Ugotovite Svoje Število Angela
Tržni vodnik za obdelavo naravnega jezika (NLP)
Obdelava naravnega jezika (NLP) je tehnika umetne inteligence (AI), ki pomaga računalniku razumeti in interpretirati naravno razvite jezike (ne, klingonščina ne šteje) v nasprotju z umetnimi računalniškimi jeziki, kot sta Java ali Python. Zaradi njegove zmožnosti razumevanja zapletenosti človeškega jezika, vključno s kontekstom in kulturnimi niansami, je sestavni del orodij za poslovno inteligenco AI.
NLP poganja orodja AI prek združevanja tem in analiza razpoloženja , ki tržnikom omogoča pridobivanje vpogledov v blagovno znamko iz družbenega poslušanja, pregledov, anket in drugih podatkov o strankah za strateško odločanje. Ti vpogledi dajejo tržnikom poglobljen pogled na to, kako navdušiti občinstvo in povečati zvestobo blagovni znamki, kar ima za posledico ponovne posle in na koncu rast trga.
Preberite naprej, če želite bolje razumeti, kako NLP deluje v zakulisju, da pride do uporabnih vpogledov v blagovno znamko. Poleg tega si oglejte primere, kako blagovne znamke uporabljajo NLP za optimizacijo svojih socialnih podatkov za izboljšanje sodelovanja občinstva in uporabniške izkušnje.
Kaj je obdelava naravnega jezika?
NLP je metodologija umetne inteligence, ki združuje tehnike strojnega učenja, znanosti o podatkih in jezikoslovja za obdelavo človeškega jezika. Uporablja se za pridobivanje obveščevalnih podatkov iz nestrukturiranih podatkov za namene, kot so analiza uporabniške izkušnje, obveščanje o blagovni znamki in analiza družbenega razpoloženja.
NLP uporablja pristope, ki temeljijo na pravilih, in statistične modele za izvajanje kompleksnih nalog, povezanih z jezikom, v različnih industrijskih aplikacijah. Predvidevanje besedila na vašem pametnem telefonu ali e-pošti so besedilni povzetki iz ChatGPT in pametni pomočniki, kot je Alexa, vsi primeri aplikacij, ki jih poganja NLP.
Tehnike globokega učenja z večplastnimi nevronskimi mrežami (NN), ki algoritmom omogočajo samodejno učenje zapletenih vzorcev in predstavitev iz velikih količin podatkov, so omogočile bistveno naprednejše zmogljivosti NLP. Posledica tega so zmogljive inteligentne poslovne aplikacije, kot so strojni prevodi v realnem času in mobilne aplikacije z glasovno podporo za dostopnost.
Kakšne so vrste NLP kategorij?
Uporaba generativnih orodij AI, kot je ChatGPT, je danes postala običajna. Tako imajo orodja za poslovno inteligenco, ki tržnikom omogočajo prilagajanje trženjskih prizadevanj na podlagi občutkov strank. Vse te zmožnosti poganjajo različne kategorije NLP, kot je navedeno spodaj.
Razumevanje naravnega jezika
Razumevanje naravnega jezika (NLU) omogoča prestrukturiranje nestrukturiranih podatkov na način, ki omogoča stroju razumevanje in analizo pomena. Globoko učenje omogoča NLU, da kategorizira informacije na granularni ravni iz terabajtov podatkov, da odkrije ključna dejstva in izpelje značilnosti subjektov, kot so blagovne znamke, znani ljudje in lokacije, najdene v besedilu.
Generiranje naravnega jezika
Generiranje naravnega jezika (NLG) je tehnika, ki analizira na tisoče dokumentov za izdelavo opisov, povzetkov in razlag. Analizira in ustvarja zvočne in besedilne podatke. Najpogostejša uporaba NLG je strojno ustvarjeno besedilo za ustvarjanje vsebine.
NLP v optičnem prepoznavanju znakov
Algoritmi NLP zaznajo in obdelajo podatke v skeniranih dokumentih, ki so bili pretvorjeni v besedilo z optičnim prepoznavanjem znakov (OCR). Ta zmožnost se izrazito uporablja v finančnih storitvah za odobritve transakcij.
Kako deluje NLP?
Po navedbah Poročilo o stanju družbenih medijev ™ 2023 96 % vodij meni, da orodja AI in ML znatno izboljšata procese odločanja. NLP je tisto, kar poganja ta orodja.
Da bi razumeli, kako, je tukaj razčlenitev ključnih korakov v procesu.
- Tokenizacija: Besedilo je razdeljeno na manjše enote, kot so besede ali besedne zveze, imenovane žetoni.
- Čiščenje in predobdelava besedila: Besedilo je standardizirano z odstranitvijo nepomembnih podrobnosti, kot so posebni znaki, ločila in velike črke.
- Del govora (označevanje PoS): Algoritmi NLP identificirajo slovnične dele govora, kot so samostalniki in glagoli za vsak žeton, da razumejo sintaktično strukturo besedila.
- Razčlenjevanje besedila: Slovnična struktura v stavkih se analizira, da bi razumeli razmerja med besedami.
- Klasifikacija besedila: Besedilo je razvrščeno v različne kategorije z uporabo statističnih modelov. Klasifikacija besedila omogoča različne zmogljivosti, kot sta analiza razpoloženja in filtriranje neželene pošte.
Katere so vrhunske NLP tehnike?
Obstaja več tehnik NLP, ki omogočajo orodjem in napravam AI interakcijo s človeškim jezikom in njegovo obdelavo na smiseln način. To lahko vključuje naloge, kot je analiza podatkov o glasu strank (VoC) za iskanje ciljnih vpogledov, filtriranje podatkov o družbenem poslušanju za zmanjšanje hrupa ali samodejni prevodi ocen izdelkov, ki vam pomagajo bolje razumeti globalno občinstvo.
Naslednje tehnike se pogosto uporabljajo za izpolnitev teh nalog in še več:
Prepoznavanje entitete
Prepoznavanje poimenovane entitete (NER) identificira in razvršča poimenovane entitete (besede ali fraze) v besedilnih podatkih. Te imenovane entitete se nanašajo na ljudi, blagovne znamke, lokacije, datume, količine in druge vnaprej določene kategorije. NER je bistvenega pomena za vse vrste analiz podatkov za zbiranje obveščevalnih podatkov.
Semantično iskanje
Semantično iskanje omogoča računalniku kontekstualno razlago namere uporabnika brez odvisnosti od ključnih besed. Ti algoritmi delujejo skupaj z NER, NN in grafi znanja zagotoviti izjemno natančne rezultate. Semantično iskanje poganja aplikacije, kot so iskalniki, pametni telefoni in orodja družbene inteligence, kot je Sprout Social.
Strojno učenje (ML)
NLP se uporablja za usposabljanje strojno učenje algoritmi za napovedovanje oznak entitet na podlagi funkcij, kot so vdelave besed, oznake del govora in kontekstualne informacije. Nevronske mreže v modelih ML so odvisne od teh označenih podatkov za učenje vzorcev v nestrukturiranem besedilu in njihovo uporabo na novih informacijah za nadaljevanje učenja.
737 pomen angela
Vsebinski predlogi
Obdelava naravnega jezika poganja predloge vsebine tako, da omogoča modelom ML kontekstualno razumevanje in ustvarjanje človeškega jezika. NLP uporablja NLU za analizo in interpretacijo podatkov, medtem ko NLG ustvarja prilagojena in ustrezna vsebinska priporočila uporabnikom.
Praktičen primer te NLP aplikacije je Sproutova Predlogi AI Assist funkcija. Zmogljivost omogoča družabnim ekipam, da v nekaj sekundah ustvarijo učinkovite odgovore in napise s kopijo, ki jo predlaga umetna inteligenca, ter prilagodijo dolžino in ton odgovora, da se kar najbolje ujemata s situacijo.
Analiza razpoloženja
Analiza razpoloženja je ena najboljših NLP tehnik, ki se uporablja za analizirati razpoloženje izraženo v besedilu. Orodja trženja z umetno inteligenco, kot je Sprout, uporabljajo analizo razpoloženja za delovanje več poslovnih aplikacij, kot so tržne raziskave, analiza povratnih informacij strank in spremljanje družbenih medijev, da blagovnim znamkam pomagajo razumeti, kako se kupci počutijo o njihovih izdelkih, storitvah in blagovni znamki.
Povzetki besedila
Povzemanje besedila je napredna tehnika NLP, ki se uporablja za samodejno zgoščevanje informacij iz velikih dokumentov. Algoritmi NLP ustvarjajo povzetke tako, da parafrazirajo vsebino, tako da se razlikuje od izvirnega besedila, vendar vsebuje vse bistvene informacije. Vključuje točkovanje stavkov, združevanje v skupine ter analizo vsebine in položaja stavkov.
Odgovarjanje na vprašanje
NLP omogoča modelom odgovarjanja na vprašanja (QA) v računalniku razumevanje in odgovarjanje na vprašanja v naravnem jeziku z uporabo pogovornega sloga. Sistemi za zagotavljanje kakovosti obdelujejo podatke, da poiščejo ustrezne informacije in zagotovijo natančne odgovore. Najpogostejši primer te aplikacije so chatboti.
Strojni prevodi
NLP poganja avtomatske strojne prevode besedilnih ali govornih podatkov iz enega jezika v drugega. NLP uporablja številne naloge ML, kot so vdelave besed in tokenizacija, da zajame semantična razmerja med besedami in pomaga prevajalskim algoritmom razumeti pomen besed. Primer blizu doma je Sproutova večjezična zmožnost analize razpoloženja, ki strankam omogoča, da dobijo vpogled v blagovno znamko s socialnim poslušanjem v več jezikih.
Kako blagovne znamke uporabljajo NLP pri socialnem poslušanju za višjo raven
Družabno poslušanje zagotavlja obilico podatkov, ki jih lahko izkoristite, da se pobližje in osebno pobliže povežete s svojo ciljno publiko. Vendar pa je lahko kvalitativne podatke težko kvantificirati in kontekstualno razločiti. NLP premaga to oviro tako, da se poglobi v pogovore v družabnih omrežjih in povratne informacije, da kvantificira mnenja občinstva in vam ponudi na podlagi podatkov temelječe vpoglede, ki lahko močno vplivajo na vaše poslovne strategije.
Tu je pet primerov, kako so blagovne znamke preoblikovale svojo strategijo blagovne znamke z uporabo vpogledov, ki jih vodi NLP, iz podatkov o družbenem poslušanju.
Socialno poslušanje
NLP moči socialno poslušanje z omogočanjem algoritmov strojnega učenja, da sledijo in identificirajo ključne teme, ki jih določijo tržniki glede na njihove cilje. Živilska veriga Casey's uporabili to funkcijo v Sproutu, da bi zajeli glas svojega občinstva in uporabili vpoglede za ustvarjanje družbene vsebine, ki je odmevala v njihovi raznoliki skupnosti.
Posledično so lahko ostali okretni in usmerili svojo vsebinsko strategijo na podlagi trendov v realnem času, pridobljenih iz Sprouta. To je znatno povečalo njihovo vsebinsko uspešnost, kar je povzročilo višji organski doseg.
Oglejte si to objavo na Instagramu
Združevanje tem
Združevanje tem prek NLP pomaga orodjem AI pri prepoznavanju pomensko podobnih besed in njihovem kontekstualnem razumevanju, tako da jih je mogoče združiti v teme. Ta zmožnost ponuja tržnikom ključne vpoglede za vplivanje na strategije izdelkov in dvig zadovoljstva blagovne znamke prek AI služba za stranke.
Grammerly uporabili to zmožnost, da bi pridobili vpogled v industrijo in konkurenco iz svojih podatkov o socialnem poslušanju. Iz Sprout Smart Inboxa so lahko pridobili specifične povratne informacije strank, da bi dobili poglobljen vpogled v njihov izdelek, zdravje blagovne znamke in konkurente.
Ti vpogledi so bili uporabljeni tudi za usmerjanje pogovorov v ekipi za socialno podporo za močnejše storitve za stranke. Poleg tega so bili ključnega pomena za širše skupine za trženje in izdelke, da bi izboljšale izdelek na podlagi želja strank.
Filtriranje vsebine
Funkcija označevanja Sprout Social je še en odličen primer, kako omogoča NLP AI trženje . Oznake blagovnim znamkam omogočajo, da s filtriranjem vsebine upravljajo množico objav in komentarjev v družbenih omrežjih. Uporabljajo se za združevanje in kategorizacijo objav v družabnih omrežjih in sporočil občinstva na podlagi delovnih tokov, poslovnih ciljev in tržnih strategij.
Univerza Purdue uporabili funkcijo za filtriranje svoje pametne mape »Prejeto« in uporabo oznak oglaševalske akcije za kategorizacijo odhodnih objav in sporočil na podlagi družbenih kampanj. To jim je pomagalo ohranjati utrip med pogovori v kampusu, da so ohranili zdravje blagovne znamke in zagotovili, da nikoli niso zamudili priložnosti za interakcijo s svojim občinstvom.
Izpeljava kvalitativnih metrik
Zmožnosti NLP so pomagale Atlanta Hawks spremljajo kvalitativne meritve družbenega poslušanja in pridobijo celovit vpogled v njihove kampanje.
pomen 456
Košarkarska ekipa je ugotovila, da številčne družbene metrike niso dovolj za merjenje vedenja občinstva in občutkov blagovne znamke. Želeli so bolj niansirano razumevanje prisotnosti svoje blagovne znamke, da bi zgradili bolj prepričljivo strategijo družbenih medijev. Za to so se morali vključiti v pogovore, ki se dogajajo okoli njihove blagovne znamke.
NLP algoritmi v Sproutu so hkrati skenirali na tisoče družabnih komentarjev in objav, povezanih z Atlanta Hawks, na družbenih platformah, da bi pridobili vpogled v blagovno znamko, ki so ga iskali. Ti vpogledi so jim omogočili bolj strateško vodenje A/B testiranje da bi primerjali, katera vsebina je najbolje delovala na družbenih platformah. Ta strategija jih vodi k povečanju produktivnosti ekipe, povečanju angažiranosti občinstva in povečanju pozitivnega občutka blagovne znamke.
Oglejte si to objavo na Instagramu
Spremljajte družbeno angažiranost
NLP prek pogovorni AI tehnike in analiza razpoloženja. Goally uporabili to zmožnost za spremljanje družbene angažiranosti prek svojih družbenih kanalov, da bi bolje razumeli kompleksne potrebe svojih strank.
Z uporabo Sproutovega orodja za poslušanje so pridobili koristne vpoglede iz družabnih pogovorov na različnih kanalih. Ti vpogledi so jim pomagali razviti njihovo družbeno strategijo za večjo prepoznavnost blagovne znamke, učinkovitejše povezovanje s ciljno publiko in izboljšanje skrbi za stranke. Vpogledi so jim pomagali tudi pri povezovanju s pravimi vplivneži, ki so pomagali spodbuditi konverzije.
Oglejte si to objavo na Instagramu
Izkoristite NLP v socialnem poslušanju
V dinamični digitalni dobi, kjer se pogovori o blagovnih znamkah in izdelkih odvijajo v realnem času, je razumevanje in sodelovanje z vašim občinstvom ključnega pomena, da ostanete relevantni. Ni več dovolj, da ste le prisotni na družbenem omrežju – aktivno morate spremljati in analizirati, kaj ljudje govorijo o vas.
Družabno poslušanje, ki ga poganjajo naloge umetne inteligence, kot je NLP, vam omogoča, da v nekaj sekundah analizirate na tisoče družabnih pogovorov, da dobite poslovno inteligenco, ki jo potrebujete. Omogoča vam oprijemljive vpoglede, ki temeljijo na podatkih, za izgradnjo strategije blagovne znamke, ki prekaša konkurente, kuje močnejšo identiteto blagovne znamke in gradi pomembne povezave občinstva za rast in razcvet.
Nauči se kako poslušanje družbenih medijev lahko vpliva na vaše podjetje.
Delite S Prijatelji:
