса в Google и получить статус рейса, ввести символ тикера и получить информацию об акциях, или при вводе математического уравнения может появиться калькулятор. Это некоторые варианты, которые вы можете увидеть при завершении поиска, поскольку NLP в поиске связывает неоднозначный запрос с относительной сущностью и дает полезные результаты.

Интеллектуальный текст

Такие вещи, как автокоррекция, автозаполнение и интеллектуальный текст, настолько распространены на наших смартфонах, что мы принимаем их как должное.Автозаполнение и прогнозирование текста похожи на поисковые системы в том, что они предсказывают, что нужно сказать, на основе того, что вы вводите, заканчивая слово или предлагая подходящее. А автозамена иногда даже меняет слова, чтобы общее сообщение было более осмысленным.

Они тоже учатся у вас. Интеллектуальный текст будет адаптироваться к вашим языковым особенностям, чем дольше вы его используете. Это делает забавные эксперименты, когда люди будут делиться целыми предложениями, полностью состоящими из интеллектуального текста, на своих телефонах. Результаты удивительно личные и поучительные; они даже были освещены несколькими СМИ.

Языковой перевод

Один из явных признаков мошенничества с домашним заданием по испанскому заключается в том, что с грамматической точки зрения это беспорядок. Многие языки не допускают прямого перевода и имеют различный порядок в структуре предложений, который службы перевода обычно игнорируют. Но они прошли долгий путь.

С помощью NLP онлайн-переводчики могут более точно переводить языки и предоставлять грамматически правильные результаты.Это бесконечно полезно, когда вы пытаетесь общаться с кем-то на другом языке. Не только это, но и при переводе с другого языка на ваш собственный инструменты теперь распознают язык на основе введенного текста и переводят его.

Звонки по цифровым телефонам

Мы все слышим, что «этот призыв может быть записан для тренировочных целей», но мы редко задумываемся, что это влечет за собой. Оказывается, эти записи могут использоваться в учебных целях, если клиент недоволен, но в большинстве случаев они попадают в базу данных для системы НЛП, чтобы учиться и улучшаться в будущем. Автоматические системы направляют звонки клиентов к представителю службы поддержки или онлайн-чат-ботам, которые отвечают на запросы клиентов с полезной информацией. Это практика НЛП, которую применяют многие компании, включая крупных поставщиков телекоммуникационных услуг.

NLP также позволяет генерировать компьютерный язык, близкий к человеческому. Телефонные звонки, чтобы назначить встречи, такие как замена масла или стрижка, можно автоматизировать, о чем свидетельствует это видео, в котором Google Assistant назначает прическу.

Анализ данных

Возможности естественного языка интегрируются в рабочие процессы анализа данных, поскольку все больше поставщиков бизнес-аналитики предлагают интерфейс для визуализации данных на естественном языке. Один из примеров — более умные визуальные кодировки, предлагающие лучшую визуализацию для правильной задачи на основе семантики данных. Это открывает больше возможностей для людей исследовать свои данные с помощью формулировок на естественном языке или фрагментов вопросов, состоящих из нескольких ключевых слов, которые можно интерпретировать и присвоить значение.

Применение языка для исследования данных не только повышает уровень доступности, но и снижает барьер для аналитики в организациях, выходящий за рамки ожидаемого сообщества аналитиков и разработчиков программного обеспечения.

Чтобы узнать больше о том, как естественный язык может помочь вам лучше визуализировать и исследовать данные, посетите этот веб-семинар.

Текстовая аналитика

Text Analytics преобразует неструктурированные текстовые данные в значимые данные для анализа с использованием различных лингвистических, статистических методов и методов машинного обучения.

Хотя анализ настроений звучит пугающе для брендов, особенно если у них большая клиентская база, инструмент, использующий НЛП, обычно анализирует взаимодействия с клиентами, такие как комментарии или обзоры в социальных сетях, или даже упоминания бренда, чтобы узнать, что говорится. Анализ этих взаимодействий может помочь брендам определить, насколько хорошо работает маркетинговая кампания, или отслеживать актуальные проблемы клиентов, прежде чем они решат, как реагировать или улучшать обслуживание для лучшего обслуживания клиентов.

Дополнительные способы, которыми НЛП помогает в текстовой аналитике, — это извлечение ключевых слов и поиск структуры или шаблонов в неструктурированных текстовых данных.

В цифровом мире существует множество приложений НЛП, и этот список будет расти по мере того, как предприятия и отрасли осознают его ценность. В то время как человеческое взаимодействие важно для более сложных коммуникационных проблем, НЛП улучшит нашу жизнь, управляя и автоматизируя сначала более мелкие задачи, а затем сложные с помощью технологических инноваций.

5 примеров обработки естественного языка: как используется NLP

Компьютеры, как правило, не предназначены для того, чтобы понимать нас, когда мы общаемся, как это делают люди.Они говорят кодом, используя длинные строки из единиц и нулей.

Мы, с другой стороны, более сложны, говорим цветами и используем такие вещи, как фразеология или сарказм.

Кажется, что человек и компьютер не могут по-настоящему соединиться. Но, как известно, они уже есть. Компьютеры ежедневно реагируют на наши поисковые запросы, даже на голосовые команды.

Что такое обработка естественного языка

Natural Language Processing (NLP) — это решение на основе искусственного интеллекта, которое помогает компьютерам понимать, интерпретировать и манипулировать человеческим языком.

НЛП, часто называемое «текстовой аналитикой», помогает машинам понимать, что люди пишут или говорят в разговоре.

Используя такие методы, как преобразование звука в текст, он дает компьютерам возможность понимать человеческую речь. Это также позволяет нам осуществлять голосовое управление различными системами.

Если вы продаете продукты или создаете контент в сети, NLP, как его называют знающие люди, может помочь согласовать намерения потребителей с контентом вашего сайта.

Почему НЛП так важно

В мире Google и других поисковых систем покупатели ожидают ввести фразу или даже идею в поле поиска и мгновенно увидеть персонализированные рекомендации, которые явно соответствуют тому, что они хотели открыть.

Это взаимодействие, которое должно происходить с такой скоростью и масштабом, которые не могут быть поддержаны одними людьми.

Вместо этого, чтобы поступать правильно со стороны потребителей, необходимы машины и системы, которые постоянно учатся и развивают понимание того, что имеют в виду клиенты и чего они хотят.

Это тяжелая задача для тех, кто продает продукты или предоставляет контент в Интернете, но обработка естественного языка может значительно облегчить эту нагрузку. Компании хотят предоставлять услуги каждый раз и для каждого пользователя, поэтому НЛП просто необходимо.

NLP — это мощный инструмент машинного обучения, используемый для расширения человеческих коллективов и помощи организациям в достижении конкурентного преимущества.

Это обучающая машина, которая создает незабываемые и приятные впечатления от покупателя, понимая:

Спрос: Намерения потребителя, включая синонимы, которые они используют.
Предложение: Продукты и все способы их описания розничными продавцами.

[Факт 1] Плохой поиск по сайту = потерянные клиенты

Потребители описывают продукты практически бесконечным числом способов, а предприятия электронной коммерции — нет. У них есть фиксированный список описаний своих онлайн-продуктов и услуг.

Итак, уже существует несоответствие между тем, что ищет покупатель, и тем, что поймет веб-сайт продавца. Это влияет на качество поиска, что имеет последствия.

По словам директора по информационным технологиям, плохие возможности поиска и навигации по сайту входят в число 12 основных причин, по которым сайты электронной коммерции могут потерять клиентов.

Неэффективный поиск тратит драгоценное время людей, и время действительно имеет существенное значение. Первые 10 секунд посещения страницы на самом деле имеют решающее значение для принятия пользователем решения остаться или уйти.

Проще говоря, поиск должен иметь смысл. Это должно быть быстро и легко, иначе посетители не останутся без дела, а это означает потерю продаж.


[Факт 2] Чтобы добывать груды данных, нужна помощь

Компании все больше узнают о потребностях, отношении, предпочтениях и разочарованиях клиентов в Интернете.

Это создает объем неструктурированных данных, который увеличивается каждую секунду по мере сбора тонны информации из поисковых запросов клиентов, отзывов, отслеживания и других источников.

Тысячи и тысячи электронных писем, бесплатные текстовые формы, сообщения в социальных сетях, обзоры продуктов и многое другое. Это большой текст, и он очень запутанный.

Его тоже в изобилии. В исследовании IDC отмечается, что неструктурированные данные составляют до 90 процентов всей цифровой информации.

Что еще хуже, эти данные не вписываются в предопределенные модели данных, которые понимают машины.

Все это представляет собой серьезную проблему для розничных торговцев — и в то же время огромные возможности. Если розничные торговцы смогут разобраться во всех этих данных, они смогут извлечь много полезной информации.

Методы обработки естественного языка

НЛП распознает, понимает, резюмирует и анализирует то, что мы говорим, чтобы понять нас. Он делает это так хорошо, что может даже помочь в создании самого языка.

Алгоритмы, синтаксис и семантика помогают придать НЛП невероятные способности к дедукции.

НЛП использует алгоритмы для преобразования наших разнообразных, неструктурированных, спонтанных коммуникаций в нечто, что компьютер может понять и действовать.

На основе этих алгоритмов НЛП расшифровывает значение из беспорядка предложений, разговорных выражений, жаргона и жаргона, которые мы используем каждый день.

Он выбирает то, что мы говорим, и превращает это в базу данных, преобразуя нашу речь в форму, понятную компьютерам.

Два ключевых элемента НЛП — это синтаксический и семантический анализ.Синтаксис определяет, что говорится, а семантика немного глубже вникает в смысл.

Синтаксис разделяет предложения и использует такие вещи, как правила грамматики или базовые словоформы для понимания фрагмента текста.

Семантика извлекает смысл, стоящий за всем этим. Используя контекст и такие инструменты, как категоризация слов или базы данных значений, он обнаруживает намерение использования определенных слов. Вот как компьютер узнает, что кто-то на самом деле имеет в виду.

5 повседневных примеров обработки естественного языка

Большинство из нас уже контактировало с НЛП.Мы подключаемся к нему через панели поиска веб-сайта, виртуальных помощников, таких как Alexa или Siri, на нашем смартфоне.

Электронный ящик для спама или расшифровка стенограммы голосовой почты на нашем телефоне, даже Google Translate — все это примеры технологии НЛП в действии. В бизнесе много приложений.

Ключом к тому, чтобы каждый поиск был плодотворным, является включение семантического поиска.

Семантический поиск настолько интуитивно понятен, что покупатели по-прежнему получают релевантные результаты даже при использовании собственных уникальных поисковых запросов.

Он определяет намерение и выявляет продукты, расположенные глубоко в онлайн-каталоге продуктов продавца, в течение срока аренды.

И цифры доказывают, что это работает.

Сайты с семантической панелью поиска исторически имели процент отказов на много процентных пунктов ниже, чем сайты с текстовой панелью поиска.

Прочтите следующее: Семантический поиск за 5 минут [Блог]

Прослушивание социальных сетей стало важным инструментом для интернет-магазинов, которые хотят понимать покупательские привычки потребителей, прогнозировать спрос на продукты или отслеживать тенденции для целевых маркетинговых сообщений.

Исследование показало, что подготовка ко Дню благодарения включает в себя множество стрессовых и даже неловких взаимодействий с членами семьи.

Зная это, маркетологи, упоминающие в своих сообщениях о снятии стресса во время праздников, могут найти отклик у клиентов в преддверии Дня благодарения.

Источник

Анализ также показал, что люди много говорят о похмелье в Черную пятницу.

Фармацевтические бренды могли бы использовать эту тенденцию, упоминая «лекарства от похмелья» в этот день в своих маркетинговых кампаниях в реальном времени.

NLP помогает выделить модные слова, чтобы маркетинговые сообщения могли быть адресованы более эффективно.

Прочтите следующее: Лучшие практики электронной коммерции от Holiday Trends [Блог]

  • Поиск пробелов в качестве обслуживания

Управление клиентским опытом — еще одно важное приложение НЛП, как онлайн, так и офлайн.

Американский розничный торговец Nordstrom проанализировал объемы отзывов клиентов, полученные с помощью форм комментариев, опросов и карточек с благодарностями.

Они обнаружили, что многим покупателям в магазинах было сложно найти своих продавцов, поскольку они носили обычную одежду, а не униформу.

Nordstrom решила эту проблему, раздав своим продавцам фирменные яркие футболки, по которым покупатели могли легко их заметить.

В течение двух дней после этого пилотного проекта компания увидела 30-балльный скачок в ключевой метрике, которую они используют для оценки эффективности торгового персонала.

Одно небольшое наблюдение может иметь огромное влияние.Такие технологии, как НЛП, выявляют такую ​​информацию.

Смотрите следующее: Управляемые продажи в бутиках из кирпича и раствора — с Desigual [Веб-семинар]

  • Рекомендации по интеллектуальному продукту

Упрощение покупок для клиентов может принести много пользы.

предприятий электронной коммерции, которые поддерживают интерес посетителей, могут значительно снизить количество отказов и даже стимулировать импульсивные покупки, направляя людей на продукты, которые точно соответствуют их потребностям.

Одно исследование даже показало, что рекомендации по продуктам составляют треть доходов от электронной коммерции и улучшают показатели отказа от корзины на 4,35%.

В прошлом Amazon заявляла, что 35% их доходов поступает от покупок, которые клиенты нашли с помощью рекомендаций.

Ключевые слова традиционно были в центре внимания рекомендаций по продукту, но современные розничные продавцы добавляют контекст, данные предыдущего поиска и другие факторы, чтобы обогатить предложения продуктов.

Инсайты, предоставленные NLP, помогают розничным продавцам составлять эти комбинации и получать правильные рекомендации.

Помимо понимания того, что мы на самом деле имеем в виду, машины готовы решать саму задачу совершения покупок.

Gartner ранее предсказывала резкое увеличение числа мобильных цифровых помощников, совершающих покупки в Интернете.

Благодаря автоматическому заполнению адреса и информации о кредитной карте эти машины могут перейти к рутинным задачам, таким как покупка канцелярских товаров.

На самом деле, в обозримом будущем вполне возможно, что значительный процент посетителей онлайн-сайтов будет машинами, поскольку люди передают обычные задачи по покупкам.

Преимущества NLP для электронной коммерции

Учитывая характер розничного бизнеса, ориентированный на клиентов, неудивительно, что как отрасль он обеспечивает почти треть роста рынка текстовой аналитики.

Компании электронной коммерции пользуются большой базой клиентов, которые все чаще выражают свои потребности, отношения, предпочтения и разочарования в Интернете.

Ежедневно миллиарды людей ищут информацию через веб-сайты, поисковые системы или онлайн-форумы. Они ищут по первой фразе, которая приходит на ум, и ожидают мгновенных релевантных результатов.

Прочтите следующее: Поиск по-настоящему интерактивного потребительского опыта начинается с поиска [Блог]

То же самое относится и к онлайн-покупателям.

Такие термины, как «шапка-бини с напуском», совершенно чужды компьютеру. Однако покупатель рассчитывает легко найти этот товар на веб-сайте модного магазина.

НЛП превращает подобные поисковые запросы в нечто, что компьютер может понять, чтобы он мог соответствующим образом обрабатывать информацию.

Множество данных IoT постоянно собираются с устройств и интерфейсов, которые мы используем каждый день.

Один только Walmart, по оценкам, каждый час собирает более 2,5 петабайт данных в результате взаимодействия с клиентами.

После того, как все эти данные собраны, аспекты искусственного интеллекта НЛП используются для их обработки и осмысления.

Более того, эта информация обрабатывается с масштабом и скоростью, которые намного превышают таковые у обычного человека.

NLP расширяет возможности человеческих команд, давая организациям конкурентное преимущество с быстрым мышлением.

Машины, способные понимать язык, также могут научить нас кое-чему и даже предложить розничным торговцам новый взгляд на вещи.

Организации, которая много лет занималась костюмным бизнесом, пришла идея организовать все «костюмы Дракулы» на отдельной странице категории на основе предложенного алгоритма.

Прочтите следующее: Плавание в данных: превратите свои данные в прибыль и привлекайте новых клиентов на всю жизнь [Руководство]

  • Расширенное обслуживание клиентов

NLP можно использовать для анализа голосовых вызовов и электронных писем клиентов и определения таких вещей, как общая степень удовлетворенности клиентов.

Представьте себе, что вы можете извлечь понимание из тона клиентов или использования слов? Представьте, что это может показать вам, как они относятся к компании?

Путем отслеживания тенденций и кластеризации НЛП может дать эту силу, выявляя закономерности и показывая области, требующие немедленного внимания.

Это ценная информация для продавцов, которые хотят отслеживать степень удовлетворенности или видеть, какие проблемы возникают чаще всего.

Такую информацию можно использовать для целевого обслуживания клиентов и повышения лояльности клиентов.

Заключение: НЛП как драйвер производительности завтрашнего дня

Поскольку компании все чаще разговаривают с клиентами на их родном языке, спрос на решения НЛП растет.

Ранее в рыночном отчете отмечалось, что рынок НЛП будет расти со скоростью 18 в год.4% и к 2020 году будет стоить 13,4 млрд долларов.

Неудивительно, что он так быстро растет. В инновационном мире, наполненном покупателями, которым не хватает времени, розничные торговцы должны делать все правильно — с первого раза. НЛП доставляет их туда.

Двусторонняя коммуникация всегда была ключом к эффективным продажам. Несмотря на то, что все мы перешли на цифровые технологии, это не изменилось.

Эта увлекательная технология помогает поддерживать бизнес в сознании клиентов — и ее эволюция только начинается.

В нашем флагманском продукте brX используется обработка естественного языка и семантическое понимание, чтобы узнать намерения ваших клиентов и создать для пользователей релевантные предложения, соответствующие обычно используемому языку.В сочетании с автоматическим предложением, оптимизированным для дохода, Bloomreach предлагает самый быстрый способ найти продукты, которые ищут ваши клиенты.

Если вам интересно, как наши клиенты используют brX, ознакомьтесь с историями успеха клиентов здесь:

Введение в обработку текста на естественном языке | автор: Венцислав Йорданов

Прочитав этот пост в блоге, вы узнаете некоторые основные методы извлечения функций из некоторого текста , чтобы вы могли использовать эти функции в качестве входных данных для моделей машинного обучения .

NLP — это подраздел компьютерных наук и искусственного интеллекта, связанный с взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Он используется для применения алгоритмов машинного обучения к тексту и речи .

Например, мы можем использовать NLP для создания таких систем, как распознавание речи , суммирование документов , машинный перевод , обнаружение спама , распознавание именованных объектов , ответ на вопрос, автозаполнение, предиктивный ввод и т. Д. на.

В настоящее время у большинства из нас есть смартфоны с функцией распознавания речи. Эти смартфоны используют НЛП, чтобы понимать, что говорится. Также многие люди используют ноутбуки, операционная система которых имеет встроенную функцию распознавания речи.

Некоторые примеры

Cortana

Источник: https://blogs.technet.microsoft.com/microsoft_presse/auf-diesen-4-saeulen-basiert-cortanas-persoenlichkeit/

В ОС Microsoft есть виртуальный помощник под названием Cortana , которая может распознавать естественный голос .Вы можете использовать его, чтобы настраивать напоминания, открывать приложения, отправлять электронные письма, играть в игры, отслеживать рейсы и посылки, проверять погоду и т. Д.

Подробнее о командах Кортаны можно прочитать здесь.

Siri

Источник: https://www.analyticsindiamag.com/behind-hello-siri-how-apples-ai-powered-personal-assistant-uses-dnn/

Siri — виртуальный помощник Apple Inc. операционные системы iOS, watchOS, macOS, HomePod и tvOS. Опять же, вы можете делать много вещей с помощью voice команд : начать звонок, написать кому-нибудь, отправить электронное письмо, установить таймер, сделать снимок, открыть приложение, установить будильник, использовать навигацию и так далее.

Вот полный список всех команд Siri.

Gmail

Источник: https://i.gifer.com/Ou1t.gif

Знаменитый почтовый сервис Gmail , разработанный Google, использует для обнаружения спама для фильтрации некоторых спам-писем.

NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для создания программ Python для работы с данными человеческого языка . Он предоставляет простые в использовании интерфейсы для многих корпусов и лексических ресурсов .Кроме того, он содержит набор библиотек обработки текста для классификации, токенизации, выделения корней, тегов, синтаксического анализа и семантического обоснования. Лучше всего то, что NLTK — это бесплатный проект с открытым исходным кодом, управляемый сообществом.

Мы воспользуемся этим набором инструментов, чтобы показать некоторые основы обработки естественного языка. В приведенных ниже примерах я предполагаю, что мы импортировали инструментарий NLTK. Сделать это можно так: import nltk .

В этой статье мы рассмотрим следующие темы:

  1. Токенизация предложений
  2. Токенизация слов
  3. Лемматизация текста и формирование стемминг
  4. Стоп-слова
  5. Regex
  6. Набор слов
  7. TF-ID60F
  8. 1.Токенизация предложения

    Токенизация предложения (также называемая сегментацией предложения ) — это проблема деления строки письменного языка на ее компонент предложения . Идея здесь выглядит очень простой. На английском и некоторых других языках мы можем разделить предложения, когда увидим знак препинания.

    Однако даже в английском языке эта проблема не является тривиальной из-за использования символа полной остановки для сокращений. При обработке обычного текста таблицы сокращений, содержащие точки, могут помочь нам предотвратить неправильное присвоение границ предложения .Во многих случаях мы используем библиотеки, чтобы сделать эту работу за нас, поэтому пока не особо беспокойтесь о деталях.

    Пример :

    Давайте посмотрим отрывок из текста об известной настольной игре под названием нарды.

    Нарды — одна из старейших известных настольных игр. Его историю можно проследить почти 5000 лет назад до археологических открытий на Ближнем Востоке. Это игра для двух игроков, в которой каждый игрок имеет пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух кубиков.

    Чтобы применить токенизацию предложения с помощью NLTK, мы можем использовать функцию nltk.sent_tokenize .

    В качестве вывода мы получаем 3 составных предложения по отдельности.

     Нарды - одна из старейших известных настольных игр. 

    Его история насчитывает почти 5000 лет, начиная с археологических открытий на Ближнем Востоке.

    Это игра для двух игроков, в которой каждый игрок имеет пятнадцать шашек, которые перемещаются между двадцатью четырьмя точками в соответствии с броском двух кубиков.

    2. Разметка слов

    Разметка слов (также называемая сегментацией слова ) — это проблема деления строки письменного языка на его составляющих слова . В английском и многих других языках, в которых используется латинский алфавит, пробел является хорошим приближением к разделителю слов.

    Тем не менее, у нас все еще могут быть проблемы, если мы будем разделять только по пробелам для достижения желаемых результатов. Некоторые составные существительные в английском языке пишутся по-разному и иногда содержат пробел.В большинстве случаев мы используем библиотеку для достижения желаемых результатов, поэтому снова не беспокойтесь о деталях.

    Пример :

    Давайте воспользуемся предложениями из предыдущего шага и посмотрим, как мы можем применить к ним токенизацию слов. Мы можем использовать функцию nltk.word_tokenize .

    Вывод:

     ['Нарды', 'есть', 'один', 'из', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

    [' Его ',' история ',' может ',' быть ',' прослеживаться ',' назад ',' почти ',' 5000 ',' лет ',' до ',' археологические ',' открытия ',' в ' , 'Ближний Восток', '.']

    [' Это ',' есть ',' a ',' два ',' игрок ',' игра ',' где ',' каждый ',' игрок ',' имеет ',' пятнадцать ',' шашки ',' которые ',' двигаться ',' между ',' двадцать четыре ',' очки ',' согласно ',' до ',' the ',' roll ',' of ',' two ',' dice ','. ']

    Лемматизация текста и стемминг

    По грамматическим причинам документы могут содержать различных форм слова , например дисков , дисков , дисков . Кроме того, иногда у нас есть связанных слов с аналогичным значением, например, нация , нация , национальность .

    Цель как , так и лемматизации состоит в том, чтобы уменьшить словоизменительных форм и иногда производных форм слова до общей основной формы .

    Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

    Примеры :

    • am, are, is => быть
    • собака, собаки, собака, собаки ‘ => собака

    Результат этого сопоставления, примененного к тексту, будет примерно таким:

    • собаки мальчика разных размеров => собака мальчика быть разным размером

    Стемминг и лемматизация являются частными случаями нормализации .Однако они отличаются друг от друга.

    Стемминг обычно относится к сырой эвристике процессу , который в большинстве случаев отрезает концы слов в надежде на правильное достижение этой цели и часто включает удаление деривационных аффиксов.

    Лемматизация обычно относится к , делающим что-то правильно с использованием словаря и морфологического анализа слов, обычно направленного на удаление только флективных окончаний и возвращение базовой или словарной формы слова, то есть известная как лемма .

    Источник: https://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/stemming-and-lemmatization-1.html

    Разница в том, что стеммер управляет без знания контекста , и поэтому не может понять разницу между словами, которые имеют разное значение в зависимости от части речи. Но у стеммеров есть и некоторые преимущества: их легче внедрить, и обычно работает быстрее . Кроме того, пониженная «точность» может не иметь значения для некоторых приложений.

    Примеры:

    1. Слово «лучше» имеет лемму «хорошо». Эта ссылка пропущена при поиске по словарю.
    2. Слово «игра» является базовой формой слова «игра», и, следовательно, оно совпадает как в стемминге, так и в лемматизации.
    3. Слово «встреча» может быть основной формой существительного или формой глагола («встречаться») в зависимости от контекста; например, «на нашей последней встрече» или «Мы снова встречаемся завтра». В отличие от стемминга, лемматизация пытается выбрать правильную лемму в зависимости от контекста.

    После того, как мы узнаем, в чем разница, давайте рассмотрим несколько примеров с использованием инструмента NLTK.

    Вывод:

     Ствол: видел 
    Лемматизатор: см.

    Стеммер: водил
    Лемматизатор: привод

    Стоп-слова

    Источник: http://www.nepalinlp.com/detail/stop-words-removal_nepali/

    Стоп-слова это слова, которые отфильтрованы до или после обработки текста. При применении машинного обучения к тексту эти слова могут добавить много шума .Вот почему мы хотим удалить эти нерелевантное слово .

    Стоп-слова обычно относятся к наиболее распространенным словам , таким как « и », « », « a » в языке, но не существует единого универсального списка стоп-слов. Список стоп-слов может меняться в зависимости от вашего приложения.

    Инструмент NLTK имеет заранее определенный список стоп-слов, которые относятся к наиболее распространенным словам. Если вы используете его впервые, вам необходимо загрузить стоп-слова, используя этот код: nltk.скачать («стоп-слова») . После завершения загрузки мы можем загрузить пакет стоп-слов из nltk.corpus и использовать его для загрузки стоп-слов.

    Вывод:

     ['я', 'я', 'мой', 'я', 'мы', 'наш', 'наш', 'мы', 'ты', "ты", " вы "," вы "," вы бы ", 'ваш', 'ваш', 'себя', 'себя', 'он', 'его', 'его', 'сам', ' she ', «она», «ее», «ее», «она», «это», «это», «ее», «сама», «они», «они», «их», «их» , 'себя', 'что', 'which', 'who', 'who', 'this', 'that', "that will", 'this', 'те', 'am', 'is' , 'есть', 'был', 'были', 'быть', 'был', 'быть', 'иметь', 'иметь', 'иметь', 'иметь', 'делать', 'делает', ' сделали , 'of', 'at', 'by', 'for', 'with', 'about', 'Again', 'between', 'into', 'through', 'во время', 'до', ' после ',' выше ',' ниже ',' в ',' от ',' вверх ',' вниз ',' внутрь ',' вне ',' вкл ',' выкл ',' над ',' под ' , 'снова', 'далее', 'затем', 'один раз', ​​'здесь', 'там', 'когда', 'где', 'почему', 'как', 'все', 'любое', ' оба ',' каждый ',' несколько ',' больше ',' большинство ',' другие ',' некоторые ',' такие ',' нет ',' ни ',' не ',' только y ',' own ',' same ',' so ',' than ',' too ',' very ',' s ',' t ',' can ',' will ',' просто ',' не ' , «не», «должен», «должен был», «сейчас», «d», «ll», «m», «o», «re», «ve», «y», « ain ',' aren ', "not",' couldn ', "could",' didn ', "didn", "not",' doesn ', "not",' hadn ', "hadn" t ", 'hasn'," hasn't ", 'haven'," Have ", 'isn'," not ", 'ma', 'mightn'," could not ", 'mustn' , «нельзя», «не нужно», «не нужно», «шань», «не нужно», «не следует», «не следует», «не было», «не было», «не было» , «не было», «выиграл», «не буду», «не стал бы», «не стал бы»] 

    Давайте посмотрим, как мы можем удалить стоп-слова из предложения.

    Вывод:

     ['Нарды', 'один', 'самый старый', 'известный', 'доска', 'игры', '.'] 

    Если вы не знакомы с пониманием списка в Python. Вот еще один способ добиться того же результата.

    Однако имейте в виду, что интерпретации списка на быстрее , потому что они оптимизированы для интерпретатора Python, чтобы определить предсказуемый шаблон во время цикла.

    Вы можете спросить, почему мы преобразовали наш список в набор .Set — это абстрактный тип данных, который может хранить уникальные значения без какого-либо определенного порядка. Операция поиска в наборе является намного быстрее , чем операция поиска в списке . Для небольшого количества слов большой разницы нет, но если у вас много слов, настоятельно рекомендуется использовать заданный тип.

    Если вы хотите узнать больше о времени, затрачиваемом между различными операциями для разных структур данных, вы можете взглянуть на эту замечательную шпаргалку. abc] — не соответствует a, b или c

  9. [a - g] — соответствует символу между a & g
  10. Регулярные выражения используют символ обратной косой черты ( '\' ) для обозначения специальных форм или для разрешения использования специальных символов без обращения к их специальному значению.Этот код противоречит использованию Python того же символа для той же цели в строковых литералах; например, чтобы соответствовать буквальной обратной косой черте, можно было бы написать '\\\\' как строку шаблона, потому что регулярное выражение должно быть \\ , а каждая обратная косая черта должна быть выражена как \\ внутри обычный строковый литерал Python.

    Решение состоит в том, чтобы использовать нотацию исходной строки Python для шаблонов регулярных выражений; Обратные косые черты не обрабатываются каким-либо особым образом в строковом литерале с префиксом 'r' .Таким образом, r "\ n" — это двухсимвольная строка, содержащая '\' и 'n' , а "\ n" — это односимвольная строка, содержащая новую строку. Обычно шаблоны выражаются в коде Python с использованием этой нотации необработанных строк.

    Источник: https://docs.python.org/3/library/re.html?highlight=regex

    Мы можем использовать регулярное выражение для применения дополнительной фильтрации к нашему тексту. Например, мы можем удалить все символы, не являющиеся словами. Во многих случаях знаки препинания не нужны, и их легко удалить с помощью регулярного выражения.

    В Python модуль re обеспечивает операции сопоставления регулярных выражений, аналогичные тем, которые выполняются в Perl. Мы можем использовать функцию re.sub , чтобы заменить совпадения для шаблона строкой замены. Давайте посмотрим на пример, когда мы заменяем все не-слова символом пробела.

    Вывод:

     «Развитие сноуборда было вдохновлено скейтбордингом, снегоходом, серфингом и лыжами» 

    Регулярное выражение — мощный инструмент, и мы можем создавать гораздо более сложные модели.Если вы хотите узнать больше о регулярных выражениях, я могу порекомендовать вам попробовать эти 2 веб-приложения: regexr, regex101.

    Мешок слов

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/299088/bag_icon

    Алгоритмы машинного обучения не могут работать напрямую с необработанным текстом, нам нужно преобразовать текст в векторы чисел. Это называется извлечением признаков .

    Модель набора слов — это популярный метод и простой метод извлечения признаков , используемый при работе с текстом.Он описывает появление каждого слова в документе.

    Чтобы использовать эту модель, нам необходимо:

    1. Создать словарь известных слов (также называемых токенами )
    2. Выбрать показатель присутствия известных слов

    Любая информация о словах порядок или структура слов отбрасывается . Вот почему он называется «мешок » слов. Эта модель пытается понять, встречается ли известное слово в документе, но не знает, где это слово в документе.

    Интуиция подсказывает, что аналогичных документов имеют аналогичное содержимое . Кроме того, из контента мы можем кое-что узнать о значении документа.

    Пример

    Давайте посмотрим, что нужно сделать для создания модели набора слов. В этом примере мы воспользуемся всего четырьмя предложениями, чтобы увидеть, как работает эта модель. В реальных задачах вы будете работать с гораздо большими объемами данных.

    1. Загрузите данные

    Источник: https: // www.iconfinder.com/icons/315166/note_text_icon

    Допустим, это наши данные, и мы хотим загрузить их как массив.

    Для этого мы можем просто прочитать файл и разбить его по строкам.

    Вывод:

     [«Мне нравится этот фильм, он забавный», «Ненавижу этот фильм», «Это было круто! Мне это нравится »,« Хороший. Мне это нравится. '] 

    2. Создайте словарь

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/2109153/book_contact_dairy_google_service_icon

    Давайте возьмем все уникальные слова из четырех загруженных предложений, игнорируя регистр , пунктуация и односимвольные токены.Эти слова будут нашим словарным запасом (известные слова).

    Мы можем использовать класс CountVectorizer из библиотеки sklearn для разработки нашего словаря. Мы увидим, как его можно использовать, после прочтения следующего шага.

    3. Создайте векторы документов

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1574/binary_icon

    Затем нам нужно оценить слова в каждом документе. Задача здесь — преобразовать каждый необработанный текст в вектор чисел. После этого мы можем использовать эти векторы в качестве входных данных для модели машинного обучения.Самый простой метод выставления оценок — отметить наличие слов цифрой 1 для присутствия и 0 для отсутствия.

    Теперь давайте посмотрим, как мы можем создать модель набора слов, используя упомянутый выше класс CountVectorizer.

    Выход :

    Вот наши предложения. Теперь мы можем увидеть, как работает модель «мешка слов».

    Дополнительные примечания к модели мешка слов

    Источник: https://www.iconfinder.com/icons/1118207/clipboard_notes_pen_pencil_icon

    Сложность модели мешка слов решает, как разработать словарь известных слов (токенов) и как оценить наличие известных слов.

    Разработка словаря
    Когда размер словаря увеличивается на , векторное представление документов также увеличивается. В приведенном выше примере длина вектора документа равна количеству известных слов.

    В некоторых случаях у нас может быть огромный объем данных , и в этих случаях длина вектора, представляющего документ, может составлять тысяч или миллионы элементов. Кроме того, каждый документ может содержать только несколько известных слов в словаре.

    Следовательно, векторные представления будут иметь набор нулей . Эти векторы с большим количеством нулей называются разреженными векторами . Они требуют больше памяти и вычислительных ресурсов.

    Мы можем уменьшить количество известных слов при использовании модели набора слов, чтобы уменьшить требуемую память и вычислительные ресурсы. Мы можем использовать технику очистки текста , которую мы уже видели в этой статье, прежде чем создавать нашу модель набора слов:

    • Игнорирование регистра слов
    • Игнорирование знаков препинания
    • Удаление стоп-слова из наших документов
    • Приведение слов к их базовой форме ( Лемматизация текста и формирование стемминга )
    • Исправление слов с ошибками

    Еще один более сложный способ создания словаря — использование сгруппированных слов .Это изменяет объем словаря и позволяет модели набора слов получать более подробную информацию о документе. Такой подход называется н-грамм .

    N-грамма — это последовательность из , число из элементов (слова, буквы, числа, цифры и т. Д.). В контексте корпуса текста n-граммы обычно относятся к последовательности слов. Униграмма , — это одно слово, биграмма , — это последовательность из двух слов, триграмма , — это последовательность из трех слов и т. Д.Буква «n» в «n-грамме» относится к количеству сгруппированных слов. Моделируются только n-граммы, которые появляются в корпусе, а не все возможные n-граммы.

    Пример
    Давайте посмотрим на все биграммы для следующего предложения:
    Офисное здание открыто сегодня

    Все биграммы:

    • офис
    • офисное здание
    • здание
    • открыто
    • открыт сегодня

    Пакет биграмм более эффективен, чем подход набора слов.

    Оценка слов
    После того, как мы создали наш словарь известных слов, нам нужно оценить вхождение слов в наши данные. Мы видели один очень простой подход — бинарный подход (1 для присутствия, 0 для отсутствия).

    Некоторые дополнительные методы подсчета очков:

    • Подсчет . Подсчитайте, сколько раз каждое слово встречается в документе.
    • Частоты . Вычислите частоту появления каждого слова в документе из всех слов в документе.

    TF-IDF

    Одна из проблем с частотой слов для оценки заключается в том, что наиболее частые слова в документе начинают получать самые высокие оценки. Эти часто встречающиеся слова могут не содержать столько « информационное усиление » для модели по сравнению с некоторыми более редкими и специфическими для предметной области словами. Один из подходов к решению этой проблемы — оштрафовать слова, которые часто встречаются во всех документах . Такой подход называется TF-IDF.

    TF-IDF, сокращенно от термин частота документа с обратной частотой — это статистический показатель , используемый для оценки важности слова для документа в коллекции или корпусе.

    Значение оценки TF-IDF увеличивается пропорционально тому, сколько раз слово появляется в документе, но компенсируется количеством документов в корпусе, содержащих это слово.

    Давайте посмотрим на формулу, используемую для расчета показателя TF-IDF для данного термина x в документе y .

    Формула TF-IDF. Источник: http://filotechnologia.blogspot.com/2014/01/a-simple-java-class-for-tfidf-scoring.html

    Теперь давайте немного разделим эту формулу и посмотрим, как разные части формулы работай.

    • Term Frequency (TF) : оценка частоты встречаемости слова в текущем документе.
    Формула частоты термина
    • Частота обратного члена (ITF) : оценка того, насколько редко слово встречается в документах.
    Формула обратной частоты документа
    • Наконец, мы можем использовать предыдущие формулы для вычисления оценки TF-IDF для данного термина следующим образом:
    Формула TF-IDF

    Пример
    В Python мы можем использовать TfidfVectorizer — класс из библиотеки sklearn для расчета оценок TF-IDF для заданных документов.Давайте использовать те же предложения, что и в примере с набором слов.

    Вывод:

    Я снова добавлю сюда предложения, чтобы облегчить сравнение и лучше понять, как работает этот подход.

    Из этого сообщения в блоге вы узнаете основы НЛП для текста. В частности, вы изучили следующие концепции с дополнительными деталями:

    • NLP используется для применения алгоритмов машинного обучения к тексту и речи .
    • NLTK ( Natural Language Toolkit ) — это ведущая платформа для построения программ Python для работы с данными на человеческом языке
    • Токенизация предложений — это проблема деления строки письменного языка на ее компонент предложения
    • Обозначение слова — это проблема деления строки письменного языка на его компонент слова
    • Цель , исключающего и лемматизации , состоит в том, чтобы уменьшить флексию образует и иногда производные формы слова до общей базовой формы .
    • Стоп-слова — это слова, которые отфильтровываются до или после обработки текста. Они обычно относятся к наиболее распространенным словам в языке.
    • Регулярное выражение — это последовательность символов, которая определяет шаблон поиска .
    • Модель набора слов — это популярный метод и простой метод извлечения признаков , используемый при работе с текстом. Он описывает появление каждого слова в документе.
    • TF-IDF — это статистический показатель , используемый для оценки важности слова слова для документа в коллекции или корпусе.

    Отлично! Теперь мы знаем основы извлечения функций из текста. Затем мы можем использовать эти функции в качестве входных данных для алгоритмов машинного обучения.

    Хотите увидеть все концепции , использованные в еще одном большом примере ?
    — Вот и ты! Если вы читаете с мобильного, прокрутите вниз до конца и нажмите ссылку « Desktop version ».

    Вот интерактивная версия этой статьи , загруженная в Deepnote (облачная платформа Jupyter Notebook). Не стесняйтесь проверить это и поиграть с примерами.

    Вы также можете проверить мои предыдущие сообщения в блоге.

    Если вы хотите получать уведомления, когда я публикую новый пост в блоге, вы можете подписаться на мой свежий информационный бюллетень.

    Вот мой профиль в LinkedIn на случай, если вы захотите связаться со мной. Я буду счастлив быть на связи с вами.

    Спасибо за прочитанное.Надеюсь, статья вам понравилась. Если вам это нравится, пожалуйста, удерживайте кнопку хлопка и поделитесь ею с друзьями. Буду рад услышать ваш отзыв. Если у вас есть вопросы, не стесняйтесь их задавать. 😉

    11 Приложения и примеры НЛП в бизнесе

    Что мы делали до появления онлайн-переводчиков и автокоррекции?

    Многие инструменты, которые делают нашу жизнь проще сегодня, стали возможны благодаря обработке естественного языка (НЛП) — подполе искусственного интеллекта, помогающего машинам понимать естественный человеческий язык.


    Анализируйте неструктурированные данные с помощью инструментов NLP


    Инструменты обработки естественного языка важны для предприятий, которые имеют дело с большими объемами неструктурированного текста, будь то электронные письма, разговоры в социальных сетях, онлайн-чаты, ответы на опросы и многие другие формы данных.

    Применяя НЛП на рабочем месте, компании могут анализировать данные, чтобы найти то, что актуально среди хаоса, и получить ценную информацию, которая помогает автоматизировать задачи и принимать бизнес-решения.

    Итак, как обработка естественного языка может сделать ваш бизнес умнее? Читай дальше что бы узнать.

    1. Анализ настроений

    Понимание естественного языка особенно сложно для машин, когда дело касается мнений, учитывая, что люди часто используют сарказм и иронию. Однако анализ настроений способен распознавать тонкие нюансы в эмоциях и мнениях и определять, насколько они положительны или отрицательны.

    Когда вы анализируете настроения в режиме реального времени, вы можете отслеживать упоминания в социальных сетях (и обрабатывать негативные комментарии до их эскалации), оценивать реакцию клиентов на вашу последнюю маркетинговую кампанию или запуск продукта и получать общее представление о том, как клиенты относятся к твоя компания.

    Вы также можете периодически проводить анализ настроений и понимать, что клиентам нравится и не нравится в конкретных аспектах вашего бизнеса — возможно, им нравится ваша новая функция, но они разочарованы в вашем обслуживании клиентов. Эти идеи могут помочь вам принимать более разумные решения, поскольку они точно показывают, что нужно улучшить.

    Попробуйте этот онлайн-анализатор настроений, чтобы увидеть, как обработка естественного языка сортирует ваш текст по эмоциям:

    Тест с вашим собственным текстом

    Их обслуживание клиентов было ужасным.Я был в ожидании в течение 2 часов! Классифицировать текст

    2. Классификация текста

    Классификация текста, задача анализа текста, которая также включает анализ тональности, включает автоматическое понимание, обработку и категоризацию неструктурированного текста.

    Допустим, вы хотите проанализировать сотни открытых ответов на свой недавний опрос NPS. Выполнение этого вручную займет у вас много времени и в конечном итоге обойдется слишком дорого. Но что, если бы вы могли обучить модель обработки естественного языка автоматически помечать ваши данные за считанные секунды, используя предопределенные категории и применяя свои собственные критерии?

    Вы можете использовать тематический классификатор для ответов на опрос NPS, который автоматически помечает ваши данные по темам, например Поддержка клиентов, Возможности, Простота использования, и Цена .Попробуйте и посмотрите, как он работает!

    3. Чат-боты и виртуальные помощники

    Чат-боты и виртуальные помощники используются для автоматического ответа на вопросы, предназначены для понимания естественного языка и предоставления соответствующего ответа с помощью генерации естественного языка.

    Стандартные системы ответов на вопросы следуют заранее определенным правилам, в то время как чат-боты и виртуальные помощники на базе искусственного интеллекта могут учиться на каждом взаимодействии и понимать, как им следует реагировать. Лучшая часть: они учатся на взаимодействии и со временем улучшаются.

    Эти интеллектуальные машины все чаще присутствуют на переднем крае службы поддержки клиентов, поскольку они могут помочь командам решить до 80% всех рутинных запросов и направить более сложные проблемы агентам-людям. Доступные круглосуточно, чат-боты и виртуальные помощники могут ускорить время ответа и избавить агентов от повторяющихся и трудоемких запросов.

    Извлечение текста, или извлечение информации, автоматически обнаруживает в тексте определенную информацию, такую ​​как имена, компании, места и т. Д.Это также известно как признание именованного объекта. Вы также можете извлекать ключевые слова в тексте, а также предварительно определенные функции, такие как серийные номера и модели продуктов.

    Приложения для извлечения текста включают в себя фильтрацию входящих заявок в службу поддержки и идентификацию конкретных данных, таких как названия компаний, номера заказов и адреса электронной почты, без необходимости открывать и читать каждую заявку.

    Вы также можете использовать извлечение текста для ввода данных. Вы можете извлечь необходимую информацию и настроить триггер для автоматического ввода этой информации в вашу базу данных.

    Извлечение ключевых слов, с другой стороны, дает вам обзор содержания текста, как показывает эта бесплатная модель обработки естественного языка. В сочетании с анализом настроений извлечение ключевых слов может добавить дополнительный уровень понимания, сообщая вам, какие слова клиенты чаще всего используют, чтобы выразить негатив по отношению к вашему продукту или услуге.

    Попробуйте этот онлайн-инструмент для извлечения ключевых слов:

    Протестируйте с вашим собственным текстом

    Илон Маск поделился фотографией скафандра, разработанного SpaceX.Это второе изображение нового дизайна и первое, на котором изображен скафандр в полный рост. Выдержка текста

    5. Машинный перевод

    Машинный перевод (МП) — одно из первых приложений обработки естественного языка. Несмотря на то, что переводы Facebook были объявлены сверхчеловеческими, машинный перевод все еще сталкивается с проблемой понимания контекста.

    Однако, если вы были активным пользователем Google Translate на протяжении многих лет, вы знаете, что он прошел долгий путь с момента его создания, в основном благодаря огромным достижениям в области нейронных сетей и возросшей доступности большие объемы данных.

    Автоматический перевод особенно полезен в бизнесе, поскольку он облегчает общение, позволяет компаниям выходить на более широкую аудиторию и быстро и экономично понимать иностранную документацию.

    6. Обобщение текста

    Автоматическое суммирование говорит само за себя. Он резюмирует текст, извлекая наиболее важную информацию. Его основная цель — упростить процесс просмотра огромных объемов данных, таких как научные статьи, новостной контент или юридическая документация.

    Существует два способа использования обработки естественного языка для обобщения данных: суммирование на основе извлечения , — извлекает ключевые фразы и создает сводку без добавления какой-либо дополнительной информации — и суммирование на основе абстракции , создает новые фразы, перефразирующие первоисточник. Этот второй подход более распространен и работает лучше.

    7. Анализ рынка

    Маркетологи могут извлечь выгоду из обработки естественного языка, чтобы больше узнать о своих клиентах и ​​использовать эту информацию для создания более эффективных стратегий.

    Анализ тем, настроений, ключевых слов и намерений в неструктурированных данных может действительно улучшить ваши маркетинговые исследования, пролив свет на тенденции и возможности для бизнеса. Вы также можете анализировать данные, чтобы определять болевые точки клиентов и следить за своими конкурентами (видя, что у них хорошо работает, а что нет).

    8. Автокоррекция

    Обработка естественного языка играет жизненно важную роль в программах проверки грамматики и функциях автокоррекции. Такие инструменты, как Grammarly, например, используют NLP, чтобы помочь вам улучшить свое письмо, обнаруживая грамматические, орфографические или структурные ошибки.

    9. Классификация намерений

    Классификация намерений состоит из определения цели или цели, лежащих в основе текста. Помимо чат-ботов, обнаружение намерений может принести выгоду в области продаж и поддержки клиентов.

    Анализируя взаимодействия с клиентами, такие как электронные письма, чаты или публикации в социальных сетях, вы можете определить клиентов, которые готовы совершить покупку. Чем быстрее вы сможете обнаружить и классифицировать этих потенциальных клиентов, тем больше у вас шансов превратить их в клиентов. Попробуйте этот классификатор электронной почты и отсортируйте ответы по таким категориям, как «Заинтересованы», «Не заинтересованы» и «Отказаться от подписки».

    Наконец, поиск намерений клиентов в тикетах поддержки клиентов или сообщениях в социальных сетях может предупредить вас о клиентах, подверженных риску оттока, что позволит вам принять меры со стратегией, чтобы вернуть их.

    10. Обнаружение срочности

    Методы НЛП также могут помочь вам обнаружить срочность в тексте. Вы можете обучить модель определения срочности, используя свои собственные критерии, чтобы она могла распознавать определенные слова и выражения, обозначающие серьезность или недовольство. Это поможет вам расставить приоритеты для наиболее важных запросов и убедиться, что они не погребены под грудой неразрешенных запросов.

    Обнаружение срочности помогает сократить время отклика и повысить эффективность, что положительно повлияет на удовлетворенность клиентов.

    11. Распознавание речи

    Технология распознавания речи использует обработку естественного языка для преобразования разговорной речи в машиночитаемый формат.

    Системы распознавания речи являются неотъемлемой частью виртуальных помощников, таких как, например, Siri, Alexa и Google Assistant. Однако в бизнесе появляется все больше и больше случаев использования распознавания речи.Например, добавляя возможности преобразования речи в текст к программному обеспечению для бизнеса, компании могут автоматически расшифровывать звонки, отправлять электронные письма и даже переводить.

    Откройте для себя инструменты обработки естественного языка

    Обработка естественного языка имеет множество интересных приложений.

    Инструменты обработки естественного языка помогают предприятиям обрабатывать огромные объемы неструктурированных данных, таких как заявки в службу поддержки, сообщения в социальных сетях, ответы на опросы и многое другое.

    Они используются не только для получения информации для поддержки принятия решений, но и для автоматизации трудоемких задач.

    Инструменты SaaS — самый доступный способ начать работу с обработкой естественного языка. С такой платформой искусственного интеллекта, как MonkeyLearn, вы можете сразу начать использовать предварительно обученные модели или создать индивидуальное решение НЛП всего за несколько шагов (кодирование не требуется).

    10 удивительных примеров обработки естественного языка

    Изображения: Flickr Unsplash Pixabay Wiki и другие

    Обработка естественного языка (NLP) становится все более важной технологией.

    Это приложение помогает использовать ряд полезных и все более распространенных технологий.

    НЛП становится все более распространенным — от автоматического перевода или завершения предложений до выявления мошенничества со страховкой и запуска чат-ботов.

    Обработка естественного языка часто работает вместе с генерацией естественного языка.

    Оба приложения становятся все более распространенными.

    Gartner предсказывает, что скоро «генерация естественного языка станет стандартной функцией 90 процентов современных платформ искусственного интеллекта и аналитики».

    Если вы новичок в обработке естественного языка, эта статья объяснит, почему это такое полезное приложение.

    Мы также увидим, как это уже влияет и улучшает ряд отраслей, включая финансовые услуги, здравоохранение, беспилотные автомобили и многие другие.

    Что такое обработка естественного языка

    Что такое обработка естественного языка?

    Обработка естественного языка (NLP) — это форма искусственного интеллекта, которая помогает компьютерным программам понимать, интерпретировать, анализировать и манипулировать человеческим языком во время разговора.

    Люди используют устную или письменную речь для общения друг с другом.

    Компьютеры общаются с помощью машинного кода. Это также известно как машинный язык.

    В большинстве случаев компьютерная коммуникация базового уровня использует двоичные коды.

    Более 70 лет назад программисты использовали перфокарты для связи со своими машинами.

    Обработка естественного языка использует технологии, большие данные и сложные алгоритмы для упрощения этого процесса.

    Это приложение позволяет людям легко общаться с компьютерами.

    Его можно увидеть в ряде обычных повседневных инструментов, таких как Alexa или Siri.

    Для чего используется обработка естественного языка?

    Обработка естественного языка используется для решения ряда задач. Например, НЛП автоматически предотвращает отправку электронного письма без указанного вложения. Его также можно использовать для резюмирования значений больших или сложных документов, процесс, известный как автоматическое резюмирование.

    Данные все чаще становятся неструктурированными. Это означает, что обработка и преобразование в полезную информацию может быть трудной и отнимать много времени.

    Обработка естественного языка и анализ тональности позволяют проводить классификацию текста.

    Это видит алгоритм чтения документа и помещения его в правильную категорию.

    Типичным примером этого является фильтр спама в вашей электронной почте.

    Обработка естественного языка также помогает быстро и эффективно анализировать большие потоки данных.

    Человеку может потребоваться много часов, чтобы провести аналогичный поиск, и его результаты могут быть утомительными и ошибочными.

    Это приложение делает обработку естественного языка полезной для анализа всего, от медицинских записей до сообщений в социальных сетях

    Помощь технологиям преодолеть языковой барьер

    Обработка естественного языка и машинный перевод помогают преодолевать языковые барьеры.

    По мере того, как объем онлайн-информации продолжает расти, возможность легкого доступа к информации на иностранном языке приобретает все большее значение.

    Машинный перевод

    NLP помогает нам получать точные и надежные переводы иностранных текстов.

    Обработка естественного языка также помогает оптимизировать процесс анализа тональности.

    Алгоритмы с обработкой естественного языка способны понимать смысл текста.

    Это может помочь определить популярность продукта или услуги.

    Он также используется телевизионными и продюсерскими компаниями для наблюдения за приемом публики новых шоу.

    Обработка естественного языка также влияет на системы вопросов-ответов, как это видно в Siri и Google.

    Это приложение также помогает чат-ботам и виртуальным помощникам общаться и совершенствоваться.

    Эти примеры показывают, что обработка естественного языка имеет ряд реальных приложений.

    Эффективное использование обработки естественного языка позволяет людям легко общаться с помощью компьютерных технологий.

    Каковы этапы обработки естественного языка

    Каковы этапы обработки естественного языка?

    Четыре этапа НЛП включают сегментацию предложения, токенизацию слов, тегирование части речи или морфосинтаксические теги и синтаксический анализ или синтаксический анализ зависимостей.Некоторыми известными приложениями НЛП являются машинный перевод, чат-боты, оптическое распознавание символов и распознавание речи

    .

    Для эффективного функционирования обработки естественного языка необходимо выполнить ряд шагов.

    Эти шаги являются ключевыми для правильного функционирования обработки естественного языка.

    Если они не будут соблюдены, системы обработки естественного языка будут пытаться понять документ и могут потерпеть неудачу.

    Какие проблемы возникают при обработке естественного языка

    Правильно примененная обработка естественного языка — невероятно эффективное приложение.

    Однако, как и многие технологии, правильная реализация сталкивается с рядом проблем.

    При одноразовом предложении разрешения неоднозначности добиться было трудно.

    Это требует, чтобы приложение было достаточно интеллектуальным, чтобы разделять абзацы или стены текста на соответствующие блоки предложений.

    Хотя сейчас это более простой процесс, он по-прежнему важен для правильного функционирования обработки естественного языка.

    Части понимания речи

    Формальное понимание — ключ к обучению машины.

    В приложениях для обработки естественного языка это означает, что система должна понимать, как каждое слово вписывается в предложение, абзац или документ.

    Инструменты тегирования частей речи являются ключом к обработке естественного языка для успешного понимания смысла текста.

    Части речевых тегов и графиков зависимостей также являются ключом к развитию словарного запаса.

    Хотя большинство приложений НЛП могут понимать простые предложения, им сложно работать со сложными наборами словаря.

    НЛП также должно уметь связывать различные части словарного запаса.

    Это ключ к пониманию более широкого значения документа.

    Модели, основанные на векторном пространстве, такие как Word2vec, помогают в этом процессе, однако им трудно понять лингвистические или семантические словарные отношения.

    Это может привести к трудностям в понимании контекста текста.

    Многие слова с одинаковым написанием могут иметь разные значения.

    Например, берег полностью отличается от берега реки.

    Ключом к преодолению некоторых из этих трудностей является построение надежного графа знаний, ориентированного на специфику предметной области.

    Это позволяет системе различать «Мне нравится работать в банке» и «Мне нравится быть на берегу реки».

    Улучшение методов с помощью вероятностных подходов является ключом к помощи алгоритму НЛП в определении контекста.

    С аналогичными трудностями можно столкнуться с семантическим пониманием и при идентификации местоимений или именованных сущностей.

    Эти проблемы необходимо преодолеть, чтобы НЛП стало совершенно надежной системой.

    ПОДРОБНЕЕ — Приложения компьютерного зрения в 10 отраслях промышленности

    Приложения для обработки естественного языка в финансах

    Обработка естественного языка может помочь банкам оценить кредитоспособность клиентов.

    Благодаря NLP эти оценки могут быть выполнены точно с минимальными финансовыми записями.

    Это приложение видит алгоритмы обработки естественного языка, анализируя другую информацию, такую ​​как активность в социальных сетях или геолокация кандидата.

    Lenddo использует NLP для точного присвоения кредитных баллов соискателям. Он использует традиционные и «нетрадиционные» данные в качестве социальных сетей для определения баллов.

    Анализ этих факторов позволяет НЛП оценить привычки кандидатов и их отношения.

    Эти связанные факторы помогают создать точный кредитный рейтинг.

    Lenddo — сингапурская компания по разработке технологических решений.

    Они разработали приложение Lenddo.

    Это использует NLP для точного присвоения кредитных баллов заявителям.

    В сотрудничестве с FICO, фирмой по аналитическому программному обеспечению, приложения Lenddo уже работают в Индии.

    Здесь, по данным Всемирного банка, около половины индийцев не получают должного уровня финансовой поддержки.

    Приложения

    Lenddo помогают кредиторам лучше оценивать кандидатов, а это означает, что миллионы людей могут безопасно и ответственно получить доступ к кредитам.

    Приложения

    Lenddo в настоящее время также используются в Мексике, Филиппинах и Индонезии.

    БОЛЬШЕ: Equifax запускает систему кредитного скоринга на базе машинного обучения

    Персонализация банковского обслуживания

    Обработка естественного языка также помогает банкам персонализировать свои услуги.

    Лондонская компания Personetics использовала обработку естественного языка для разработки чат-бота Assist.

    Это разработано, чтобы помочь персонализированному банковскому делу. Assist можно интегрировать в веб-сайты, платформы обмена сообщениями и приложения.

    Он использует предыдущие взаимодействия клиента, чтобы понять запросы и ответить на запросы, такие как изменение паролей.

    Чат-бот Королевского банка Канады использует NLP для персонализации клиентского опыта

    Чат-бот РБК использует форму искусственного интеллекта под названием NLP, чтобы рекомендовать клиентам способы сэкономить деньги

    Королевский банк Канады уже интегрировал Assist в свое приложение для мобильного банкинга.

    Personetics сообщил об увеличении использования приложения на 20% после интеграции с Assist.

    Аналогичным образом SAS разработала платформу SAS.

    Использует обработку естественного языка для анализа отзывов клиентов и улучшения обслуживания клиентов.

    Облачное решение, платформа SAS использует такие инструменты, как текстовый майнер и контекстный анализ.

    Это позволяет алгоритмам понимать и сортировать данные, содержащиеся в формах обратной связи с клиентами.

    Эти данные представлены в виде уведомлений на панели инструментов, помогая банку установить личную связь с клиентом.

    Королевский банк Шотландии — всего лишь одно финансовое учреждение, использующее платформу SAS.

    Контекстный анализ SAS использует НЛП и машинное обучение для анализа отзывов клиентов

    БОЛЬШЕ: 10 приложений машинного обучения в финансах

    Оптимизация контрактных процессов

    С помощью языка программирования Python обработка естественного языка помогает организациям быстро обрабатывать контракты.

    Компания JPMorgan Chase разработала COIN (сокращение от Contract Intelligence), приложение для интеллектуального анализа текста, которое может считывать и анализировать коммерческие кредитные контракты.

    COIN может обрабатывать документы, выделяя и извлекая определенные слова или фразы.

    В ручном режиме это повторяющаяся и трудоемкая задача, часто подверженная человеческим ошибкам.

    Сообщается, что это приложение НЛП ежегодно экономит компании 360 000 часов.

    Это приложение НЛП помогает ускорить выполнение трудоемких задач.

    Следовательно, квалифицированные сотрудники могут концентрировать свое время и усилия на более сложных или важных задачах.

    JPMorgan Chase осознает, что автоматизация и сложные инструменты открывают безграничные возможности в банковском секторе.

    Джейми Даймон Генеральный директор JPMorgan Chase был большим сторонником искусственного интеллекта и его возможностей трансформировать банковское дело

    Автоматизация также означает, что процесс поиска может помочь JPMorgan Chase идентифицировать релевантную информацию о клиентах, которую люди, проводившие поиск, могли упустить.

    Как и другие приложения NLP, это позволяет компании лучше понимать своих клиентов.

    БОЛЬШЕ: JPMorgan Chase нанимает еще одного высокопоставленного эксперта по искусственному интеллекту

    БОЛЬШЕ: JPMorgan создает виртуального помощника на базе искусственного интеллекта для поддержки своих клиентов

    Оптимизация медицинского обслуживания с помощью NLP

    Natural Language Processing помогает сектору здравоохранения оптимизировать администрирование.

    Это помогает противодействовать растущей проблеме выгорания врачей.

    Исследование Медицинского журнала Новой Англии показало, что 83% респондентов обеспокоены выгоранием врачей.

    Более половины респондентов также считают, что автоматизация административных задач снизит нагрузку на врачей.

    Большая часть этого администрирования касается постоянного просмотра и обновления электронных медицинских карт.

    Инструменты

    NLP позволят врачам автоматически диктовать EHR во время консультаций с пациентами.

    Они также смогут быстрее получить доступ к записям.Автоматизация НЛП не только повысит эффективность, но и позволит практикующим тратить больше времени на взаимодействие со своими пациентами.

    WellSpan Health в Пенсильвании использует таким образом инструменты голосовой диктовки НЛП.

    Р. Хэл Бейкер, доктор медицины, является главным информационным директором и старшим вице-президентом по клиническим усовершенствованиям WellSpan.

    По его мнению, это «гораздо более совместный подход, не говоря уже о более эффективном. Я могу разговаривать и с врачом, и с пациентом одновременно, поэтому мне не нужно выходить из комнаты и пересчитывать весь визит снова через некоторое время.Это позволяет мне проводить больше времени в присутствии пациента ».

    ПОДРОБНЕЕ: 10 основных способов воздействия искусственного интеллекта на здравоохранение

    Повышение грамотности пациентов

    Обработка естественного языка также помогает улучшить понимание пациентом.

    Пациенты все чаще используют порталы для доступа к своим медицинским картам. Это делается с целью помочь пациенту сделать осознанный выбор образа жизни.

    Однако польза может быть реализована только в том случае, если пациент понимает свои записи.

    Опрос, проведенный в 2016 году, показал, что 15% пациентов изо всех сил пытались понять свои записи ЭУЗ.

    Ограниченное понимание пациента также может продлить консультации.

    Практикующие могут решить, что им нужно остановиться и подробно объяснить термины и результаты.

    Обработка естественного языка может применяться к данным EHR.

    В 2017 году исследователи использовали инструменты обработки естественного языка, чтобы сопоставить медицинские термины с клиническими документами и аналогами на непрофессиональном языке.

    Это было сделано с целью облегчения понимания пациентом.

    В аналогичном исследовании ученые разработали инструменты обработки естественного языка, чтобы связать медицинские термины с простыми определениями.

    Когда пациент входит в портал, чтобы просмотреть свою ЭМК, он может легко расшифровать сложные термины и результаты.

    Это помогает пациенту лучше понять свое состояние.

    Хотя оба исследования дали интересные результаты, еще предстоит разработать систему, которая могла бы использоваться в реальных сценариях.

    Выявление пациентов, наиболее нуждающихся в помощи

    Внешние факторы, такие как нестабильность жилищных условий, а также психические расстройства, могут затруднить соблюдение пациентами режима лечения.

    Пациентам, не соблюдающим рекомендованные планы лечения, часто может потребоваться дальнейшее лечение.

    Эти пациенты также могут нести дополнительные расходы на лечение в течение своей жизни.

    Массачусетская больница общего профиля использует НЛП и машинное обучение для структурирования данных перед передачей пациентам рекомендованных планов лечения

    Обработка естественного языка, а также инструменты машинного обучения могут упростить регистрацию социальных детерминант здоровья пациента.

    Поскольку эта информация часто поступает в виде неструктурированных данных, доступ к ней может быть затруднен.

    Опять же, НЛП и машинное обучение могут улучшить доступ, упорядочить и структурировать данные перед их представлением в удобной форме.

    Исследователи из Массачусетской больницы общего профиля использовали таким образом НЛП и машинное обучение.

    Точно так же обработка естественного языка может помочь улучшить уход за пациентами с поведенческими проблемами.

    Beacon Health Options — поставщик услуг по управлению поведенческим здоровьем.

    Они используют НЛП и машинное обучение для сбора неструктурированных данных с целью выявления пациентов, которым грозит наибольший риск выпадения из брешей в системе здравоохранения.

    Д-р Эмма Стэнтон — заместитель главного врача компании Beacon Health Options.

    Она рассказала, что «Наша цель — перейти от реактивной модели, которая учитывает только исторические события, к тому, чтобы стать гораздо более прогнозирующим, упреждающим и целевым поставщиком услуг»,

    Stanton рассматривает это приложение как способ помочь «невероятно уязвимому сегменту» общества.

    БОЛЬШЕ: Искусственный интеллект в медицине — 10 лучших приложений

    Tesla — один из многих производителей автомобилей, которые разработали технологию самоуправления с использованием различных ИИ, включая обработку естественного языка.

    Обработка естественного обучения при разработке беспилотных транспортных средств

    Производители автомобилей работают над созданием автономных транспортных средств.

    Для достижения автономии необходимо использовать искусственный интеллект и сложные инструменты, такие как обработка естественного языка.

    Помимо обеспечения автономности, NLP также позволит пассажирам взаимодействовать с медиа, такими как видеоигры, во время путешествия в автомобиле.

    Одним из ключей к успеху любой новой технологии является ее способность завоевать доверие потребителя.

    Обработка естественного языка станет ключевым фактором в процессе обучения водителей доверять автономным транспортным средствам.

    Интеллектуальный персональный помощник BMW позволяет давать инструкции — это пример обработки естественного языка в беспилотных автомобилях.

    Ключом к полностью автоматическому автомобилю будет способность устно общаться с автомобилем.

    Другими словами, пассажир просто сядет в машину и вместо того, чтобы вести машину или программировать, Saatnav просто скажет машине, куда ехать.

    Алгоритмы

    НЛП и ИИ будут ключом к достижению такого уровня общения и понимания.

    Для достижения этой цели компания BMW разработала личного помощника в автомобиле.

    Как и другие умные помощники, это приложение с голосовым управлением.

    Этот помощник не только помогает водителю найти ближайшую заправочную станцию ​​или найти путь, но и управляет такими функциями в автомобиле, как контроль температуры или выбор музыки.

    По мере развития этого приложения, наряду с другими решениями для интеллектуального вождения, NLP будет играть ключевую роль в таких функциях, как виртуальный камердинер.

    ПОДРОБНЕЕ: 33 ведущих мировых компаний, работающих над самоуправляемыми автомобилями

    Tesla использует обработку естественного языка в своей функции Enhanced Summon, которая позволит вам поднять автомобиль голосом.

    В этом приложении вместо того, чтобы идти к машине, она подъедет и заберет вас.

    Tesla разрабатывает это приложение как функцию вызова.

    Точно так же обработка естественного языка позволит автомобилю обеспечивать интерактивный опыт.

    Это приложение особенно полезно в экстренных случаях, например, когда водитель становится недееспособным.

    Здесь 5G и NLP позволят третьей стороне получить доступ к транспортному средству и направить его до безопасной остановки.

    Персональные помощники в автомобиле еще не достигли такого уровня возможностей.

    Однако скорость, с которой развиваются технологии, означает, что это недалеко.

    Чат-боты для обмена сообщениями помогают компаниям общаться с клиентами

    Бот Facebook Messenger все чаще используется предприятиями для связи с клиентами.

    Инструменты обработки естественного языка являются ключом к такому развитию функциональности.

    Uber в 2015 году присоединился ко многим компаниям для запуска бота Facebook Messenger.

    Бот Uber Messenger на базе NLP

    Бот Uber разработан, чтобы сделать заказ автомобиля быстрым и легким.

    Этот процесс дополнительно оптимизируется, если Messenger имеет доступ к адресу назначения.

    В 2016 году Mastercard также запустила чат-бота, совместимого с Facebook Messenger.

    Выступая в роли виртуального помощника, бот Mastercard помогает пользователям отслеживать их привычки в расходах.

    Он также предупреждает пользователей о потенциальных преимуществах их карты.

    Этот бот позволяет пользователям легко управлять своими финансами без необходимости адаптации к новому приложению.

    Эта оптимизация подключения становится популярной.

    Недавно проведенный опрос показал, что 73% людей предпочитают чат в режиме реального времени через Messengers, а не по телефону или электронной почте для общения.

    Подобные статистические данные слишком важны, чтобы их игнорировать.

    Особенно, когда компании также узнают, что каждый месяц у Facebook Messenger 1,2 миллиарда активных пользователей.

    Marriott, международная сеть отелей, использует чат-бота Facebook Messenger, чтобы позволить клиентам изменять бронирования или использовать баллы.

    Между тем, канцелярские товары Staples используют своих ботов для отправки клиентам персонализированных обновлений и уведомлений о доставке.

    БОЛЬШЕ: 10 самых мощных чат-ботов сегодня

    Маркетинговые чат-боты У бренда макияжа

    Sephora также есть чат-бот в Facebook Messenger.

    Чат-бот Sephora позволяет клиентам легко записываться на прием.

    Интеграция с виртуальным чат-ботом для художников Sephora также помогает покупателям идентифицировать продукты, такие как определенные оттенки губной помады.

    Это помогает упростить и ускорить процесс покупки.

    Точно так же чат-бот Pizza Hut’s Messenger позволяет быстро заказать пиццу.

    Он также напоминает вам о прошлых и любимых покупках и выделяет текущие предложения, которые могут вас заинтересовать.

    Чат-бот Pizza Hut’s Messenger

    ПОДРОБНЕЕ: Dominos использует ИИ для приготовления идеальной пиццы

    Индивидуальный подход к общению между потребителями и брендами — несомненно, путь вперед.

    Развивая присутствие в Facebook Messenger, бренды могут общаться с клиентами в непринужденной манере.

    Помогает создать бренд и укрепить лояльность к нему, даже не чувствуя себя труднопродаваемым.

    Обработка естественного языка позволяет автоматизировать общение с клиентами.

    Это помогает бренду укрепить присутствие и поддерживать коммерческую узнаваемость.
    Автоматизация также позволяет сотрудникам компании сосредоточиться на более важных задачах.

    БОЛЬШЕ: Распознавание лиц: все, что вам нужно знать

    Amazon’s Echo — хороший пример потребительского продукта с использованием обработки естественного языка

    Включение личных помощников

    В последние годы все большее распространение получают цифровые персональные помощники, такие как Alexa.

    Успех этих ботов во многом зависит от использования инструментов обработки и генерации естественного языка.

    НЛП не только является ключом к функционированию цифровых помощников, но также помогает этим инструментам развиваться и улучшаться с течением времени.

    Каждый раз, когда Alexa или Siri отвечает неправильно, она использует данные, полученные из ее ответа, для улучшения и правильного ответа в следующий раз, когда вопрос будет задан.

    Alexa может выполнять более 70 000 навыков.

    НЛП и машинное обучение сыграли ключевую роль в такой быстрой эволюции.

    Он также выиграл от решения Amazon предоставить разработчикам бесплатный доступ к AVS.

    Это позволяет сторонним разработчикам создавать инструменты и функции для Alexa.

    В настоящее время более 28 000 устройств умного дома могут интегрироваться с Alexa.

    Это число будет только увеличиваться.

    Больше, чем просто удобный инструмент, Alexa, как и Siri, представляет собой реальное приложение искусственного интеллекта.

    Анализ настроений и эффективный мониторинг социальных сетей с помощью NLP

    Знание того, что люди говорят о вас или ваших продуктах, является ключом к поддержанию хорошей репутации.

    Если у вашего продукта плохая репутация, это может привести к краху вашего бизнеса.

    Опрос BrightLocal показал, что 92% клиентов читают онлайн-обзоры перед покупкой.

    86% этих клиентов решат не совершать покупку, если обнаружат значительное количество отрицательных отзывов.

    Инструменты обработки естественного языка, такие как Wonderboard от Wonderflow, собирают и анализируют отзывы клиентов.

    Это позволяет предприятиям видеть, как получают товары или услуги.

    Благодаря мониторингу компании, реагирующие на запросы клиентов, могут реагировать на проблемы и поддерживать хорошую репутацию.

    Анализ настроений и социальные сети

    Обработка естественного языка позволяет предприятиям легко отслеживать социальные сети.

    Это делается в процессе анализа настроений.

    Анализ тональности помогает определить отношение и намерения писателя.

    Обработка естественного языка также помогает с разрешением кореференции.

    Это ключ к правильной интерпретации текста компьютером.

    Например, сайт социальной сети Twitter часто наводнен сообщениями, в которых обсуждаются телепрограммы.

    Использование текстовой аналитики драйвера НЛП для отслеживания реакции зрителей в социальных сетях помогает продюсерской компании увидеть, как воспринимаются сюжетные линии и персонажи.

    Sprout Social использует инструменты НЛП для отслеживания активности в социальных сетях, связанной с репутацией бренда.

    Текстовая аналитика также может использоваться для привлечения рекламодателей.

    Вместо того, чтобы просто предлагать цифру просмотров, телекомпания может показать рекламодателям точную демографическую информацию, имеющуюся у программы.

    Это позволяет рекламодателям лучше понять, как телепрограмма может соответствовать бренду.

    Инструменты для прослушивания социальных сетей, такие как Sprout Social, стремятся использовать этот потенциальный источник отзывов клиентов.

    Sprout Social использует инструменты НЛП для отслеживания активности в социальных сетях, связанных с брендом.

    Все чаще крупные организации, такие как General Motors, используют социальные сети для улучшения своей репутации и улучшения продукции.

    Прогнозирование и управление рисками с помощью обработки естественного обучения

    Обработка естественного языка также может помочь компаниям прогнозировать риски и управлять ими.

    Одна компания, предлагающая решения на основе NLP, — это лондонская Kortical.

    Их платформа Kore предназначена для помощи финансовым учреждениям в разработке систем искусственного интеллекта для прогнозирования рисков.

    Сообщается, что неназванный инвестиционный банк использовал Kortical для оптимизации и ускорения процесса прогнозирования торговых рисков.

    Платформа

    Kore предназначена для помощи финансовым учреждениям в разработке систем искусственного интеллекта для прогнозирования рисков.

    Kore смогла легко проанализировать и распределить по категориям почти 5 миллионов сделок овернайт, которые необходимо было обработать организации.

    Kotical утверждает, что их шаблоны прогнозов улучшили время анализа на 30%.

    Среди других организаций, использующих эти системы, NHS использует Kortical для сокращения затрат и отходов.

    Снижение риска в сфере здравоохранения

    Для финансового сектора способность НЛП снижать риск и улучшать модели риска может оказаться бесценной.

    Помимо выявления потенциального мошенничества или инсайдерской торговли, NLP также может помочь обеспечить соблюдение нормативных требований.

    Это приложение также полезно для индустрии здравоохранения, особенно в таких областях, как фармаконадзор.

    Это относится к исследованиям, проведенным после того, как лекарство поступило в продажу.

    Продолжая контролировать использование лекарства, компания может собирать информацию о его побочных эффектах.

    Это в основном включает поиск побочных эффектов лекарственных препаратов в электронных медицинских картах пациентов.

    Используя инструменты НЛП, компании могут легко отслеживать медицинские записи, а также платформы социальных сетей для выявления небольших тенденций и закономерностей.

    Обычно это делается путем поиска именованных сущностей с распознаванием и обнаружением связи.

    Ручной поиск может занять много времени, повторяться и быть подверженным человеческим ошибкам.

    NLP позволяет распознавать именованные сущности, а также обнаруживать отношения в реальном времени с почти идеальной точностью.

    Обработка естественного языка позволяет компаниям лучше управлять операционными рисками и отслеживать их.

    Это, в свою очередь, не только делает процессы более безопасными и надежными, но также помогает сократить расходы и сократить количество ошибок.

    Синюэ Арройо Основатель Taiger использует решения, основанные на НЛП, для страховой отрасли.

    NLP для оптимизации обработки страховых претензий

    Обработка страховых случаев может занять много времени.

    Агенты должны проверять заявки, сопоставлять информацию с политиками и часто взаимодействовать с заявителем.

    Это часто долгий, затяжной процесс. Однако обработка естественного языка может помочь ускорить эту задачу.

    Программное обеспечение IBM для анализа текстов Watson Explorer и Taiger — это решения для страховой отрасли, основанные на НЛП.

    Оба решения способны ускорить и оптимизировать обработку претензий.

    IBM Watson Explorer может обрабатывать большие массивы как структурированных, так и неструктурированных данных с минимальной ошибкой.

    Это приложение полезно для обработки страховых случаев.

    Его также могут использовать сотрудники службы поддержки клиентов при поиске нужной информации.

    ПОДРОБНЕЕ: Aon сотрудничает со стартапом Zesty.ai по страхованию искусственного интеллекта для преобразования андеррайтинга

    Westpac Bank использовал IBM Watson для увеличения взаимодействия с клиентами с 40% до 92% клиентов.

    Достижение заметных результатов

    IBM утверждает, что Watson Explorer помог неназванному ведущему страховщику организовать свои данные в доступной базе данных.

    Это помогло агентам колл-центра, работающим в компании, легко получить доступ и обработать информацию, касающуюся страховых случаев.

    Представление Watson Explorer помогло сократить время обработки претензий с 2 ​​дней до 10 минут.

    Это помогло 14 000 агентов компании сэкономить в среднем около 3 секунд на звонок.

    Watson Explorer внедрен рядом ведущих организаций, таких как Westpac Bank.

    Ускорение обработки претензий с использованием обработки естественного языка помогает быстрее разрешать претензии клиентов.

    Это помогает повысить удовлетворенность клиентов.

    Это также позволяет операторам сосредоточиться на более сложных или важных задачах.

    Аналогичным образом, программное обеспечение Taigers разработано, чтобы позволить страховым компаниям автоматизировать системы обработки претензий.

    Этот виртуальный помощник может искать претензию, извлекая соответствующую информацию и предоставляя страховым агентам нужную информацию.

    Ускорение доступа к нужной информации также избавляет агентов от необходимости постоянно задавать вопросы клиентам.

    Опять же помогает сэкономить время и оптимизировать процесс.

    Программное обеспечение

    Taigers универсально и масштабируемо.

    Его можно использовать для обработки ряда претензий от утерянных вещей до претензий по поводу дорожно-транспортных происшествий или повреждений дома.

    БОЛЬШЕ: Allianz внедряет ИИ для обработки претензий

    Приложения для обнаружения мошенничества

    Мошенничество со страховкой — это дорогостоящие расходы.

    Это также способствует увеличению цен на страховые взносы, что затрудняет получение защиты честными людьми.

    Обработка естественного языка помогает страховым компаниям обнаруживать потенциальные случаи мошенничества.

    Azati занимается внедрением решений НЛП в этой области.

    Они разработали систему машинного обучения, основанную на НЛП, которая оказывается впечатляюще точной при обнаружении причин мошенничества.

    Это не единственная компания, которая занимается разработкой в ​​этой области.

    Тем временем Health Fidelity предоставляет программное обеспечение для обработки естественного языка для выявления случаев мошенничества в секторе здравоохранения.

    Health Fidelity использует NLP для определения структуры неструктурированных данных.

    HF Reveal NLP

    Health Fidelity — это механизм обработки естественного языка.

    Он может выполнять ряд функций от моделирования управления рисками до обработки неструктурированных данных.

    Это приложение можно использовать для обработки письменных заметок, таких как клинические документы или направления пациентов.

    Еще одной особенностью программного обеспечения является механизм терминологии.

    Его можно использовать для поиска и определения важных фраз или слов и адаптировать к этой конкретной задаче.

    Во время обучения этой модели машинного обучения NLP он научился бы не только определять релевантную информацию в форме претензий, но и определять, когда эта информация может быть мошеннической.

    Обработка естественного языка для борьбы с преступностью Программное обеспечение

    для обработки естественного языка может помочь в борьбе с преступностью и обеспечить аналитику кибербезопасности.

    NLP может быстро анализировать и извлекать полезные сведения как из структурированных, так и из неструктурированных наборов данных.

    Это приложение становится все более важным, поскольку объем производимых неструктурированных данных продолжает расти.

    Sintelix понимает отношения между словами (NLP в действии) и распознает сущности, обеспечивая возможности извлечения сущностей и взаимосвязей с высокой точностью на нескольких языках.

    Sintelix использует программное обеспечение на базе НЛП, чтобы помочь властям найти закономерности и взаимосвязи в данных о преступлениях

    Sintelix — одна из компаний, предлагающих решения в этой области.

    Sintelix использует программное обеспечение и алгоритмы обработки естественного языка для сбора и извлечения текста или данных как из структурированных, так и из неструктурированных источников.

    Это приложение способно точно понимать отношения между словами, а также распознавать сущности и отношения.

    Он также работал на нескольких языках.

    Продолжая разрабатывать и интегрировать НЛП и другие интеллектуальные решения на интеллектуальных устройствах, специалисты по разведке получают больше информации и возможностей.

    Выявление ложных преступлений

    Исследователи Кардиффского университета и Мадридского университета Карла III разработали систему искусственного интеллекта VeriPol.

    Используя интеллектуальные алгоритмы и NLP, VeriPol может выявлять ложные преступления и ложные заявления о краже.

    VeriPol использует NLP для анализа письменных заявлений, выявляя шаблоны, которые обычно связаны с ложными заявлениями.

    Эта разработка по сути является проверкой письменного слова на детекторе лжи. Ученые-компьютерщики, стоящие за этим программным обеспечением, утверждают, что оно способно работать с точностью 91%.

    Разработчики считают, что VeriPol может помочь полиции решить, куда лучше всего вложить свои ресурсы.

    Это также может оказаться полезным для выявления представителей общественности, которые подают ложные заявления.

    Это преступление само по себе и требует для правоохранительных органов драгоценного времени и денег.

    VeriPol уже используется правоохранительными органами Испании.

    Доктор Камачо-Колладос сказал: «В конечном итоге мы надеемся, что, продемонстрировав возможность автоматического обнаружения, это в первую очередь удержит людей от лжи полиции».

    Обработка естественного языка только собирается повысить функциональность и важность

    Обработка естественного языка становится все более распространенным интеллектуальным приложением.

    НЛП играет ключевую роль в помощи людям в понимании документов для построения надежных моделей прогнозирования рисков и обнаружения мошенничества.

    По мере того, как объем данных, особенно неструктурированных, которые мы производим, продолжает расти, НЛП станет ключом к его классификации, пониманию и использованию.

    НЛП будет играть жизненно важную роль — от обнаружения преступлений до виртуальных помощников и умных автомобилей по мере развития технологий.

    ПОДРОБНЕЕ — Приложения компьютерного зрения в 10 отраслях промышленности

    5 Примеры классификации текста на практике

    Искусственный интеллект меняет практически все отрасли, и анализ текста является ключевой областью интереса.Причина в том, что произошел взрывной рост неструктурированных текстовых данных — почти 80% данных в большинстве организаций, — которые быстро становятся непрактичными для анализа одними людьми.

    Мы уже говорили о некоторых передовых методах создания классификатора текста, но как такой инструмент может помочь вашему бизнесу? Давайте подробнее рассмотрим классификацию документов и некоторые примеры из реальной жизни.

    Что такое классификация документов?

    Организациям необходимо классифицировать документы, чтобы их текстовыми данными было легче управлять и использовать.Например, компаниям может потребоваться классифицировать входящие заявки в службу поддержки клиентов, чтобы они отправлялись нужным агентам службы поддержки клиентов.

    Пример классификации заявок в службу поддержки

    При ручном подходе персоналу необходимо будет отсортировать каждый текст и присвоить ему ярлык или категорию индивидуально. Проблема в том, что ручная классификация может быть трудоемкой, подверженной ошибкам и дорогостоящей.

    Вот почему многие организации обращаются к машинному обучению (ML) и обработке естественного языка (NLP) для автоматической организации текстов в одну из нескольких предопределенных категорий.Неважно, очень короткие тексты (например, твиты) или целые документы (например, новостные статьи), возможность быстро классифицировать эти данные повышает эффективность организации и освобождает персонал для работы над задачами более высокого уровня.

    5 Практических примеров классификации текста

    Учитывая важность классификации текста, вот пять практических примеров использования, о которых бизнес-лидеры должны знать.

    1. Классификатор спама Gmail

    Спам всегда раздражал пользователей электронной почты, и эти нежелательные сообщения могут стоить офисным работникам значительного количества времени, чтобы справиться с ними вручную.Большинство почтовых сервисов фильтруют спам на основе ряда правил или факторов, таких как адрес электронной почты отправителя, вредоносные гиперссылки, подозрительные фразы и т. Д. Но единого определения спама не существует, и некоторые нежелательные электронные письма все равно могут доходить до пользователей.

    Вот почему Google недавно решил обновить свои фильтры Gmail, используя собственную платформу машинного обучения под названием TensorFlow. Google смог обучить новые алгоритмы машинного обучения блокировать дополнительно 100 миллионов спам-сообщений каждый день .Более того, эти новые алгоритмы классификации электронной почты могут определять закономерности с течением времени на основе того, что отдельные пользователи Gmail сами считают спамом.

    2. Классификатор настроений Great Wolf Lodge

    Great Wolf Lodge (GWL), сеть курортов и крытых аквапарков, расширила свою широкую цифровую стратегию, используя ИИ для классификации комментариев клиентов на основе настроений. Они разработали то, что они называют Лексикографом искусственного интеллекта Великой волчьей ложи (GAIL) .

    GWL использует концепцию чистой промоутерской оценки (NPS) для оценки опыта отдельных клиентов. Вместо того, чтобы использовать оценку NPS для определения удовлетворенности клиентов, GAIL определяет, являются ли клиенты чистым промоутером , недоброжелателем или нейтральной стороной на основе ответов в виде произвольного текста, публикуемых в ежемесячных опросах клиентов. Это аналогично прогнозированию настроения клиентов: положительных , отрицательных или нейтральных .GAIL, по сути, «читает» комментарии и формирует мнение.

    Чистая оценка промоутера может использоваться для определения недоброжелателей, промоутеров или пассивных сторон (нейтральная сторона). Источник: helphift.com

    Благодаря этим усилиям компания надеется лучше понять своих гостей и улучшить качество обслуживания клиентов. Например, анализируя комментарии недоброжелателей, «Ложа Великого Волка» узнает области своей службы, которые нуждаются в улучшении.

    GAIL была обучена с использованием более 67 000 обзоров и имеет точность 95 процентов.Анализ этих неструктурированных данных вручную занял бы слишком много времени для людей, но GAIL может проанализировать эти данные за секунды и определить, является ли автор сетевым промоутером, недоброжелателем или нейтральной стороной.

    3. Обнаружение языка вражды в Facebook

    Facebook — с почти 1,7 миллиарда ежедневных активных пользователей — естественно, размещает на платформе контент, который нарушает ее правила. Среди этого негативного содержания — язык вражды. Определение и выявление языка ненависти — одна из самых больших политических и технических проблем для Facebook и подобных платформ.

    Facebook решает эту проблему, заставляя экспертов проверять сообщения, обнаруженные автоматически с помощью классификатора текста AI. Сообщения, помеченные AI, проверяются так же, как сообщения, о которых сообщают пользователи. Фактически, только в первом квартале 2020 года платформа удалила 9,6 миллиона единиц контента, помеченных как разжигание ненависти.

    Объем удаления языка вражды на основе искусственного интеллекта в Facebook. Источник: Wired

    Однако определить, какой контент содержит язык вражды, намного сложнее, чем контент с насилием или откровенным содержанием.Алгоритмы ИИ должны понимать тонкий смысл текста с помощью НЛП, анализировать культурный контекст и выражаемые нюансы, а затем определять, является ли он оскорбительным, без неправильного наказания невиновного контента.

    Пример языка вражды. Разжигание ненависти труднее обнаружить, чем агрессивный или откровенный контент. Источник: arxiv.org

    Чтобы увеличить, насколько ИИ может помочь людям, вовлеченным в цикл, Facebook создал коллекцию из более чем 10 000 мемов с разжиганием ненависти, которые объединяют изображения и текст, чтобы стимулировать новые исследования.

    4. Детектор политической предвзятости двухпартийной прессы

    Двухпартийная пресса — это новостное агентство, которое стремится продвигать прозрачную журналистику, пытаясь навешивать ярлыки на предвзятость каждой публикуемой статьи. Однако в последнее время издание обратилось к AI и NLP для систематического прогнозирования политической предвзятости.

    Публикация экспериментировала с несколькими алгоритмами машинного обучения, наборами данных и конфигурациями и обнаружила, что лучший предсказатель политической предвзятости — это модель, в которой используется архитектура преобразователя BERT Google.Они также обнаружили, что набор данных, который дал лучший прогноз предвзятости, был основан на списке статей Ad Fontes Media, который был вручную помечен для каждой статьи. Теперь двухпартийная пресса использует свой инструмент искусственного интеллекта, чтобы классифицировать и оценивать свои статьи как левые или правые и с минимальным или экстремальным уровнем предвзятости.

    5. Сообщение о несоответствующем профиле LinkedIn

    В LinkedIn работает более 590 миллионов профессионалов в более чем 200 странах. Чтобы платформа оставалась безопасной и профессиональной, LinkedIn прилагает много усилий для выявления и устранения действий, нарушающих ее Условия обслуживания, таких как спам , мошенничество , преследование или дезинформация .Одна из таких попыток — обнаружить и удалить профили с неприемлемым содержанием. Неприемлемый контент может варьироваться от ненормативной лексики до рекламы незаконных услуг.

    Сначала платформа вручную помечала профили, которые содержали неуместные слова или фразы. Этот процесс не был масштабируемым и ограничивал общее количество несоответствующих профилей, которые могли появиться в LinkedIn. Со временем стало намного труднее управлять растущим списком оскорбительных слов и фраз.

    Теперь платформа социальных сетей помечает профили, которые содержат неприемлемый контент, с помощью модели машинного обучения.Эта модель классификации была обучена с использованием набора данных общедоступного профиля, помеченного как «подходящий» или «несоответствующий», который был тщательно отобран, чтобы ограничить количество ложных срабатываний. LinkedIn продолжает совершенствовать свой алгоритм машинного обучения и набор обучающих программ, одновременно исследуя услуги переводчиков Microsoft, чтобы использовать машинное обучение на всех поддерживаемых платформой языках.

    Рассмотрите классификацию документов для вашего бизнеса

    Как видите, классификация текста имеет широкий спектр вариантов использования для бизнеса.Неструктурированные данные продолжают расти огромными темпами, и самые инновационные компании используют машинное обучение и искусственный интеллект, чтобы использовать эту информацию для достижения лучших бизнес-результатов.

    Пост «5 примеров классификации документов ИИ в действии» впервые появился на сайте Opinosis Analytics.

    5 примеров классификации документов AI в действии

    Связанные

    8 примеров NLP — обработка естественного языка в повседневной жизни [поиск, электронная почта и многое другое]

    Что такое обработка естественного языка, или NLP вкратце? Если вы не уверены, вы не одиноки.Многие люди мало что знают об этой увлекательной технологии, но все мы используем ее ежедневно. Фактически, если вы читаете это, вы использовали НЛП сегодня, не осознавая этого.

    Что такое НЛП?

    Natural Language Processing — это то, что компьютеры и смартфоны используют для понимания нашего языка, как устного, так и письменного. Поскольку мы используем язык для взаимодействия с нашими устройствами, НЛП стало неотъемлемой частью нашей жизни. НЛП может быть сложно реализовать правильно, вы можете прочитать об этом здесь, но когда оно оказывается успешным, оно дает огромные преимущества.

    реальных примеров НЛП

    Вот восемь примеров того, как НЛП улучшает вашу жизнь, а вы этого не замечаете.

    Более быстрый набор текста с использованием NLP

    Каждый раз, когда вы вводите текст при составлении сообщения или поискового запроса, NLP помогает вам печатать быстрее.

    1. Автозаполнение предлагает остальную часть слова.

    2. Интеллектуальный ввод предлагает следующее слово в предложении.

    Мессенджеры, поисковые системы и онлайн-формы используют их одновременно.

    Точное письмо с использованием НЛП

    Когда вы составляете электронное письмо, сообщение в блоге или любой документ в Word или Google Docs, NLP поможет вам писать более точно:

    3. Проверка орфографии удаляет орфографические ошибки, опечатки или стилистически некорректное написание (американское / британское).

    4. Программа проверки грамматики гарантирует, что вы используете пунктуацию правильно, и предупредит, если вы используете неправильный артикль или предложение.

    Такой инструмент, как Grammarly (я фанат!), Использует оба и объясняет, почему вам нужно сделать исправление:

    Улучшенный поиск с использованием NLP

    Когда вы ищете в Google, множество различных алгоритмов НЛП помогают вам находить вещи быстрее.Понимание запросов и документов составляет основу поиска Google. С точки зрения непрофессионала, запрос — это ваш поисковый запрос, а документ — это веб-страница. Поскольку мы пишем их на нашем языке, НЛП играет важную роль в поиске. Прелесть НЛП в том, что все это происходит без необходимости знать, как это работает.

    5. Автокоррекция находит правильные ключевые слова для поиска, если вы что-то ошиблись или использовали менее распространенное имя.

    6. Обнаружение дубликатов сопоставляет контент, повторно опубликованный на нескольких сайтах, для отображения различных результатов поиска.

    7. Обнаружение спама удаляет страницы, которые соответствуют ключевым словам поиска, но не предоставляют фактические ответы поиска.

    Вот пример того, как Новости Google распознают неправильное написание «jon key» и показывают только один результат по этой теме из каждого новостного выпуска. Обратите внимание, как слова «в отставку» совпали с аналогичными словами «в отставку» и «в отставку».

    Продуктивная рассылка электронной почты с использованием NLP

    Почтовые клиенты постоянно защищают вас от спама. Фактически, используя НЛП, они различают разные типы писем, которые выходят за рамки классических спам-фильтров:

    8. Классификация электронной почты — это важная функция Gmail, которая разделяет электронные письма на основные (ваш личный адрес электронной почты), социальные (уведомление от Facebook и т.п.) и рекламные сообщения (информационные бюллетени, на которые мы подписываемся).

    Обработка естественного языка повсюду

    Как видите, обработка естественного языка широко распространена, и в ближайшие годы она станет только более мощной и полезной. Виртуальные помощники, такие как Cortana от Microsoft и Alexa от Amazon, становятся все более популярными.Компании обращаются к чат-ботам для различных взаимодействий с пользователем. Мы продолжим создавать все больше и больше языков, которые потребуют анализа.

    Потребители уже получают выгоду от НЛП, но и бизнес тоже. Например, любая компания, которая собирает отзывы клиентов в свободной форме в виде жалоб, публикаций в социальных сетях или результатов опросов, таких как NPS, может использовать NLP, чтобы найти в этих данных действенные идеи. Хотя не все так просто.

    Здесь, в Thematic, мы используем NLP, чтобы помочь клиентам идентифицировать повторяющиеся закономерности в их данных обратной связи с клиентами.Мы также оцениваем, насколько положительно или отрицательно относятся к клиентам, и находим способы улучшить их общее впечатление.

    Sky TV использует наше программное обеспечение, чтобы понять отзывы своих подписчиков и получить полезную информацию, особенно в отношении впечатлений от просмотра и показателей удовлетворенности клиентов. Применяя наши передовые алгоритмы обработки естественного языка к данным еженедельных опросов, Sky TV может понять, как повышение цен влияет на клиентов и что они могут сделать больше для увеличения удержания клиентов — важные идеи, которые имеют огромное значение для продукта и общей бизнес-стратегии.

    Если вы в настоящее время собираете много качественных отзывов, мы будем рады помочь вам собрать практические идеи, применяя НЛП. Запланируйте демонстрацию или начните бесплатную пробную версию Thematic.

    .

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *