11 Ứng dụng Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên – NLP trong Kinh doanh

Data Science, Natural Language Processing

Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) trong kinh doanh ngày càng được ứng dụng rộng rãi. Nhiều công cụ giúp cuộc sống của chúng ta ngày nay trở nên dễ dàng hơn nhờ Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (Natural Language Processing – NLP), một lĩnh vực của Trí tuệ nhân tạo giúp máy móc hiểu được ngôn ngữ tự nhiên của con người. Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên rất quan trọng đối với các doanh nghiệp để xử lý lượng lớn văn bản không có cấu trúc, cho dù là email, cuộc trò chuyện trên mạng xã hội, cuộc trò chuyện trực tuyến, câu trả lời khảo sát và nhiều dạng dữ liệu khác.
Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên có thể giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu và khám phá thông tin chi tiết, tự động hóa các quy trình tốn thời gian và giúp họ đạt được lợi thế cạnh tranh. Hãy cùng xem 11 ứng dụng thú vị nhất của xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong kinh doanh.

1. Phân tích cảm xúc

Việc hiểu ngôn ngữ tự nhiên đặc biệt khó khăn đối với máy móc khi đưa ra ý kiến, vì con người thường dùng những lời châm biếm và mỉa mai. Tuy nhiên, phân tích cảm xúc có thể nhận ra những sắc thái tinh tế trong cảm xúc và ý kiến – và xác định mức độ tích cực hay tiêu cực của chúng.

Khi bạn phân tích cảm xúc trong thời gian thực, bạn có thể theo dõi các lượt đề cập trên mạng xã hội (và xử lý các nhận xét tiêu cực trước khi chúng leo thang), đánh giá phản ứng của khách hàng đối với chiến dịch tiếp thị hoặc ra mắt sản phẩm mới nhất của bạn và có được cảm nhận tổng thể về cách khách hàng cảm nhận về công ty của bạn.
Bạn cũng có thể thực hiện phân tích cảm xúc theo định kỳ và hiểu những gì khách hàng thích và không thích về các khía cạnh cụ thể của doanh nghiệp của bạn – có thể họ yêu thích tính năng mới ở sản phẩm của bạn nhưng lại thất vọng về dịch vụ khách hàng của bạn. Những thông tin chi tiết đó có thể giúp bạn đưa ra quyết định thông minh hơn, vì chúng cho bạn thấy chính xác những điều cần cải thiện.

2. Chatbots & Trợ lý ảo

Chatbots và trợ lý ảo được sử dụng để trả lời câu hỏi tự động, được thiết kế để hiểu ngôn ngữ tự nhiên và đưa ra phản hồi thích hợp thông qua việc tạo ngôn ngữ tự nhiên. Hệ thống trả lời câu hỏi tiêu chuẩn tuân theo các quy tắc được xác định trước, trong khi các chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI có thể học hỏi từ mọi tương tác và hiểu cách họ nên trả lời.

Hơn cả, chúng học hỏi từ các tương tác và cải thiện theo thời gian. Những cỗ máy thông minh này ngày càng hiện diện ở tuyến đầu của bộ phận hỗ trợ khách hàng, vì chúng có thể giúp các doanh nghiệp giải quyết tới 80% tất cả các truy vấn thông thường và định tuyến các vấn đề phức tạp hơn cho các nhân viên là con người. Sẵn sàng 24/7, chatbots và trợ lý ảo có thể tăng tốc thời gian phản hồi và giải phóng các tác nhân khỏi các truy vấn lặp lại và tốn thời gian.

3. Phân loại văn bản

Phân loại văn bản là việc phân tích văn bản bao gồm cả phân tích cảm xúc, liên quan đến việc hiểu, xử lý và phân loại văn bản không có cấu trúc một cách tự động. Giả sử bạn muốn phân tích hàng trăm câu trả lời mở cho khảo sát NPS gần đây của mình.

Việc làm thủ công sẽ khiến bạn mất rất nhiều thời gian và chi phí quá cao. Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể đào tạo một mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tự động gắn thẻ dữ liệu của bạn chỉ trong vài giây.

Sử dụng các danh mục được xác định trước và áp dụng các tiêu chí của riêng bạn? Bạn có thể sử dụng công cụ phân loại chủ đề cho các câu trả lời khảo sát NPS, công cụ này sẽ tự động gắn thẻ dữ liệu của bạn theo các chủ đề như Hỗ trợ khách hàng, Tính năng, Tính dễ sử dụng và Giá cả.

4. Trích xuất văn bản

Trích xuất văn bản, hoặc trích xuất thông tin là quá trình tự động phát hiện thông tin cụ thể trong văn bản, chẳng hạn như tên, công ty, địa điểm, v.v. Điều này còn được gọi là nhận dạng thực thể được đặt tên.

Bạn cũng có thể trích xuất các từ khóa trong một văn bản, cũng như các tính năng được xác định trước như số sê-ri và kiểu sản phẩm. Các ứng dụng trích xuất văn bản bao gồm sàng lọc thông qua các phiếu hỗ trợ đến và xác định dữ liệu cụ thể, như tên công ty, số đơn đặt hàng và địa chỉ email mà không cần phải mở và đọc từng phiếu.

Bạn cũng có thể muốn sử dụng trích xuất văn bản để nhập dữ liệu. Bạn có thể lấy ra thông tin bạn cần và thiết lập trình kích hoạt để tự động nhập thông tin này vào cơ sở dữ liệu của bạn. Mặt khác, trích xuất từ khóa cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về nội dung của văn bản.

Kết hợp với phân tích tình cảm, trích xuất từ khóa có thể thêm một lớp thông tin chi tiết, bằng cách cho bạn biết những từ nào khách hàng sử dụng thường xuyên nhất để thể hiện sự tiêu cực đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

5. Dịch máy

Dịch máy (Machine Translation – MT) hay dịch tự động là một trong những ứng dụng đầu tiên của xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Mặc dù các bản dịch của Facebook đã được tuyên bố là siêu phàm, bản dịch máy vẫn phải đối mặt với thách thức trong việc hiểu ngữ cảnh.
Tuy nhiên, nếu bạn là một người dùng cuồng nhiệt của Google Dịch trong nhiều năm, bạn sẽ biết rằng nó đã đi một chặng đường dài kể từ khi ra đời, chủ yếu là nhờ những tiến bộ to lớn trong lĩnh vực mạng nơ-ron và sự sẵn có ngày càng nhiều của số lượng lớn Dữ liệu.

Dịch tự động đặc biệt hữu ích trong kinh doanh vì nó tạo điều kiện giao tiếp, cho phép các công ty tiếp cận nhiều đối tượng hơn và hiểu tài liệu nước ngoài một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí.

6. Tóm tắt văn bản

Tóm tắt tự động khá dễ hiểu. Nó tóm tắt văn bản, bằng cách trích xuất thông tin quan trọng nhất. Mục tiêu chính của nó là đơn giản hóa quá trình xem qua một lượng lớn dữ liệu, chẳng hạn như các bài báo khoa học, nội dung tin tức hoặc tài liệu pháp lý.

Có hai cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tóm tắt dữ liệu: tóm tắt dựa trên trích xuất
– Trích xuất các cụm từ khóa và tạo tóm tắt mà không thêm bất kỳ thông tin bổ sung nào
– Và tóm tắt dựa trên trừu tượng, tạo ra các cụm từ mới diễn giải nguồn gốc. Cách tiếp cận thứ hai này phổ biến hơn và hoạt động tốt hơn

7. Phân tích thông tin thị trường

Các nhà tiếp thị có thể hưởng lợi từ việc xử lý ngôn ngữ tự nhiên để tìm hiểu thêm về khách hàng của mình và sử dụng những thông tin chi tiết đó để tạo ra các chiến lược hiệu quả hơn.

Phân tích chủ đề, cảm xúc, từ khóa và ý định trong dữ liệu phi cấu trúc thực sự có thể thúc đẩy nghiên cứu thị trường của bạn, làm sáng tỏ các xu hướng và cơ hội kinh doanh.

Bạn cũng có thể phân tích dữ liệu để xác định những điểm khó khăn của khách hàng và để mắt đến đối thủ cạnh tranh của bạn (bằng cách xem những thứ nào đang hoạt động tốt cho họ và điều gì không).

8. Tự động sửa lỗi chính tả

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên đóng một vai trò quan trọng trong phần mềm kiểm tra ngữ pháp và các chức năng tự động sửa. Chẳng hạn, các công cụ như Grammarly sử dụng NLP để giúp bạn cải thiện khả năng viết của mình, bằng cách phát hiện các lỗi ngữ pháp, chính tả hoặc cấu trúc câu.

9. Phân loại ý định

Phân loại ý định bao gồm xác định mục tiêu hoặc mục đích làm nền tảng cho văn bản. Ngoài chatbot, tính năng phát hiện ý định có thể mang lại lợi ích trong lĩnh vực bán hàng và hỗ trợ khách hàng. Bằng cách phân tích các tương tác của khách hàng như email, cuộc trò chuyện hoặc các bài đăng trên mạng xã hội, bạn có thể phát hiện ra những khách hàng đã sẵn sàng mua hàng.

Bạn có thể phát hiện và phân loại những khách hàng tiềm năng đó càng nhanh thì bạn càng có nhiều cơ hội biến họ thành khách hàng. Ví dụ các chương trình phân loại email và sắp xếp các phản hồi thành các danh mục như Quan tâm, Không quan tâm và Hủy đăng ký.

Cuối cùng, việc tìm kiếm ý định của khách hàng trong các phiếu hỗ trợ khách hàng hoặc các bài đăng trên mạng xã hội có thể cảnh báo bạn về những khách hàng có nguy cơ bỏ dịch vụ của bạn, cho phép bạn hành động với chiến lược để giữ chân họ.

10. Phát hiện khẩn cấp

Kỹ thuật NLP cũng có thể giúp bạn phát hiện tính khẩn cấp trong văn bản. Bạn có thể đào tạo mô hình phát hiện mức độ khẩn cấp bằng cách sử dụng các tiêu chí của riêng bạn, vì vậy nó có thể nhận ra một số từ và cách diễn đạt biểu thị sự hấp dẫn hoặc bất mãn.

Điều này có thể giúp bạn sắp xếp thứ tự ưu tiên cho những yêu cầu quan trọng nhất và đảm bảo chúng không bị chôn vùi trong đống phiếu chưa giải quyết. Phát hiện mức độ khẩn cấp giúp bạn cải thiện thời gian và hiệu quả phản hồi, dẫn đến tác động tích cực đến sự hài lòng của khách hàng.

11. Nhận dạng giọng nói

Công nghệ nhận dạng giọng nói sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chuyển ngôn ngữ nói thành định dạng máy có thể đọc được. Hệ thống nhận dạng giọng nói là một phần thiết yếu của trợ lý ảo, chẳng hạn như Siri, Alexa và Google Assistant.

Tuy nhiên, ngày càng có nhiều trường hợp sử dụng nhận dạng giọng nói trong kinh doanh. Ví dụ: thêm khả năng chuyển lời nói thành văn bản vào phần mềm kinh doanh, các công ty có thể tự động ghi âm cuộc gọi, gửi email và thậm chí dịch thuật các dữ liệu đó.

Nói tóm lại, khám phá các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên Xử lý ngôn ngữ tự nhiên có nhiều ứng dụng thú vị. Các công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp các doanh nghiệp xử lý một lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc, như phiếu hỗ trợ khách hàng, bài đăng trên mạng xã hội, câu trả lời khảo sát, v.v. Chúng không chỉ được sử dụng để thu thập thông tin chi tiết nhằm hỗ trợ việc ra quyết định mà còn để tự động hóa các công việc tốn thời gian.

(Nguồn 4technews.net)

Hits: 175