ПРОЕКТЫ И СТАРТАПЫ ОБРАБОТКИ ЕСТЕСТВЕННОГО ЯЗЫКА, КОТОРЫЕ МОЖНО ПРОСМОТРЕТЬ В 2017 ГОДУ

Обработка естественного языка стала еще одним модным словом в эти годы. Но не все действительно понимают, что такое НЛП и как его можно использовать для повышения эффективности процесса и положительного воздействия на ваш бизнес.

Что такое обработка естественного языка

Начнем с основ. Обработка естественного языка (НЛП) - это способность компьютерной программы понимать человеческую речь в том виде, в каком она произносится. Это компонент искусственного интеллекта (ИИ) - еще одна большая тенденция этих лет.

Другими словами, обработка естественного языка - это область информатики, искусственного интеллекта и компьютерной лингвистики, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими языками. Это компьютерная деятельность, при которой компьютеры анализируют, понимают и генерируют естественный язык. Это включает автоматизацию любых или всех лингвистических форм, действий или методов общения, таких как беседа, переписка, чтение, письменное сочинение, публикация, перевод, чтение по губам и так далее.

Фактически, обработка естественного языка - это один из аспектов машинного обучения, больших данных и искусственного интеллекта, который может действительно все изменить.

Как сегодня используется обработка естественного языка

Вы когда-нибудь разговаривали со своим компьютером или смартфоном? Всего несколько лет назад этот вопрос можно было бы задать из научно-фантастического фильма. Но благодаря достижениям в обработке естественного языка теперь вы можете попросить свой телефон отправить текстовое сообщение определенному человеку, и он сделает это за вас. Самый очевидный пример - Siri: Siri, позови« Евгения Предеина », и она зовет его. Но давайте посмотрим на другие примеры, которые могут помочь вашему бизнесу процветать!

  • Извлечение информации

Многие важные решения на финансовых рынках все больше отдаляются от человеческого надзора и контроля. Алгоритмическая торговля становится все более популярной - форма финансового инвестирования, полностью контролируемая технологиями. Но на многие из этих финансовых решений влияют новости, журналистика, которая по-прежнему ведется преимущественно на английском языке. Таким образом, основной задачей НЛП стало получение этих текстовых объявлений и извлечение информации в формате, который можно использовать в алгоритмических торговых решениях. Например, новости о слиянии компаний могут иметь большое влияние на торговые решения, а скорость, с которой слияние, игроки, цены, кто кого приобретает, могут быть включены в торговый алгоритм, могут иметь последствия для прибыли в миллионах долларов.

  • Машинный перевод

Вы также могли использовать для себя обработку естественного языка, если когда-либо использовали ссылку «перевести» внутри Facebook для перевода иностранного языка на свой собственный.
Google - компания, занимающая передовые позиции в области машинного перевода, использующая собственный статистический движок для своей службы перевода Google. Проблема с технологиями машинного перевода заключается не в переводе слов, а в сохранении смысла предложений - сложной технологической проблеме, лежащей в основе обработки естественного языка.

  • Борьба со спамом

Другой способ использования НЛП - это классификация текста. Google и другие поставщики услуг электронной почты используют его, чтобы определить, является ли электронное письмо спамом. Спам-фильтры стали важной первой линией защиты от нежелательной электронной почты.

  • Обобщение

Разрабатываются и используются другие программы НЛП, которые могут автоматически суммировать длинные документы или извлекать релевантные ключевые слова для поиска. Правовая система использует эти типы приложений, например, чтобы помочь юристам сортировать тысячи страниц документов по любому судебному делу в поисках необходимой информации.
Информационная перегрузка - реальное явление в нашу цифровую эпоху, и наш доступ к знаниям и информации уже намного превышает наши возможности понять их. Это тенденция, которая не показывает никаких признаков замедления, и поэтому способность резюмировать значение документов и информации становится все более важной. Это действительно помогает извлекать нужную информацию из огромных объемов данных.

  • Эмоциональное значение

Маркетологи используют НЛП для анализа настроений, объединяя миллионы твитов и других сообщений в социальных сетях, чтобы определить, как пользователи относятся к конкретному продукту или услуге. Он может превратить весь Twitter или Facebook в одну гигантскую фокус-группу.

  • Ответ на вопрос

Поисковые системы предоставляют нам большой объем информации, но, как правило, они все еще довольно примитивны, когда дело доходит до фактических ответов на конкретные вопросы, задаваемые людьми. С каждым годом становится все лучше и лучше. И компании предсказывают, что чат-боты; Другая растущая тенденция - взять на себя некоторые функции обслуживания клиентов всего за пять лет, обеспечивая автоматические ответы в режиме реального времени на простые проблемы и вопросы обслуживания клиентов.

Преимущества обработки естественного языка для поиска на сайте

В настоящее время одним из самых популярных способов использования обработки естественного языка является поиск по сайту. Интернет-покупатели заметили, насколько сильно изменилась электронная коммерция за эти годы и что онлайн-шоппинг стал гораздо менее неприятным занятием, чем это было всего несколько лет назад, но для большинства покупателей технологические изменения, происходящие за кулисами, невидимы. . Внедрение обработки естественного языка является одним из ключевых факторов изменений в электронной коммерции сегодня, и влияние, которое эти технологии оказывают на качество обслуживания клиентов, является как далеко идущим, так и мощным.
Итак, здесь вы найдете ключевые преимущества НЛП и ответы на вопрос, почему это лучше, чем алгоритм поиска по акциям или другие традиционные поисковые запросы на основе ключевых слов и текста.

  • Лучшие результаты. Семантический поиск дает именно то, что ищут ваши клиенты.
  • Обработка поиска расшифровывает, что на самом деле имеют в виду ваши клиенты. Ваши клиенты - люди, они делают орфографические ошибки, путают бренды с товарами и забывают детали. НЛП ликвидирует разрыв, когда возникают эти ошибки. НЛП соединяет точки, чтобы поиск был безупречным.
  • Больше добытых данных означает больше данных для роста. Измерение того, что ищут ваши клиенты, является ключевым моментом в улучшении вашего бизнеса. Благодаря огромной глубине данных, представленных NLP, вы можете анализировать данные в огромной степени, узнавая о привычках и тенденциях клиентов по всей вашей потребительской базе. Эти данные могут быть применены от мерчендайзинга к SEO, маркетинговых кампаний к продажам и т. Д.
  • Возможности комплексного поиска исключают неэффективные результаты. Обработка естественного языка рассматривает всю картину, а не только отдельные ключевые слова в поиске, предоставляя результаты, которые являются суммой их частей. Результаты, которые могут быть ошибочно определены при поиске по тексту или случайно пропущены в запросах по ключевым словам.
  • Персонализация. Такие компании, как Peerius, NOSTO и RichRelevance, используют машинное обучение вместе с NLP, чтобы улучшить процесс покупки. Эти поставщики используют данные для продолжения предоставления рекомендаций, основанных на поведении на сайте и предыдущих поисковых привычках.

Давайте посмотрим на пару примеров. Возьмем, к примеру, Zimmermann, онлайн-продавца модной одежды из Австралии, который использует поиск Klevu. Принятие Zimmermann решения на основе НЛП в его магазине электронной торговли можно продемонстрировать, например, выполнив поиск по запросу ботинок до щиколотки. Как показано на изображении ниже, результаты поиска очень точны.

Очевидно, что если клиент использует поиск на сайте и ему представлен случайный ассортимент нерелевантных продуктов или, что еще хуже, страница «Результаты не найдены», этот клиент, скорее всего, покинет сайт, и потенциальная продажа будет потеряна. Однако нанесенный ущерб идет гораздо дальше, поскольку этот покупатель вряд ли вернется для будущих покупок. Если покупатель покидает сайт после неудовлетворительного впечатления, а затем посещает сайт конкурента, поиск на котором дает быстрые и точные результаты, нетрудно догадаться, в чем будет заключаться лояльность покупателя, когда дело доходит до покупок в будущем. Жизненно важно понимать «пожизненную ценность» клиентов, взвешивая преимущества инвестиций в поиск по сайту, основанный на НЛП.

Более того, Gartner прогнозирует, что к 2020 году 85% взаимодействий с клиентами будут управляться без вмешательства человека.

Источник: Centric digital

Например, Amazon’s Echo в настоящее время является лидером пакета НЛП с функцией распознавания голоса, что является следующим шагом в воспроизведении опыта взаимодействия с человеком-представителем. Покупатели, купившие Echo, в целом увеличивают свои расходы на 10 процентов, причем половина этого увеличения идет непосредственно на продукты Amazon.

Прослушивание социальных сетей стало важным инструментом для интернет-магазинов, которые хотят понимать покупательские привычки потребителей, прогнозировать спрос на продукцию или отслеживать тенденции, чтобы создавать прилипчивые маркетинговые сообщения. Рассмотрим анализ Черной пятницы: люди много говорят о похмелье в Черную пятницу. Таким образом, фармацевтические бренды, такие как Адвил, Тайленол и т. Д., Могли бы использовать эту тенденцию, упоминая «средства от похмелья» в своих маркетинговых кампаниях в реальном времени в этот день, и увеличивать продажи.

НЛП дает огромные возможности для соединения миров офлайн и онлайн. Давайте посмотрим на влиятельных лиц обработки естественного языка, за которыми вам будет интересно следить.

Интересные стартапы по обработке естественного языка, которые нужно знать

  • Klevu
    Klevu - это решение для мгновенного поиска по сайту для магазинов электронной коммерции. Собственно самая продвинутая самообучающаяся технология поиска по сайту для интернет-магазинов. Это финский технологический стартап, который помогает интернет-магазинам превращать посетителей в клиентов. Поиск Klevu ориентирован на молниеносный и релевантный поиск с действенным анализом поиска покупателей и простой интеграцией самообслуживания. Klevu Enterprise Edition обеспечивает поиск на естественном языке, простоту ведения каталога и глубокое понимание покупательского опыта.
  • EnglishCentral
    EnglishCentral делает улучшение навыков английского языка увлекательным и эффективным, превращая популярные веб-видео в эффективные средства изучения языка. Студенты EnglishCentral могут выбирать из тысяч увлекательных видеороликов, выучивать слова с помощью системы интервального обучения, а затем говорить и получать мгновенную обратную связь с помощью собственной технологии оценки речи.
  • Yummly
    Yummly создает интеллектуальную, индивидуальную и удобную платформу для вкуса, чтобы ответить на вопрос, что мы будем есть сегодня вечером. Они понимают, анализируют, добывают и соединяют продукты питания с данными, предлагая умные, личные и полезные продукты, которые радуют пользователей.
  • Vurb
    Миссия Vurb - создать более умный, более связанный цифровой мир, который позволит людям во всем мире делать больше из того, что они хотят, в одном месте. Vurb, признанное Apple и TIME Лучшим новым приложением, - это единственное приложение для поиска, которое дает вам предложения и результаты, адаптированные к тому, что вам нравится, и держит вас в курсе актуальных тем, которые вам интересны. Это лучший способ искать, сохранять и выполнять работу в одном простом приложении.
  • Insight Engines
    Insight Engines создает интеллектуальных помощников по поиску, которые понимают естественный язык для передачи данных в вашей организации. Это позволяет каждому проводить сложные корреляции, получать новую информацию и получать своевременные ответы, необходимые для решения критических бизнес-проблем.
  • MindMeld
    MindMeld - технологическая платформа, которая позволяет компаниям создавать интеллектуальные диалоговые интерфейсы для любого приложения или устройства. Самые инновационные компании мира используют свою платформу для поддержки голосовых помощников и помощников в чате нового поколения, которые позволяют пользователям быстро находить информацию и перемещаться по ней в различных приложениях. MindMeld получил широкое признание как лидер в области вычислений на естественном языке.
  • Desti
    Desti - это радикально новый способ поиска и планирования путешествий на мобильном устройстве. Они работают с технологией, меняющей правила игры, которая использует технологию поиска на естественном языке и искусственный интеллект, чтобы пользователи могли находить именно то, что они ищут, на основе множества критериев, а не только цены или дат поездки. Их миссия - сделать планирование путешествий максимально увлекательным и безболезненным.
  • MarketMuse
    MarketMuse - это платформа на базе искусственного интеллекта, которая помогает специалистам по цифровому маркетингу создавать лучшие планы контента и более эффективные стратегии контента. Посредством семантического машинного обучения крупномасштабного веб-контента они оценивают релевантность темы и выявляют некачественный контент на вашем сайте, выявляя пробелы в темах и повышая эффективность контента.
  • Idibon
    Idibon помогает компаниям понимать данные на их языках. Используя передовые технологии обработки естественного языка и науки о данных, Idibon берет неструктурированные данные, такие как электронные письма, мгновенные сообщения и социальные сети, и предоставляет структурированные ответы на ключевые вопросы бизнес-аналитики.
  • Kngine
    Kngine - это движок знаний, который предназначен для того, чтобы дать вам прямой ответ на ваши вопросы.
    Kngine основан на убеждении, что есть люди, у которых есть вопросы, и что информации достаточно в сети, чтобы ответить на них. Специально для мобильных пользователей, которым нужен ответ, а не так много страниц, которые могут или не могут привести к ответам. Они создали самый продвинутый в мире механизм ответов на вопросы, который отвечает даже на большее количество вопросов, чем Wolfram | Alpha, Siri, Evi, Google, Bing и другие. Их движок - первая в мире многоязычная система ответов на вопросы с поддержкой английского, немецкого, испанского и арабского языков.
  • Agolo
    Agolo обобщает информацию быстрее и шире, чем любой человек. Agolo помогает аналитикам действовать стратегически, а не обрабатывать информацию.
  • AddStructure
    Addstructure предлагает белую платформу для понимания естественного языка для розничных продавцов и брендов. Он помогает розничным продавцам реализовывать поиск на естественном языке на их собственной платформе и совместим с несколькими розничными каналами, включая обычные, локальные, мобильные, голосовые и чат-ботов.
  • NetBase
    NetBase анализирует сообщения в социальных сетях в режиме реального времени, используя NLP, чтобы получать информацию для брендов и розничных продавцов для принятия деловых решений. Компания извлекает информацию из сообщений в социальных сетях, чтобы понять восприятие и потребности клиентов, а также помочь компаниям контролировать репутацию своих брендов.
  • Inbenta
    Inbenta предоставляет комплексное автоматизированное решение для обслуживания клиентов, основанное на технологиях AI, NLP и машинного обучения. Он помогает компаниям улучшить онлайн-отношения со своими клиентами с помощью интеллектуального поиска, чат-ботов и поискового устройства для электронной коммерции.

Факторы влияния на обработку естественного языка

  • Дэниел Боброу - научный сотрудник лаборатории интеллектуальных систем исследовательского центра Пало-Альто, известный созданием программы искусственного интеллекта STUDENT. Боброу был президентом Американской ассоциации искусственного интеллекта (AAAI), председателем Общества когнитивных наук и главным редактором журнала Искусственный интеллект.
  • Ролло Карпентер - создатель Jabberwacky и Cleverbot. Его работы по искусственному интеллекту Джордж и Джоан заняли первое место в конкурсе Лебнера в 2005 и 2006 годах. В 2010 году Карпентер выиграл конкурс машинного интеллекта Британского компьютерного общества.
  • Ноам Хомский - американский лингвист, философ, когнитивист, историк, социальный критик и политический деятель. Иногда его называют отцом современной лингвистики, Хомский также является важной фигурой в аналитической философии и одним из основоположников когнитивной науки. Кроме того, он является автором основополагающей работы Синтаксические структуры, которая произвела революцию в лингвистике с помощью универсальной грамматики. АйКеннет Колби - американский психиатр, занимавшийся теорией и применением информатики и искусственного интеллекта в психиатрии. Колби был пионером в разработке компьютерных технологий как инструмента для понимания когнитивных функций и помощи пациентам и врачам в процессе лечения.
  • Дэвид Ферруччи - главный следователь команды, создавшей Ватсона. Он руководил командой IBM и академических исследователей и инженеров по разработке компьютерной системы Watson, которая выиграла телевизионную викторину. Он также является основателем, генеральным директором и главным научным сотрудником Elemental Cognition, предприятия, основанного на естественном обучении: искусственном интеллекте, который понимает мир так же, как люди.
  • Дэниел Джурафски - профессор лингвистики и компьютерных наук Стэнфордского университета. Вместе с Джеймсом Х. Мартином он написал учебник Обработка речи и языка: введение в обработку естественного языка, распознавание речи и компьютерную лингвистику.
  • Роджер Шенк - американский теоретик искусственного интеллекта, когнитивный психолог, ученый, реформатор образования и предприниматель. Он представил теорию концептуальной зависимости для понимания естественного языка.
  • Алан Тьюринг является создателем теста Тьюринга. Он был английским ученым-компьютерщиком, математиком, логиком, криптоаналитиком и биологом-теоретиком. Он оказал большое влияние на развитие теоретической информатики, обеспечив формализацию концепций алгоритма и вычислений с помощью машины Тьюринга, которую можно рассматривать как модель компьютера общего назначения. Тьюринг считается отцом теоретической информатики и искусственного интеллекта.
  • Джозеф Вайценбаум является автором чаттербота ELIZA. Он был немецко-американским ученым-компьютерщиком и почетным профессором Массачусетского технологического института. Премия Вайценбаума названа в его честь. Сейчас его считают одним из отцов современного искусственного интеллекта.
  • Терри Виноград - профессор информатики в Стэнфордском университете и содиректор Стэнфордской группы взаимодействия человека и компьютера. Он известен в области философии разума и искусственного интеллекта своей работой над естественным языком с использованием программы SHRDLU.
  • Уильям Аарон Вудс - исследователь в области обработки естественного языка, непрерывного понимания речи, представления знаний и технологий поиска на основе знаний. В настоящее время он заинтересован в использовании технологий, чтобы помочь людям систематизировать и использовать информацию в организациях.
  • Стивен Вольфрам - генеральный директор и основатель компании Wolfram Research, создатель языка программирования для понимания естественного языка Wolfram Language и вычислительной машины для обработки естественного языка Wolfram Alpha.
  • Виктор Ингве был профессором лингвистики в Чикагском университете. Он был одним из первых исследователей компьютерной лингвистики и обработки естественного языка, использования компьютеров для анализа и обработки языков. Он создал первую программу для создания случайных, но правильно сформированных выходных предложений по заданному тексту.

Надеюсь, эта статья была вам интересна! Если вас интересует мир технологий и инноваций, я рекомендую вам подписаться на нашу ежемесячную рассылку новостей, чтобы получать последние новости в этой отрасли.

Первоначально опубликовано на «https://apiumhub.com/tech-blog-barcelona Факты/.