بسم الله الرحمن الرحیم

# NLP چیست؟ – هر آنچه باید درباره ان ال پی بدانید

ان ال پی چیست

کسب و کارها غرق در داده‌های بدون ساختار هستند، برای آنها تحلیل و پردازش همه این داده‌ها و اطلاعات بدون کمک «پردازش زبان طبیعی» (Natural Language Processing | NLP) غیرممکن است. با مطالعه این مطلب به فراگیری اینکه NLP چیست می‌پردازیم و درمی‌یابیم که چطور ان ال پی می‌تواند باعث اثرگذاری بیشتر کسب و کارها شود و همچنین به محبوبیت تکنیک‌ها و مثال‌های NLP نیز پی خواهیم برد. در آخر نشان خواهیم داد که چطور می‌توان از ابزارهای NLP به راحتی استفاده و مسیر حرفه‌ای تحلیل داده‌های زبانی را آغاز کرد. ## فهرست مطالب این نوشته {#FIRST} [NLP چیست ؟](#NLP) [چرا NLP مهم است؟](#Important) [چالش‌های NLP چیست؟](#Challenge) [NLP چگونه کار می کند؟](#HOWWORK) [معرفی فیلم های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین](#FILM) [الگوریتم های NLP چیست ؟](#ALGURITM) [نمونه هایی از تکنیک ها و روش های NLP](#TECHNIC) [کاربرد های NLP چیست؟](#WORKING) [برترین ابزار های NLP برای شروع چیست؟](#TOOLS) [تکامل NLP](#COMPLATE) [نکات پایانی](#END) ### NLP چیست ؟ {#NLP} پردازش زبان طبیعی (NLP) زیرشاخه‌ای از «هوش مصنوعی» (AI) است و به ماشین‌ها در درک و پردازش زبان انسان‌ها کمک می‌کند، تا آن‌ها بتوانند به‌صورت خودکار وظایف تکراری را انجام دهند. به عنوان مثال این وظایف شامل «ترجمه ماشینی» (Machine Translation)، «خلاصه سازی» (Summarization)، «طبقه‌بندی» (Classification) و «تصحیح املا» (Spell Checker) می‌شوند. همان‌طور که گفته شد، پردازش زبان طبیعی زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که شامل وجه اشتراک‌ با حوزه‌های «یادگیری ماشین» (Machine Learning | ML) و «یادگیری عمیق» (Deep Learning | DL) می‌شود؛ به طوری که برای پیاده‌سازی و انجام پردازش زبان طبیعی، برخی مدل‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق مورد نیاز هستند.

nlp در هوش مصنوعی

به عنوان مثال «تحلیل احساسات» (Sentiment Analysis) را در نظر بگیرید که در آن از پردازش زبان طبیعی برای تشخیص احساسات در متن استفاده می‌شود. این فرایند دسته‌بندی، یکی از محبوب‌ترین روش‌ها در حوزه NLP است که اغلب توسط کسب و کارها برای تشخیص خودکار احساسات نسبت به برندهای تجاری در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌شود. تجزیه و تحلیل این تعاملات می‌تواند به برندها کمک کند تا مسائل فوری مشتری را که باید سریعا به آنها پاسخ دهند، شناسایی کنند یا بتوانند بر رضایت‌مندی کلی مشتری نظارت داشته باشند. آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning فیلم آموزش مبانی یادگیری عمیق یا Deep Learning در فرادرس کلیک کنید ## NLP مخفف چیست؟ NLP مخفف «Natural Language Processing» یعنی «پردازش زبان طبیعی» است. توسعه‌دهندگان این رشته تلاش می‌کنند تا با فهماندن زبان طبیعی انسان با استفاده از هوش مصنوعی به ماشین‌های کامپیوتری، گامی بزرگ برای پیشرفت بردارند. زیرا در صورت درک زبان انسان توسط ماشین‌ها بوسیله ان ال پی، بسیاری از کسب و کارها و پروژه‌ها و حتی زندگی روزمره انسان‌ها تحت تاثیر قرار می‌گیرد و روند رو به رشدی خواهد داشت. ## [چرا NLP مهم است؟](#FIRST){#Important} یکی از دلایل اصلی اهمیت NLP برای کسب و کارها این است که می‌توان از آن برای تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های متنی مانند نظرات رسانه‌های اجتماعی، بلیط‌های پشتیبانی مشتری، دیدگاه‌های آنلاین، گزارش‌های خبری و موارد دیگر استفاده کرد. همه داده‌های کسب و کارها دارای انبوهی از شواهد ارزشمند هستند و NLP می‌تواند به کسب و کارها در کشف فوری آن شواهد کمک کند. NLP این کار را با کمک ماشین‌هایی که زبان انسان را درک می‌کنند، به روشی سریع‌تر، دقیق‌تر و سازگارتر از عوامل انسانی انجام می‌دهد. ابزارهای NLP داده‌ها را بلادرنگ، ۲۴ ساعته و ۷ روز هفته پردازش و شاخص‌های یکسانی را برای همه داده‌های شما اعمال می‌کنند. بنابراین می‌توان اطمینان حاصل کرد که نتایج بدست آمده دقیق و خالی از تناقض‌ هستند. زمانی ابزارهای NLP می‌توانند بفهمند که بخشی از متن درباره چیست، و حتی مواردی مثل احساسات آن را اندازه‌گیری کنند، کسب و کارها می‌توانند شروع به اولویت‌بندی و سازماندهی داده‌های خود کنند، به‌طوریکه مناسب و مطابق با نیازهایشان باشد. ## [چالش‌های NLP چیست؟](#FIRST){#Challenge} با وجود چالش‌های فراوان پردازش زبان طبیعی، مزایای NLP برای کسب و کارها به حدی است که NLP را به یک زمینهٔ سرمایه‌گذاری ارزشمند تبدیل می‌کند. با این حال، می‌بایست پیش از شروع یادگیری NLP نسبت به این چالش‌ها آگاهی داشته باشیم. زبان انسانی پیچیده، مبهم، بی‌نظم و متنوع است. بیش از ۶۵۰۰ زبان در جهان وجود دارد که هر کدام از آن‌ها قوانین سینتکسی و معنایی خاص خود را دارند. حتی خود انسان‌ها نیز برای درک کامل زبان دچار مشکل هستند. بنابراین برای اینکه ماشین‌ بتواند زبان طبیعی را درک کند، زبان طبیعی ابتدا باید به چیزی تبدیل شود که توسط رایانه‌ها قابل تفسیر باشد. در NLP، تحلیل‌های سینتکسی و معنایی برای درک ساختار دستوری یک متن و شناسایی چگونگی ارتباط کلمات با یکدیگر در یک زمینه معین، امری کلیدی است. اما تبدیل متن به چیزی که توسط رایانه قابل تفسیر باشد، پیچیده است. دانشمندان داده باید ابزارهای NLP را به نحوی آموزش دهند تا فراتر از تعاریف و ترتیب کلمات، الگوریتم NLP برای درک بافت و مفهوم متن، به ابهامات کلمه‌ای و سایر مفاهیم پیچیده مرتبط با زبان انسانی توجه کند.

پردازش زبان طبیعی چیست

وجود تعدادی از چالش‌های NLP این واقعیت را اثبات می‌کند که زبان طبیعی، همیشه در حال تکامل و تا حدی مبهم است. این چالش‌ها عبارتند از: - «صحت» (Precision): از دیرباز کامپیوترها نیاز داشتند تا انسان‌ها با زبان برنامه نویسی دقیق، بدون ابهام و بسیار ساختار یافته یا از طریق تعداد محدودی از دستورات صوتی به وضوح بیان شده با آن‌ها صحبت کنند. به هرحال گفتار انسان همیشه دقیق نیست؛ اغلب مبهم است و ساختار زبانی می‌تواند به بسیاری از متغیرهای پیچیده از جمله زبان عامیانه، گویش‌های منطقه‌ای و بافت اجتماعی بستگی داشته باشد. - لحن صدا و «تصریف» (Inflection): NLP هنوز کامل نشده است. برای نمونه، «تحلیل معنایی» (Semantic Analysis) هنوز می‌تواند یک چالش باشد. از جمله مشکلات و چالش‌های دیگر NLP می‌توان به این واقعیت اشاره کرد که استفاده انتزاعی از زبان معمولاً برای برنامه‌های کامپیوتری دشوار است. به عنوان مثال، پردازش زبان طبیعی به راحتی «طعنه» را متوجه نمی‌شود. این موضوعات معمولاً مستلزم درک کلمات مورد استفاده و مضمون آن‌ها در مکالمه است. به عنوان نمونه‌ای دیگر، یک جمله بسته به اینکه گوینده روی کدام کلمه یا هجا تاکید می‌کند، می‌تواند معنا را تغییر دهد. الگوریتم‌های NLP ممکن است تغییرات ظریف اما مهم در لحن را در هنگام انجام تشخیص گفتار از دست بدهند. لحن و انحراف گفتار نیز ممکن است بین لهجه‌های مختلف متفاوت باشد، که تجزیه آن برای الگوریتم چالش‌برانگیز است. - استفاده رو به رشد از زبان: پردازش زبان طبیعی نیز با این واقعیت به چالش کشیده شده است که زبان و نحوه استفاده مردم از آن، به طور مداوم در حال تغییر است. اگرچه قوانینی برای زبان وجود دارد، اما اینطور نیست که این قوانین را روی سنگ نوشته باشند و قابل تغییر نباشند بنابراین، در طول زمان در معرض تحولات زیادی قرار می‌گیرند. قوانین محاسباتی سختی که اکنون کار می‌کنند، ممکن است با تغییر ویژگی‌های زبان دنیای واقعی در طول زمان منسوخ شوند.

ابهامات زبان طبیعی برای پردازش های کامپیوتری

سیستم‌های کامپیوتری درکی از کلمات ندارند و برای فهماندن معانی هر کلمه به ماشین‌ها، راه دشواری پیش روی توسعه‌دهندگان است. به عنوان نمونه‌ای طنز به تصویر بالا نگاهی بیاندازید، یک ماشین چطور می‌تواند تفاوت بین دو مفهوم مختلفی که می‌توان از جمله «I am a huge metal fan» برداشت کرد را متوجه شود، زیرا از این جمله هم می‌توان برداشت کرد که یک پنکه فلزی بزرگ دارد خودش را معرفی می‌کند و هم ممکن است منظور این باشد که شخصی طرفدار پر و پا قرص موسیقی متال است. گنگ بودن ذاتی زبان طبیعی انسان، چالش بزرگی برای ماشین‌ها به حساب می‌آید که متخصصان این حوزه همچنان در پی پیدا کردن راه‌حل هایی برای این موضوع هستند. مطلب پیشنهادی: ساخت هوش مصنوعی — آموزش کامل رایگان + نمونه پروژه ## [NLP چگونه کار می کند؟](#FIRST){#HOWWORK} پس از دانستن چیستی NLP، به سراغ نحوه کارکرد آن می‌رویم. در پردازش زبان طبیعی، زبان انسانی به تکه‌هایی تقسیم می‌شود به نحوی که بتوان ساختار دستوری جملات و معنای کلمات را در آن تکه متن با توجه به زمینه مفهومی متن، مورد تجزیه و تحلیل قرار داده و درک کرد. این به رایانه‌ها کمک می‌کند تا متن گفتاری یا نوشتاری را به همان روش انسان خوانده و درک کنند. وظایف پیش‌پردازش اساسی‌ای که دانشمندان داده می‌بایست انجام دهند تا ابزارهای NLP بتوانند زبان انسانی را درک کنند، عبارت است از: - واحدسازی (Tokenization): متن را به واحدهای معنایی کوچکتر یا بندهای منفرد تقسیم می‌کند.

Tokenization چیست

- برچسب‌گذاری نقش کلمات (Part-Of-Speech tagging): کلمات را به عنوان اسم، فعل، صفت، قید، ضمایر و غیره علامت‌گذاری می‌کند.

Part-Of-Speech tagging چیست

- بن‌واژه‌سازی (Lemmatization) و ریشه‌یابی (Stemming): کلمات را با تبدیل آن‌ها به شکل و فرم ریشه، استانداردسازی می‌کند.

Lemmatization و Stemming چیست

- حذف کلمات توقف (Stop Words): فیلتر کردن کلمات متداول که اطلاعات کم یا غیریکتایی را اضافه می‌کنند.

Stop Words چیست

در این صورت ابزارهای NLP می‌توانند متن را به چیزی تبدیل کنند که یک رایانه بتواند آن را درک کند. مرحله بعدی، ساخت یک الگوریتم ان ال پی شرح داده خواهد شد. به نظر شما الگوریتم مناسب برای حل مسائل NLP چیست ؟ ## [معرفی فیلم های آموزش داده کاوی و یادگیری ماشین](#FIRST){#FILM} برای یادگیری هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و داده کاوی مجموعه‌ای آموزشی شامل چندین دوره مختلف در فرادرس ایجاد شده است که با استفاده از آن‌ها علاقه‌مندان می‌توانند این مباحث را به گونه‌ای کاربردی و جامع یاد بگیرند. در این مجموعه، دوره‌های عملی و تئوری بسیاری وجود دارد که برای یادگیری هوش مصنوعی و یادگیری ماشین با پایتون یا متلب می‌توان از آن‌ها استفاده کرد. علاوه بر آن، بیش از ۴۰ دوره آموزشی با موضوعات مختلف هوش مصنوعی مثل شبکه‌های عصبی، سیستم‌های فازی، داده کاوی، بهینه‌سازی، الگوریتم ژنتیک، خوشه‌بندی، انتخاب ویژگی، هوش مصنوعی توزیع شده، دسته‌بندی، بازشناسی الگو و بسیاری از موارد دیگر در این مجموعه در دسترس هستند.

فیلمهای آموزشی

به ادامه مطلب و ارائه توضیحاتی پیرامون الگوریتم‌های NLP می‌پردازیم. ## [الگوریتم های NLP چیست ؟](#FIRST){#ALGURITM} پس از دانستن چیستی NLP و «پیش‌پردازش داده‌ها» (Pre-processed)، وقت آن رسیده است که به مرحله بعدی برویم؛ یعنی ساخت یک الگوریتم ان ال پی و آموزش آن به نحوی که بتواند زبان طبیعی را تفسیر کرده و وظایف خاصی را انجام دهد. دو الگوریتم اصلی برای حل مسائل NLP عبارت است از: - «رویکرد مبتنی بر قانون» (Rule-based Approach): سیستم‌های مبتنی بر قانون، به قوانین دستوری دست‌سازی که توسط متخصصان زبان شناسی یا «مهندسان دانش» (Knowledge Engineer) ایجاد می‌شود، \* متکی هستند. این اولین رویکرد برای ساخت الگوریتم های NLP بود و در حال حاضر هم امروزه بسیار مورد استفاده قرار می‌گیرند. - «الگوریتم‌های یادگیری ماشین» (Machine Learning Algorithms): از طرف دیگر، مدل‌های یادگیری ماشین، مبتنی بر روش‌های آماری هستند و یاد می‌گیرند که پس از دریافت نمونه‌ها (داده‌های آموزشی) وظایف خاصی را انجام دهند. بزرگترین مزیت الگوریتم‌های یادگیری ماشین، توانایی آن‌ها برای یادگیری با اتکا به خود است. در اینجا لازم نیست قوانین دستی تعریف شوند. در عوض ماشین‌ها از داده‌های قبلی دانش را فرا می‌گیرند تا متکی بر خود پیش‌بینی کنند و در نتیجه این روش‌ها امکان انعطاف‌پذیری بیشتری را فراهم می‌کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، برای یادگیری و فهمیدن رابطه میان ورودی‌ها و خروجی‌ها، داده‌های آموزش و خروجی‌های (برچسب‌ها) متناظر آن‌ها را دریافت می‌کند. سپس ماشین، از روش‌های تجزیه و تحلیل آماری برای ساختن یک "بانک دانش" استفاده می‌کند و پیش از آن‌که داده‌های از پیش دیده‌نشده (متون جدید) را پیش‌بینی کند، تشخیص می‌دهد که کدام یک از ویژگی‌ها (Features)، نمود بهتری برای متن هستند.

ان ال پی

## [نمونه هایی از تکنیک ها و روش های NLP](#FIRST){#TECHNIC} پردازش زبان طبیعی شما را قادر می‌سازد تا اعمال مختلفی از جمله طبقه‌بندی متن و استخراج قطعاتی از داده‌های مرتبط، تا ترجمه متن از یک زبان به زبان دیگر و خلاصه‌سازی قطعات طولانی متن را انجام دهید. ## طبقه‌بندی متن (Text Classification) طبقه‌بندی متن یکی از اصلی‌ترین وظایف NLP است و از تخصیص دسته‌ها (برچسب‌ها) به متن بر اساس محتوای آن تشکیل می‌شود. مدل‌های طبقه‌بندی می‌توانند اهداف مختلفی داشته باشند، برای مثال به موارد تحلیل احساسات، «طبقه‌بندی موضوعی» (Topic Classification) و «تشخیص قصد و قرض» (Intent Detection) اشاره خواهیم کرد و در ادامه توضیح مفصل‌تری درباره هر یک می‌دهیم. آموزش پردازش زبان های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK فیلم آموزش پردازش زبان های طبیعی NLP در پایتون Python با پلتفرم NLTK در فرادرس کلیک کنید ## تحلیل احساسات (Sentiment Analysis) تحلیل احساسات فرآیند بررسی عواطف موجود در متن و طبقه‌بندی آنها به عنوان مثبت، منفی یا خنثی است. با اجرای تجزیه و تحلیل احساسات در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، دیدگاه‌های محصول، نظرسنجی‌های (Net Promotor Score | NPS) و بازخورد مشتریان، کسب‌وکارها می‌توانند شواهد ارزشمند بودن سرمایه خود را درباره چگونگی درک برند آن‌ها توسط مشتریان دریافت کنند. مجهز بودن به NLP، یک طبقه‌بندی احساسات می‌تواند تفاوت ظریفی که در هر نظر و عقیده‌ای وجود دارد را درک کند، و به طور خودکار دیدگاه‌ها را به عنوان مثبت یا منفی برچسب‌گذاری کند. تصور کنید یک جهش ناگهانی از نظرات منفی درباره برند شما در رسانه‌های اجتماعی شکل گرفته باشد، ابزارهای تحلیل احساسات توانایی تشخیص این اتفاقات را به سرعت دارند، و با استفاده از آن‌ها می‌توان از بروز مشکلات بزرگ‌تر جلوگیری کرد.

تحلیل احساسات nlp

## طبقه‌بندی موضوعی (Topic Classification) طبقه‌بندی موضوعی از شناسایی موضوع یا مبحث اصلی داخل متن و اختصاص تگ‌های از پیش تعریف شده برای آن‌ها تشکیل می‌شود. برای آموزش مدل طبقه‌بندی کننده موضوع خود، نیاز به آشنایی با تجزیه و تحلیل داده‌ها دارید، بنابراین می‌توانید دسته‌بندی‌های مربوطه را تعریف کنید. برای مثال، ممکن است در یک شرکت نرم‌افزاری مشغول باشید و تعدادی زیادی بلیط پشتیبانی مشتری دریافت کنید که به مشکلات فنی، قابلیت استفاده و درخواست‌های ویژگی اشاره می‌کند. در این مورد ممکن است برچسب‌ها به عنوان اشکالات، ویژگی‌ها، درخواست‌ها، «طراحی تعامل/تجربه کاربری» (UX/IX | User Experience/Interaction Design) تعریف شوند.

طبقه بندی موضوعی nlp

## تشخیص قصد (Intent Detection) تشخیص قصد شامل شناسایی مفهوم، منظور و هدف پشت یک متن است. یک راه بسیار خوب برای مرتب‌سازی خروجی پاسخ‌های ایمیل فروش، براساس علاقه‌مندی، نیاز به اطلاعات بیشتر، لغو اشتراک، برگشتن زدن و غیره است. برچسب علاقه‌مندی می‌تواند به شما کمک کند تا به محض اینکه ایمیلی وارد صندوق ورودی شما شد، پتانسیل بالقوه فرصت فروش را پیدا کنید. ## استخراج متن (Text Extraction) نمونه دیگری از استفاده‌های NLP در استخراج متن وجود دارد، که شامل بیرون کشیدن قطعات خاصی از داده‌هایی است که قبلاً در یک متن وجود داشتند. این یک راه عالی برای خلاصه‌سازی خودکار متن یا پیدا کردن اطلاعات کلیدی است. رایج‌ترین نمونه‌های مدل‌های استخراج عبارت از «استخراج کلمات کلیدی» (Keyword Extraction) و «تشخیص موجودیت‌های نامدار» (Named Entity Recognition | NER) است که در ادامه توضیحات بیشتری درمورد آن‌ها خواهیم خواند. ## استخراج کلمات کلیدی (Keyword Extraction) استخراج کلمات کلیدی به‌طور خودکار مهمترین کلمات و عبارات داخل یک متن را بیرون می‌کشد. این مسئله برای شما قابلیت دسته‌بندی از پیش نمایش محتوا و موضوعات اصلی آن، بدون نیاز به خواندن هر قطعه را فراهم می‌کند.

استخراج کلمات کلیدی nlp

## تشخیص موجودیت های نامدار Named Entity Recognition (NER) تشخیص موجودیت‌های نامدار، امکان استخراج نام افراد، شرکت‌ها، مکان‌ها و سایر موارد را از داخل داده‌ها می‌دهد. تشخیص موجودیت های نامدار nlp ## ترجمه ماشینی (Machine Translation) این یکی از اولین مشکلاتی بود که محققان NLP به آن پرداختند. ابزارهای ترجمه آنلاین (مانند Google Translate) از تکنیک‌های مختلف پردازش زبان طبیعی برای دستیابی به سطوح انسانی از دقت در ترجمه گفتار و متن به زبان‌های مختلف استفاده می‌کنند. مدل‌های مترجم سفارشی می‌توانند برای به حداکثر رساندن دقت نتایج یک حوزه خاص آموزش داده شوند.

ترجمه ماشینی nlp

## مدل سازی موضوعی (Topic Modeling) مدل سازی موضوعی بسیار شبیه طبقه‌بندی موضوعی است. این نمونه از پردازش زبان طبیعی با گروه‌بندی متن‌ها بر اساس کلمات و عبارات مشابه، موضوعات مرتبط را در یک متن پیدا می‌کند. از آنجایی که نیازی به ایجاد لیستی از تگ‌های از پیش تعریف شده یا برچسب‌گذاری هیچ داده‌ای ندارید، زمانی که هنوز با داده‌های خود آشنا نیستید، مدل‌سازی موضوعی گزینه مناسبی برای تجزیه و تحلیل کندوکاوانه در متن است.

مدل سازی موضوعی nlp

## تولید زبان طبیعی در NLP چیست ؟ تولید زبان طبیعی، به اختصار NLG، یکی از وظایف پردازش زبان طبیعی است که شامل تحلیل داده‌های بدون ساختار است و از آن به عنوان ورودی خودکار برای ساختن محتوا استفاده می‌شود. از کاربردهای این مورد می‌توان به تولید پاسخ‌های خودکار، نوشتن ایمیل و حتی کتاب اشاره کرد.

تولید زبان طبیعی nlp

## [کاربرد های NLP چیست؟](#FIRST){#WORKING} پردازش زبان طبیعی به کسب و کارها اجازه می‌دهد تا داده‌های بدون ساختار مانند ایمیل، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، بررسی‌های محصول، نظرسنجی‌های آنلاین و بلیط‌های پشتیبانی مشتری را تحلیل و درک کنند و اطلاعات ارزشمندی را برای ارتقاء فرایندهای تصمیم‌گیری خود بدست آورند. شرکت‌ها همچنین پس از دانستن اینکه NLP چیست، از آن برای خودکارسازی وظایف روزمره، کاهش زمان، هزینه و در نهایت کارآمدتر شدن، استفاده می‌کنند. در ادامه چند نمونه از کاربردهای NLP در مشاغل را بررسی خواهیم نمود. تحلیل خودکار بازخورد مشتریان در NLP چیست ؟ تجزیه و تحلیل خودکار بازخورد مشتری برای دانستن اینکه مشتریان دربارهٔ محصول شما چه فکری می‌کنند ضروری است. با این حال، پردازش این داده‌ها ممکن است دشوار باشد. NLP می‌تواند به شما در استفاده از داده‌های کیفی در نظرسنجی‌های آنلاین، بررسی محصول یا پست‌های رسانه های اجتماعی کمک کند و برای بهبود تجارت خود اطلاعات کسب کنید. به عنوان مثال، شاخص «NPS | Net Promoter Score» اغلب برای اندازه‌گیری رضایت مشتری‌ها استفاده می‌شود. در مرحله اول، از مشتریان خواسته می شود كه از صفر تا ده، شرکتی را بر اساس اینكه احتمالاً آن را به یك دوست توصیه می‌كنند، امتیازدهی کنند (امتیازهای پایین به عنوان دفع‌کننده‌ها، امتیاز متوسط به عنوان خنثی و امتیازات بالا به عنوان ترویج‌کننده‌ها طبقه‌بندی می‌شوند). سپس با یک سؤال پایان‌باز، دلایل نمره خود را از مشتریان می‌پرسند. با استفاده از یک طبقه‌بندی‌کننده موضوع NLP، می‌توانید هر پاسخ پایان‌باز را به گروه‌هایی مانند UX محصول، پشتیبانی مشتری، سهولت استفاده و غیره برچسب گذاری کنید، سپس، این داده‌ها را در دسته‌های ترویج‌کننده، دفع‌کننده و خنثی طبقه‌بندی کنید تا ببینید که هر دسته در کدام گروه شایع‌تر است: در این مثال، در بالا، نتایج نشان می‌دهد که مشتریان از جنبه‌هایی مانند سهولت استفاده و UX محصول بسیار راضی هستند (از آنجا که بیشتر این پاسخ‌ها از طرف ترویج‌کننده‌ها هستند)، در حالی که از سایر ویژگی‌های محصول رضایت چندانی ندارند. عملیات خودکار پشتیبانی از مشتری در NLP چیست ؟ کسب و کارها از مدل‌های NLP برای خودکارسازی وظایف خسته‌کننده و وقت‌گیر در زمینه‌هایی مانند خدمات مشتریان استفاده می‌کنند. این منجر به فرآیندهای کارآمدتری می‌شود و نمایندگان پشتیبانی، زمان بیشتری را برای تمرکز روی آنچه مهم است، یعنی «ارائه تجربهٔ پشتیبانی برجسته» صرف خواهند کرد. اتوماسیون خدمات مشتری با استفاده از ان ال پی مجموعه‌ای از فرآیندها، از مسیریابی تیکت‌ها به مناسب‌ترین فرد گرفته تا استفاده از چت‌بات برای حل سؤالات مکرر را شامل می‌شود. در ادامه چند مثال در این خصوص ارائه شده است. - مدل‌های طبقه‌بندی متن به شرکت‌ها امکان می‌دهد تیکت‌های پشتیبانی را بر اساس معیارهای مختلف، مانند موضوع، احساسات یا زبان برچسب‌گذاری کرده و تیکت به مناسب‌ترین نمایندهٔ پشتیانی ارسال شود. به عنوان مثال، یک شرکت تجارت الکترونیک ممکن است از یک طبقه‌بندی‌کننده موضوع استفاده کند تا تیکت پشتیبانی به مشکل حمل و نقل، کالای گمشده یا کالای برگشتی از سایر دسته‌ها تفکیک شود. - همچنین می‌توان از طبقه‌بندها برای تشخیص فوریت در بلیط‌های پشتیبانی مشتری با شناخت عباراتی مانند "در اسرع وقت، بلافاصله یا همین حالا" استفاده کرد و این امر به نمایندگان پشتیبانی اجازه می‌دهد که ابتدا این موارد را بررسی کنند. - تیم‌های پشتیبانی مشتری به طور فزاینده‌ای از چت‌بات‌ها برای رسیدگی به سؤالات روزمره استفاده می‌کنند. این امر باعث کاهش هزینه‌ها می‌شود و نمایندگان پشتیبانی را قادر می‌سازد تا بیشتر روی وظایفی تمرکز کنند که نیاز به شخصی‌سازی بیشتری دارند و در نتیجه زمان انتظار مشتری کاهش می‌یابد.

کاربرد های nlp

## [برترین ابزار های NLP برای شروع چیست؟](#FIRST){#TOOLS} پردازش زبان طبیعی یکی از پیچیده‌ترین زمینه‌های هوش مصنوعی است. اما نیازی به ورود مستقیم در بسیاری از وظایف NLP مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا استخراج کلمات کلیدی ندارد. ابزارهای آنلاین پردازش زبان طبیعی بسیاری وجود دارند که پردازش زبان را در دسترس همه قرار می‌دهند و این امکان را فراهم می‌کنند که حجم زیادی از داده‌ها به روشی بسیار ساده و بصری تجزیه و تحلیل شوند. پلتفرم‌های «نرم‌افزار به عنوان یک سرویس» (SaaS) جایگزین‌های بسیار خوبی برای کتابخانه‌های منبع باز هستند، زیرا آنها راه‌حل‌های آماده‌ استفاده‌ای را ارائه می‌دهند که اغلب برای به‌کارگیری، بسیار آسان هستند و به برنامه‌نویسی یا دانش یادگیری ماشین احتیاج ندارند. آموزش یادگیری ماشین فیلم آموزش یادگیری ماشین در فرادرس کلیک کنید بیشتر این ابزارها، APIهای NLP‌ خود را برای زبان برنامه‌نویسی پایتون ارائه می‌دهند که تنها با وارد کردن چند خط کد در کد منبع، با برنامه‌های روزمرهٔ خود، قابلیت ادغام دارند. چند مورد از بهترین ابزارهای SaaS پردازش زبان طبیعی عبارتند از: - Google Cloud NLP - IBM Watson - Aylien - Amazon Comprehend - MeaningCloud انتخاب ابزار NLP، بستگی به احساس راحتی هنگام استفاده از آن و وظایفی دارد که می‌خواهید انجام دهید. به عنوان مثال، Google Cloud NLP مجموعه‌ای از ابزارهای NLP بدون نیاز به کد را ارائه می‌دهد که به راحتی برای کاربران قابل استفاده است. پس از فراگیری این ابزارها، می‌توان یک مدل یادگیری ماشین سفارشی ساخت و آن را با معیارهای خود آموزش داد تا نتایج دقیق‌تری بدست آید.

nlp چیست

صلوات