विषय
- प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?
- इसकी विशेषताएं क्या हैं?
- व्यापार के लिए मूल्य निकालना
- नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
- एनएलपी और विश्लेषण के बीच संबंध
- कुछ व्यावहारिक उपयोग के मामले
- भविष्य की प्रवृत्ति क्या है?
- निष्कर्ष
स्रोत: स्टाइलफोटोग्राफ्स / ड्रीमस्टाइम डॉट कॉम
ले जाओ:
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण पहले से उपलब्ध डेटा के प्रसंस्करण और विश्लेषण के लिए अनुमति नहीं देता है, जो अधिक गहराई से अंतर्दृष्टि के लिए अनुमति देता है।
जैसा कि हम कंप्यूटिंग और प्रौद्योगिकी क्षेत्र में तेजी से आगे बढ़ रहे हैं, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) व्यवसायों और उद्यमों के लिए अधिक प्रासंगिक हो रहा है। प्राकृतिक भाषा कुछ भी नहीं है, लेकिन लोग सामाजिक नेटवर्क, ब्लॉग, मंचों आदि जैसे विभिन्न इलेक्ट्रॉनिक माध्यमों में सादे, सरल भाषा में क्या बात कर रहे हैं, इसलिए, इस प्राकृतिक भाषा को समझना और संसाधित करना एनएलपी के रूप में जाना जाता है। इस प्रसंस्करण का परिणाम व्यापार के लिए एक महत्वपूर्ण मूल्य है, क्योंकि यह आम उपयोगकर्ताओं की भावनाओं, भावनाओं और विचार प्रक्रियाओं को निकालता है। इन जानकारियों के आधार पर, उद्यम उचित कार्रवाई कर सकते हैं और अपने व्यापार मूल्य को बढ़ा सकते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (जिसे कभी-कभी कम्प्यूटेशनल भाषाविज्ञान भी कहा जाता है) कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) का एक क्षेत्र है जो यह बताता है कि एक इंसान कैसे मशीन भाषा का उपयोग किए बिना कंप्यूटर के साथ बातचीत कर सकता है, बल्कि प्राकृतिक मानव भाषाओं का उपयोग कर सकता है। इनपुट को लिखित या स्पोकन रूप में लिया जा सकता है।
ऐसा होने के लिए, मनुष्यों को कंप्यूटर को सिखाना चाहिए कि वे उन भाषाओं का उपयोग कैसे करते हैं और समझते हैं जो वे बोलते हैं। यह एनएलपी के लिए सबसे बड़ी चुनौतियों में से एक है।ऐसी स्थिति का एक उदाहरण एक वाक्यांश है जिसमें शब्दों का एक से अधिक अर्थ हो सकता है, जैसे "बच्चा निगल जाता है।" इसके दो अलग-अलग अर्थ हो सकते हैं, जो पूरी तरह से उस शब्द पर निर्भर करता है जिसका उपयोग क्रिया (निगल या मक्खी) के रूप में किया जा रहा है। ), कौन सा शब्द एक संज्ञा (बच्चा या निगल) है या क्या एक विशेषण (बच्चा) है। मनुष्य के मामले में, अर्थ को समझना इस बात पर निर्भर करता है कि विषय क्या है और बातचीत के बारे में क्या समझ में आता है।
इस प्रकार, इस समस्या को हल करने के लिए, सॉफ्टवेयर को कॉन या विषय और वैध और अमान्य कथनों की संरचना को समझने के लिए प्रोग्राम किया जाना चाहिए। मशीन सीखना एनएलपी का एक प्रमुख हिस्सा है। AI उपयोगकर्ता को दिए गए भाषण पैटर्न का विश्लेषण कर सकता है ताकि उसे दिए गए कमांड को आसानी से समझ सके।
इसकी विशेषताएं क्या हैं?
एनएलपी की अवधारणा ने आधुनिक तकनीकी दुनिया में तूफान ला दिया है। एनएलपी का उपयोग कंप्यूटर के साथ अपनी कई विशेषताओं के साथ हर बातचीत को काफी सरल बनाने के लिए किया जा सकता है। एनएलपी का उपयोग इसकी अपार भाषा प्रसंस्करण क्षमताओं के कारण विश्लेषण के लिए किया जा सकता है। यह गहन विश्लेषण भी कर सकता है, जो इसे व्यवसाय, चिकित्सा और विज्ञान के क्षेत्र में बहुत महत्वपूर्ण बनाता है। एनएलपी का उपयोग एक भाषा को दूसरी भाषा में आसानी से, जल्दी और सही तरीके से अनुवाद करने के लिए भी किया जा सकता है। इसमें डेटा माइनिंग क्षमताएं भी हैं और इसका उपयोग इकाई की पहचान की क्षमता की मदद से नामित इकाई को निकालने के लिए किया जा सकता है। एनएलपी की एक और विशेषता यह है कि यह बड़ी मात्रा में स्वचालित रूप से संक्षेप में प्रस्तुत कर सकता है। ये सभी विशेषताएं एनएलपी को किसी कंपनी की व्यावसायिक बुद्धिमत्ता (बीआई) के लिए परिपूर्ण बनाती हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण के हजारों सुविधाएँ और लाभ हैं। एनएलपी के पास सभी आवश्यक पहलू हैं जो एक कंपनी को बड़ी मात्रा में डेटा से उपयोगी जानकारी प्राप्त करने में मदद कर सकते हैं, बेहतर प्रलेखन प्रदान कर सकते हैं और प्रलेखन के लिए प्रक्रियाओं की दक्षता में सुधार कर सकते हैं।
व्यापार के लिए मूल्य निकालना
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, अगर बुद्धिमानी से उपयोग किया जाता है, तो वास्तव में एक कंपनी के मूल्य का लाभ उठा सकते हैं। किसी कंपनी का मूल्य तब बढ़ता है जब ग्राहक की निष्ठा बढ़ती है, और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कंपनी को ठीक ऐसा करने में मदद कर सकता है।
कंपनी द्वारा एनएलपी का उपयोग भावना विश्लेषण जैसे कई तकनीकों के लिए किया जा सकता है, जो कंपनी के साथ बातचीत करते समय ग्राहकों की भावनाओं पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में कंपनी की मदद कर सकता है। यह अंतर्दृष्टि, जब व्यवहार भविष्यवाणी से प्राप्त अंतर्दृष्टि के साथ शामिल होती है, तो कंपनी ग्राहकों को सर्वोत्तम सेवाएं प्रदान करने में मदद कर सकती है। इससे कंपनी के लिए ग्राहक वफादारी बढ़ेगी और कंपनी का मूल्य अपने आप बढ़ जाएगा। (भावना विश्लेषण के बारे में अधिक जानने के लिए, सोशल चैटर देखें: क्या आपकी कंपनी को सुनना चाहिए?)
नो बग्स, नो स्ट्रेस - योर स्टेप बाय स्टेप गाइड बाय स्टेप गाइड टू लाइफ-चेंजिंग सॉफ्टवेर विदाउट योर लाइफ
जब कोई भी सॉफ़्टवेयर गुणवत्ता की परवाह नहीं करता है तो आप अपने प्रोग्रामिंग कौशल में सुधार कर सकते हैं।
एनएलपी और विश्लेषण के बीच संबंध
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण में एक घटक होता है जिसे प्राकृतिक भाषा समझ के रूप में जाना जाता है। यह घटक, जैसा कि इसके नाम से पता चलता है, मुख्य रूप से मानव भाषा की मशीन की वास्तविक समझ से संबंधित है। जबकि प्राकृतिक भाषा समझ के कई उपयोग हैं, एक प्रमुख अनुप्रयोग विश्लेषण या भावना विश्लेषण है।
जब कंपनियों को यह एहसास हुआ कि ग्राहकों के भविष्य के कार्यों और भविष्य के बाजार के बारे में अधिक समझने में मदद कर रहे हैं, तो उन्हें एहसास नहीं हुआ कि उन्हें वास्तव में भावनाओं और ग्राहक की भावनाओं के बारे में पता है। इस तरह के लेनदेन के दौरान। इससे संचार अंतराल हो सकता है और यहां तक कि ग्राहकों को समझने के रास्ते में बाधा भी साबित हो सकता है। इस प्रकार, व्यवसायों को अपना विश्वास हासिल करने के लिए, ग्राहक की भावनाओं के बारे में जानने की आवश्यकता होती है। (डेटा खनन पर अधिक जानकारी के लिए, डेटा खनन और डेटा विज्ञान सीखने के लिए 7 चरण देखें।)
प्राकृतिक भाषा की समझ का इस्तेमाल कई अलग-अलग जगहों से भावनाओं के विश्लेषण के लिए किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, ये उपकरण ब्रांड संदर्भों के लिए इंटरनेट पर खोज कर सकते हैं और आपको बता सकते हैं कि क्या ये नकारात्मक, सकारात्मक या मिश्रित प्रतिक्रियाएं थीं। एक अन्य स्थान जहां से उपयोगी अंतर्दृष्टि प्राप्त की जा सकती है, वह कंपनी का सर्वर है। एनएलपी का उपयोग स्पैम एस को फ़िल्टर करने और केवल उपयोगी भागों को रखने के लिए किया जा सकता है। एनएलपी विश्लेषण का एक बहुत महत्वपूर्ण हिस्सा है, क्योंकि यह एनएलपी से ही निकला है।
कुछ व्यावहारिक उपयोग के मामले
कई कंपनियां अपने ग्राहक आधार को बढ़ाने के लिए उपयोग और भावना विश्लेषण कर रही हैं। कंपनियां अपनी सेवाओं का उपयोग करने के बाद भावनाओं और ग्राहकों की भावनाओं के बारे में अधिक समझने के लिए इसका उपयोग कर रही हैं। ऐसी कंपनियों के कुछ उदाहरणों में शामिल हैं किआ मोटर्स, बेस्ट बाय, इनटूट और सिस्को सिस्टम्स।
यहां तक कि पैरामाउंट पिक्चर्स इस प्रणाली का उपयोग कर रहा है, ताकि उनकी फिल्मों की गुणवत्ता के बारे में पता चल सके और न केवल उनके ग्राहकों की भावनाओं को समझा जा सके, बल्कि कंपनी से जुड़े किसी भी व्यक्ति, जिसमें निवेशक और कंपनी के कर्मचारी भी शामिल हैं। इंटेल और आईबीएम जैसी कंपनियां भी अपने कर्मचारियों की भावनाओं के बारे में जानकारी प्राप्त करने के लिए इस तकनीक का उपयोग कर रही हैं।
भविष्य की प्रवृत्ति क्या है?
ग्राहकों को अधिक से अधिक पाने और उन्हें बेहतरीन सेवाएं प्रदान करने के लिए कंपनियां आपस में जमकर प्रतिस्पर्धा कर रही हैं। भविष्य में, यह प्रतियोगिता केवल परिमाण में बढ़ेगी, नई कंपनियों के पास मौजूदा लोगों के रूप में प्रस्तुत करने के लिए।
इस मामले में, एनएलपी और विश्लेषण हमेशा की तरह महत्वपूर्ण साबित होंगे। इस तरह की तकनीकें कंपनियों को आसानी से प्रतिस्पर्धा में बढ़त हासिल करने में मदद करेंगी।
निष्कर्ष
हर दिन व्यवसायों के लिए एक लड़ाई है, प्रतिस्पर्धियों से आगे निकलने की लड़ाई है, सबसे अधिक ग्राहक सहायता आधार पाने की लड़ाई है और ग्राहकों को सर्वोत्तम सेवाएं प्रदान करते हुए लाभ प्राप्त करने की लड़ाई है। इस उद्देश्य के लिए, व्यापार खुफिया कंपनी का एक बहुत महत्वपूर्ण हिस्सा हो सकता है। इसका एक मुख्य कर्तव्य कंपनी को ग्राहकों के व्यवहार पर अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में मदद करना है, जो आगे कंपनी को सर्वश्रेष्ठ पेशेवर सेवाएं प्रदान करने में मदद करता है।
जबकि वर्तमान ग्राहक व्यवहार पर अंतर्दृष्टि भविष्य के ग्राहक व्यवहार की भविष्यवाणी के लिए उपयोगी हो सकती है, ग्राहक की भावनाओं का विश्लेषण और भी अधिक उपयोगी अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है और किसी कंपनी को यह तय करने में मदद कर सकता है कि उसकी सेवाएं काफी अच्छी हैं या नहीं, और यदि नहीं, तो सेवाओं की गुणवत्ता में सुधार के लिए क्या किया जा सकता है। जबकि यह अवधारणा काफी नई है, इसे कई कंपनियों द्वारा तेजी से अपनाया जा रहा है। यह एक कंपनी और उसके ग्राहकों दोनों को मदद करता है, क्योंकि पूर्व लाभ एक निष्ठावान ग्राहक आधार है, जबकि उत्तरार्द्ध सबसे अच्छी गुणवत्ता वाली सेवाएं प्राप्त करते हैं।