ỨNG DỤNG NLP TRONG KINH DOANH

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên mang lại cho máy móc khả năng đọc, hiểu và rút ra ý nghĩa từ ngôn ngữ của con người. Trong trí tuệ nhân tạo thì xử lý ngôn ngữ tự nhiên là một trong những phần khó nhất vì nó liên quan đến việc phải hiểu ý nghĩa ngôn ngữ-công cụ hoàn hảo nhất của tư duygiao tiếp. Nhưng với sự trợ giúp của Machine Learning giúp xác định được sự không chắc chắn của ngôn ngữ con người. 
PHÂN TÍCH CẢM XÚC 

Phân tích cảm xúc của khách hàng đang được ứng dụng rộng rãi ở hầu hết các lĩnh vực thông qua dữ liệu trên mạng xã hội, website, email, call center,… cho phép doanh nghiệp nắm bắt được quan điểm của khách hàng về sản phẩm và dịch vụ. Lắng nghe giọng nói của người tiêu dùng đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về những gì khách hàng nói mà NLP là cách tốt nhất để hiểu ngôn ngữ của con người và phân tích tình cảm đằng sau nó. 

Cảm xúc (tiêu cực hoặc tích cực) là giá trị quan trọng đại diện cho quan điểm người dùng thể hiện qua phương tiện truyền thông xã hội thậm chí cảm xúc còn có thể quyết định lựa chọn của khách hàng. Do đó, với sự giúp đỡ của NLP, các công ty có thể hiểu khách hàng của họ tốt hơn để cải thiện trải nghiệm điều này sẽ giúp các doanh nghiệp thay đổi vị trí thị trường. 

Ví dụ: Nếu khách hàng khiếu nại qua tin nhắn hoặc email về các vấn đề của họ với dịch vụ hoặc sản phẩm, hệ thống Xử lý ngôn ngữ tự nhiên sẽ nhận ra cảm xúc, phân tích văn bản và đánh dấu để phản hồi tự động nhanh chóng. Tất cả điều này giúp tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Hoặc thậm chí các doanh nghiệp có thể xác định được những đề cập của người dùng trên web và phương tiện truyền thông xã hội về Thương hiệu của doanh nghiệp và định lượng xem cảm xúc đang là tiêu cực, trung lập hay tích cực. 

NHẬN DIỆN GIỌNG NÓI

Đối với những doanh nghiệp cung cấp giải pháp dịch vụ tổng đài hay chăm sóc khách hàng, nhận diện giọng nói đóng vai trò khá quan trọng. Phân tích tone giọng từ đó xác định cảm xúc khách hàng giúp doanh nghiệp có thể nắm bắt được mức độ hài lòng của họ. 

TRÍCH XUẤT VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU

Nhiều quyết định quan trọng trong các doanh nghiệp đang dần dần rời khỏi sự giám sát và kiểm soát của con người. Thông tin có giá trị ẩn sâu trong những thông tin dữ liệu lớn trên các phương tiện truyền thông xã hội. Phần lớn nội dung tin tức được trình bày dưới dạng văn bản, infographics và hình ảnh. Một nhiệm vụ quan trọng, của Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, là lấy các văn bản này, phân tích và trích xuất thông tin liên quan theo định dạng có thể được sử dụng trong các khả năng ra quyết định. 

Với sự xuất hiện của các thuật toán thống kê tiên tiến, các chương trình hiện có khả năng sử dụng suy luận thống kê để hiểu cuộc hội thoại của con người bằng cách tính xác suất của kết quả nhất định. Chương trình kết hợp xử lý Ngôn ngữ tự nhiên và Machine Learning có thể liên tục cải thiện với nhiều dữ liệu hơn mà nó đã xử lý. Tất cả những insight giá trị ẩn trong các dữ liệu phi cấu trúc đang trở nên khả thi hơn với sự tiến bộ công nghệ. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên chính là tiềm năng to lớn cho các doanh nghiệp.

Trí tuệ nhân tạo đang tạo nên kỷ nguyên công nghệ mới tạo ra nhiều giá trị cơ hội phát triển cho doanh nghiệp. Nắm bắt công nghệ mới và biết cách ứng dụng trong thực tế phù hợp với tình hình hiện tại sẽ mang đến những bước phát triển đột phá cho doanh nghiệp. 

 

3 Comment

  1. Nik John

    You may notice these commands are a lower-level implementation of data generation. They’ll create new rows in the database for you, but won’t necessarily produce all of the attributes you may need for an individual item.

    1. JD Martin

      if you have a product custom post type, being able to generate a dummy price, SKU, and availability count, in addition to the product title. Until this higher-level abstraction

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *