Неліктен табиғи тілді өңдеу бизнестегі келесі үлкен нәрсе болуы мүмкін?
Біраз уақыттан бері шығармашылық және когнитивті шешім қабылдау Жасанды интеллект (AI) аясынан тыс қарастырылды. Шынында да, сарапшылар машиналарға адам тілінің маңызды контекстін және сөйлеу мен жазбаша мәтінде көмілген түсініксіздіктер мен күрделіліктерді түсінуге мүмкіндік беретін алгоритмдерді жасау қиынға соғады. Осыны ескере отырып, AI тілдің қиыншылықтарымен айналысқаннан гөрі деректерге негізделген шешімдер қабылдауға жақсырақ деген ортақ пікір жиі кездеседі.
Бірақ соңғы жылдары тілге негізделген жасанды интеллект соншалықты жақсарды, бұл көзқарас өзгерді. Бақыланатын оқытудағы жетістіктер және инновациялық жаңа терең оқыту архитектурасы (трансформатор ретінде белгілі) AI маңызды деректер жиынын «түсінуден» әлдеқайда көп нәрсені істей алатынын білдіреді.
Табиғи тілді өңдеу (NLP) деп аталатын AI-ның бұл саласы негізінен машиналарды адам тілін біз сияқты өңдеуге үйретеді — құрылымдалмаған деректерден мағынаны түсіну және алу. The Guardian үшін мақала жазудан бастап тілдерді аударуға дейін NLP AI әлемінде төңкеріс жасайды. Бұл тіпті бизнес әлеміндегі келесі үлкен нәрсе болуы мүмкін …
NLP қалай жұмыс істейді?
Адам тілін түсінудің жоғары міндетіне қоса, бұрынғы АИ-нің бұл түріне қатысты басты мәселе ол адамдардан оны жоғары құрылымды бағдарламалау тілдерін қолдана отырып үйретуді талап ететін болды. Құрылымы жоқ тілмен бетпе-бет келгенде, машиналар бейімделуге тырысты. Дегенмен, Machine Learning және «өзін-өзі қадағалайтын оқыту» саласындағы елеулі жетістіктер енді компьютерлерге адамдардың үлкен деректер жиынын қалай үйренетінін және оны қалай өңдейтінін еліктеуге көмектесе алады – бір сөзбен айтқанда, бұл оны пайдаланған сайын оның дәлдігін біртіндеп арттырады.
Адам тілін «түсінуді» үйрену кезінде. Сондықтан, деректер ғалымдары алдымен оқуды үйренген кездегідей, оны фрагменттерге немесе таңбаларға бөлуі керек. Мәтінді кішірек семантикалық бірліктерге және жеке сөйлемдерге бөлу арқылы машиналар сөздердің жеке мағыналары мен сөйлемдердің құрылымын контекстке түсіріп, талдай алады. Содан кейін NLP алгоритмдерін машинаға адам тілін ережеге негізделген модельдеу арқылы табиғи тілді үйренуді және түсіндіруді жалғастыруға мүмкіндік беру үшін құруға болады.
Бизнес NLP-тің қандай салаларына инвестиция салады?
NLP-ті компаниялар мен ұйымдар өз қызметінің нақты аспектілерін оңтайландыру, бизнестің жалпы өнімділігін арттыру үшін жиі пайдаланады.
Тұтынушыларға қызмет көрсету және маркетинг ареналарында әлеуметтік медиадағы көңіл-күйді талдау бизнес үшін өсіп келе жатқан құндылыққа ие. NLP AI көмегімен бизнес мәтінге енгізілген эмоциялар мен сезімдерді түсіндіре алады және оларды оң, теріс және бейтарап санаттарға бөледі. Бұл технологияны әлеуметтік медиа платформаларымен, шолу веб-сайттарымен немесе тұтынушылардың кері байланысы туралы хабарламалармен пайдалану арқылы бизнес тұтынушылары мен клиенттерінің брендтері немесе өнімдері туралы қалай қарайтынын автоматты түрде бағалай алады. Осылайша, бизнес тұтынушылардың көңіл-күйін қолмен бақыламай-ақ, қажет болған жағдайда ұсыныстарын жақсарту үшін жағымсыз пікірлерге тез әрекет ете алады.
Басқа жерде NLP адам ресурстары бөлімдерінің қалай жұмыс істейтінін өзгерте алады. Ірі компанияларда HR командалары әр қызметкерге жеке қолдау көрсету үшін жиі күреседі, бұл кейбір жұмыс күшінің мүшелерін өздерін бағаланбаған және бағаланбағандай сезінеді. Осы жағдайды жақсарту үшін NLP-ті HR рөлдерінің біраз уақытты қажет ететін аспектілерін оңтайландыру үшін пайдалануға болады, бұл HR менеджерлеріне жұмыс күнін көбірек жұмыс күнін әріптестермен бетпе-бет қарым-қатынаста өткізуге көбірек уақытты босатады. Мысалы, жұмысқа қабылдау кезінде кадрлар бөлімдері жиі жүздеген, тіпті мыңдаған өтініштер мен түйіндемелерді қолмен қарап шығуы керек. NLP көмегімен рекрутерлер өтініштер түскен кезде кандидаттарды автоматты түрде тексере алады. Бұл тіпті санадан тыс бейімділікті жеңуге көмектеседі, сонымен қатар HR тобының өнімдірек болуына және әртүрлі жұмыс күшіне әкеледі,
Әрі қарай HR майданында NLP бизнес үшін ең көп үміт беретін сала — жұмысқа қабылдау және оқу және даму (L&D). Бұл салалар жиі назардан тыс қалады, бірақ ұзақ мерзімді перспективада қызметкерлерді ұстауға, өнімділікке және қатысуға барлық айырмашылықты жасайды. Борттық аренада NLP-мен жұмыс істейтін чат-боттар бизнес немесе олардың жаңа рөлі туралы білгісі келетін кіріс қызметкерлер атынан жіберілген сұрауларды өрістету үшін пайдаланылуы мүмкін. Бұл жалданушыларға олардың жәрдемақы пакеттері туралы маңызды ақпарат бере алады, мысалы, олардың бірінші күні не күтетіні.
Сонымен қатар, жұмыс істеп тұрған қызметкерлер жаңа білімді, маңызды ақпаратты және өз жұмысы үшін жаңа дағдыларды алудың пайдасын көреді. Мысалы, NLP құралдары қолдау агентінің тұтынушыға жауаптарын талдап, қажет болған жағдайда сындарлы сынды қамтамасыз ете алады. Сонымен қатар, NLP құралдарын компанияның маңызды білімі немесе өнім туралы ақпарат туралы қызметкер білімін тексеру үшін пайдалануға болады. Бұл технологиялар сату топтары үшін баға жетпес құнды болады, сондықтан сату жөніндегі менеджерлер не сататынын бес саусақтай біледі, бұл сату көрсеткіштерін жақсартудың рецепті болуы керек.
Келесі не?
NLP саласы үнемі өзгеріп, жетілдіріліп отырады. Кәсіпорындарда күрделі әлеуметтік медиа мен маркетингтік түсініктерден бастап нюанстар мен контекстті жақсы түсінетін жоғары жетілдірілген сөйлесу агенттеріне дейін алдағы жылдарда күтетін көптеген жаңа шешімдер бар.
Іскерлік әлемнен тыс, соңғы жылдары тілдік аудармада айтарлықтай жетістіктер болды. Бірнеше жыл бұрын Google Translate сияқты платформалар тек негізгі сөйлемдер мен сөйлемдерді басқара алатын. Дегенмен, адамдар ана тілінде сөйлемейтін адамдармен телефондары арқылы тиімді сөйлесе алады.
Қорытындылай келе, NLP бүгінгі таңда жасанды интеллект саласындағы ең қызықты салалардың бірі болып табылады және бизнес әлемінде төңкеріс жасай алады. Осылайша, AI-ны күнделікті операцияларына сәтті кіріктіре алатын компаниялар алдағы жылдары өз бизнесінің өнімділігі мен тиімділігін арттырады деп күтуі мүмкін.