NLP là gì? những lợi ích kinh doanh của NLP đã giảng giải

NLP là một nhánh của ai cho phép máy tính hiểu, xử lý và tạo tiếng nói giống như mọi người - và việc sử dụng nó trong buôn bán đang phát triển chóng vánh.

Xem thêm: ngôn ngữ lập trình tư duy nlp

định nghĩa NLP

NLP (NLP) là nhánh của trí óc nhân tạo (AI) can hệ đến giao tiếp: làm thế nào 1 máy tính mang thể được lập trình để hiểu, xử lý và tạo ra tiếng nói giống như 1 người?

mặc dù thuật ngữ ban đầu nói tới khả năng đọc của một hệ thống, nó đã trở thành 1 trong khoảng thông tục cho phần đông các tiếng nói học tính toán. các danh mục phụ bao gồm tạo tiếng nói đột nhiên (NLG) - khả năng tạo giao du của chính máy tính - và hiểu tiếng nói khi không (NLU) - khả năng hiểu tiếng lóng, phát âm sai, sai chính tả và những biến thể khác trong ngôn ngữ.

cách NLP

NLP hoạt động thông qua học máy (ML). những hệ thống máy học lưu trữ những trong khoảng và bí quyết chúng kết hợp có nhau giống như bất kỳ dạng dữ liệu nào khác. các cụm trong khoảng, câu và đôi khi rất nhiều sách được đưa vào các công cụ ML nơi chúng được xử lý dựa trên những lệ luật ngữ pháp, thói quen ngôn ngữ thực tế của mọi người hoặc cả hai. Sau đấy, máy tính tiêu dùng dữ liệu này để sắm những loại và ngoại suy những gì tiếp theo. Lấy phần mềm dịch thuật, ví dụ: Trong tiếng Pháp, tôi sẽ đến công viên. Đây là khu vực Je Je vais au parc , vì thế học máy dự báo rằng tôi sẽ tới shop, cũng sẽ bắt đầu với khăn Je vais au . Giáo dục phần lớn các gì máy tính cần sau đó là trong khoảng dành cho cửa hàng.

áp dụng NLP

Dịch máy là một trong những áp dụng NLP rẻ hơn, nhưng nó ko được tiêu dùng đa dạng nhất. tìm kiếm là. Mỗi lúc bạn tìm kiếm thứ gì đó trong Google hoặc Bing, bạn đang sản xuất dữ liệu vào hệ thống. khi bạn nhấp vào kết quả tìm kiếm, hệ thống sẽ xem đây là công nhận rằng kết quả tậu thấy là đúng và dùng thông báo này để kiếm tìm rẻ hơn trong tương lai.

Chatbots hoạt động theo cộng một cách: Chúng tích hợp sở hữu Slack, Microsoft Messenger và các chương trình trò chuyện khác nơi chúng đọc tiếng nói bạn sử dụng, sau đấy bật lúc bạn nhập cụm trong khoảng kích hoạt. những trợ lý giọng nhắc như Siri và Alexa cũng lao vào vật dụng lúc họ nghe thấy các cụm từ như Hey Hey, Alexa. đó là lý do vì sao những nhà phê bình đề cập rằng những chương trình này luôn lắng nghe: giả dụ họ không, họ sẽ không bao giờ biết khi nào bạn cần chúng. Trừ lúc bạn bật 1 vận dụng theo bí quyết tay chân, các chương trình NLP phải hoạt động ở chế độ nền, chờ cụm trong khoảng đó.

Ngay cả khi họ luôn ở ấy, NLP chẳng hề là Big Brother. NLP làm rộng rãi điều tốt cho thế giới hơn là xấu. Chỉ cần hình dung cuộc sống của bạn mà ko cần tìm kiếm Google. Hoặc rà soát chính tả, dùng NLP để so sánh các từ bạn nhập sở hữu các từ trong tự vị. So sánh hai bộ dữ liệu cho phép người rà soát chính tả xác định các gì sai và đưa ra bắt buộc.

Xem thêm: Mindalife

thí dụ NLP

kiếm tìm và rà soát chính tả là rất phổ thông, chúng tôi thường coi chúng là điều hiển nhiên, đặc thù là trong công tác nơi NLP sản xuất tăng năng suất triệt để . Bạn muốn biết bạn còn lại bao lăm ngày nghỉ? Đừng gọi nhân sự. Tiết kiệm thời gian và hỏi Talla, 1 chatbot tìm kiếm chính sách của tổ chức để tìm câu tư vấn. Trên điện thoại và cần số cuối quý? nhắc tới chúng trong quá trình trò chuyện và phát động tìm kiếm âm thanh của bạn, SecondMind sẽ hiển thị câu trả lời trên màn hình của bạn. đơn vị kiêu hãnh mang công cụ kiếm tìm tích hợp của mình làm những cuộc gọi tài nguyên các bạn và kế toán ngắn hơn đến mười lần.

NLP cũng giúp nhà tuyển dụng bố trí duyệt sơ yếu lý lịch, lôi kéo các ứng viên phổ thông và thuê phổ biến người lao động sở hữu trình độ . Phát hiện thư rác tiêu dùng NLP để hạn chế email ko mong muốn khỏi hòm thư đến của bạn; các chương trình như Outlook và Gmail sử dụng nó để sắp xếp thơ từ 1 số người cố định vào các thư mục bạn tạo.

các công cụ như phân tách tình cảm giúp các công ty chóng vánh nhận ra những tweet về chúng là thấp hay xấu để họ có thể xử lý những mối quan tâm của khách hàng. phân tích tình cảm ko chỉ xử lý những từ trên công cụ truyền thông xã hội, nó phá vỡ vạc bối cảnh mà chúng xuất hiện. Chỉ 30 phần trăm các trong khoảng tiếng Anh là hăng hái, Skye Morét, nhà hiển thị dữ liệu tại công ty phân tích Periscopic - phần còn lại là trung tính hoặc thụ động. do vậy, NLP giúp đơn vị hiểu gần như hơn về 1 bài đăng: xúc cảm của người sử dụng đằng sau những trong khoảng trung lập đó là gì?

Theo truyền thống, những doanh nghiệp dùng NLP để phân chiếc phản hồi là hăng hái hoặc bị động. Nhưng Ryan Smith, phó chủ tịch cấp cao về thị trấn hội và đổi mới tại FleishmanHillard, nhắc rằng những công cụ hiện giờ xác định những cảm xúc chuẩn xác hơn, như buồn, phản ứng và ám ảnh.

Xem thêm: http://www.dronestagr.am/author/mindalife/