Babbel – test : Apprendre une langue en 3 jours

Applications pour apprendre une langue :

Que faisions-nous avant les traducteurs en ligne et la correction automatique ? De nombreux outils qui nous facilitent la vie aujourd’hui sont possibles grâce au traitement du langage naturel (NLP) – un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui aide les machines à comprendre le langage humain naturel. Les outils de traitement du langage naturel sont importants pour les entreprises qui traitent de grandes quantités de texte non structuré, qu’il s’agisse d’e-mails, de conversations sur les réseaux sociaux, de discussions en ligne, de réponses à des sondages et de nombreuses autres formes de données. En intégrant la PNL sur le lieu de travail, les entreprises peuvent analyser les données pour trouver ce qui est pertinent au milieu du chaos et obtenir des informations précieuses qui aident à automatiser les tâches et à prendre des décisions commerciales. Alors, comment le traitement du langage naturel peut-il rendre votre entreprise plus intelligente ? Lisez la suite pour le découvrir.1. Analyse des sentiments La compréhension du langage naturel est particulièrement difficile pour les machines lorsqu’il s’agit d’opinions, étant donné que les humains utilisent souvent le sarcasme et l’ironie. L’analyse des sentiments, cependant, est capable de reconnaître des nuances subtiles dans les émotions et les opinions ‒ et de déterminer à quel point elles sont positives ou négatives. Lorsque vous analysez les sentiments en temps réel, vous pouvez surveiller les mentions sur les réseaux sociaux (et gérer les commentaires négatifs avant qu’ils ne dégénèrent) , évaluez les réactions des clients à votre dernière campagne marketing ou lancement de produit, et obtenez une idée globale de ce que les clients pensent de votre entreprise. Vous pouvez également effectuer périodiquement une analyse des sentiments et comprendre ce que les clients aiment et n’aiment pas sur des aspects spécifiques de votre entreprise ‒ peut-être qu’ils J’adore votre nouvelle fonctionnalité, mais vous êtes déçu de votre service client. Ces informations peuvent vous aider à prendre des décisions plus judicieuses, car elles vous montrent exactement ce qu’il faut améliorer.Essayez cet analyseur de sentiments en ligne pour voir comment le traitement du langage naturel trie votre texte par émotions :Testez avec votre propre texteLeur service client était terrible. J’ai été en attente pendant 2 heures!Classify Text2. Classification de texteLa classification de texte, une tâche d’analyse de texte qui inclut également l’analyse des sentiments, implique automatiquement la compréhension, le traitement et la catégorisation du texte non structuré. Imaginons que vous souhaitiez analyser des centaines de réponses ouvertes à votre récent sondage NPS. Le faire manuellement vous prendrait beaucoup de temps et finirait par coûter trop cher. Mais que se passerait-il si vous pouviez entraîner un modèle de traitement du langage naturel pour marquer automatiquement vos données en quelques secondes, en utilisant des catégories prédéfinies et en appliquant vos propres critères ? Vous pouvez utiliser un classificateur de rubriques pour les réponses aux enquêtes NPS, qui balise automatiquement vos données par rubriques telles que le support client, les fonctionnalités, la facilité d’utilisation et la tarification. Essayez-le et voyez comment il fonctionne ! 3. Chatbots et assistants virtuelsLes chatbots et les assistants virtuels sont utilisés pour répondre automatiquement aux questions, conçus pour comprendre le langage naturel et fournir une réponse appropriée grâce à la génération du langage naturel. Les systèmes de réponse aux questions standard suivent des règles prédéfinies, tandis que les chatbots et les assistants virtuels alimentés par l’IA sont capables d’apprendre de chaque interaction et de comprendre comment ils doivent répondre. La meilleure partie : ils apprennent des interactions et s’améliorent au fil du temps. Ces machines intelligentes sont de plus en plus présentes en première ligne du support client, car elles peuvent aider les équipes à résoudre jusqu’à 80 % de toutes les requêtes de routine et à acheminer des problèmes plus complexes vers des agents humains. Disponibles 24h/24 et 7j/7, les chatbots et assistants virtuels peuvent accélérer les temps de réponse et soulager les agents des requêtes répétitives et chronophages. L’extraction de texte, ou extraction d’informations, détecte automatiquement des informations spécifiques dans un texte, telles que les noms, les entreprises, les lieux et Suite. Ceci est également connu sous le nom de reconnaissance d’entité nommée. Vous pouvez également extraire des mots-clés dans un texte, ainsi que des fonctionnalités prédéfinies telles que les numéros de série et les modèles de produits. Les applications d’extraction de texte incluent le filtrage des tickets d’assistance entrants et l’identification de données spécifiques, telles que les noms d’entreprise, les numéros de commande et les adresses e-mail sans avoir besoin d’ouvrir et de lire chaque billet. Vous pouvez également utiliser l’extraction de texte pour la saisie de données. Vous pouvez extraire les informations dont vous avez besoin et configurer un déclencheur pour entrer automatiquement ces informations dans votre base de données. L’extraction de mots-clés, en revanche, vous donne un aperçu du contenu d’un texte, comme le montre ce modèle gratuit de traitement du langage naturel. Combinée à l’analyse des sentiments, l’extraction de mots clés peut ajouter une couche supplémentaire d’informations, en vous indiquant quels mots les clients utilisent le plus souvent pour exprimer leur négativité envers votre produit ou service. Essayez cet extracteur de mots-clés en ligne : Testez avec votre propre texteElon Musk a partagé une photo de la combinaison spatiale conçue par SpaceX. Il s’agit de la deuxième image partagée du nouveau design et de la première à présenter l’apparence intégrale de la combinaison spatiale.Extract Text5. Traduction automatiqueLa traduction automatique (TA) est l’une des premières applications du traitement automatique du langage naturel. Même si les traductions de Facebook ont ​​été déclarées surhumaines, la traduction automatique est toujours confrontée au défi de comprendre le contexte. Cependant, si vous avez été un fervent utilisateur de Google Translate au fil des ans, vous saurez qu’il a parcouru un long chemin depuis sa création, principalement grâce aux énormes avancées dans le domaine des réseaux de neurones et à la disponibilité accrue de grandes quantités. de données. La traduction automatisée est particulièrement utile dans les affaires car elle facilite la communication, permet aux entreprises d’atteindre un public plus large et de comprendre la documentation étrangère d’une manière rapide et rentable. 6. Résumé de texteLe résumé automatique est assez explicite. Il résume le texte, en extrayant les informations les plus importantes. Son objectif principal est de simplifier le processus d’examen de grandes quantités de données, telles que des articles scientifiques, du contenu d’actualités ou de la documentation juridique. Il existe deux manières d’utiliser le traitement du langage naturel pour résumer les données : le résumé basé sur l’extraction ‒ qui extrait les phrases clés et crée un résumé, sans ajouter d’informations supplémentaires ‒ et le résumé basé sur l’abstraction, qui crée de nouvelles phrases paraphrasant la source d’origine. Cette deuxième approche est plus courante et fonctionne mieux.7. Market Intelligence Les marketeurs peuvent bénéficier du traitement du langage naturel pour en savoir plus sur leurs clients et utiliser ces informations pour créer des stratégies plus efficaces. L’analyse de sujets, de sentiments, de mots-clés et d’intentions dans des données non structurées peut vraiment booster votre étude de marché, en mettant en lumière les tendances et les opportunités commerciales. Vous pouvez également analyser les données pour identifier les points faibles des clients et garder un œil sur vos concurrents (en voyant ce qui fonctionne bien pour eux et ce qui ne fonctionne pas). 8. Correction automatique Le traitement du langage naturel joue un rôle essentiel dans les logiciels de vérification grammaticale et les fonctions de correction automatique. Des outils comme Grammarly, par exemple, utilisent la PNL pour vous aider à améliorer votre écriture, en détectant les erreurs de grammaire, d’orthographe ou de structure de phrase. 9. Classification des intentionsLa classification des intentions consiste à identifier le but ou le but qui sous-tend un texte. Outre les chatbots, la détection d’intention peut générer des avantages dans les domaines des ventes et du support client. En analysant les interactions avec les clients comme les e-mails, les chats ou les publications sur les réseaux sociaux, vous pouvez repérer les clients prêts à acheter. Plus vous pouvez détecter et classer rapidement ces prospects, plus vous avez de chances de les transformer en clients. Essayez ce classificateur d’e-mails et triez les réponses dans des catégories telles que Intéressé, Non intéressé et Désabonnement. Enfin, la recherche de l’intention du client dans les tickets de support client ou les publications sur les réseaux sociaux peut vous avertir des clients à risque de désabonnement, vous permettant de prendre des mesures avec un stratégie pour les reconquérir.10. Détection d’urgenceLes techniques NLP peuvent également vous aider à détecter l’urgence dans le texte. Vous pouvez former un modèle de détection d’urgence en utilisant vos propres critères, afin qu’il puisse reconnaître certains mots et expressions qui dénotent la gravité ou le mécontentement. Cela peut vous aider à hiérarchiser les demandes les plus importantes et à vous assurer qu’elles ne soient pas ensevelies sous une pile de tickets non résolus. La détection d’urgence vous aide à améliorer les temps de réponse et l’efficacité, ce qui a un impact positif sur la satisfaction des clients.11. Reconnaissance vocaleLa technologie de reconnaissance vocale utilise le traitement du langage naturel pour transformer la langue parlée en un format lisible par machine. Les systèmes de reconnaissance vocale sont une partie essentielle des assistants virtuels, comme Siri, Alexa et Google Assistant, par exemple. Cependant, il existe de plus en plus de cas d’utilisation de la reconnaissance vocale en entreprise. Par exemple, en ajoutant des capacités de synthèse vocale aux logiciels d’entreprise, les entreprises sont en mesure de transcrire automatiquement les appels, d’envoyer des e-mails et même de traduire.Découvrez les outils de traitement du langage naturelLe traitement du langage naturel a de nombreuses applications intéressantes. Les outils de traitement du langage naturel aident les entreprises à traiter d’énormes quantités de données non structurées, telles que les tickets de support client, les publications sur les réseaux sociaux, les réponses aux enquêtes, etc. Ils sont non seulement utilisés pour obtenir des informations utiles à la prise de décision, mais également pour automatiser des tâches chronophages. Les outils SaaS sont le moyen le plus accessible de se lancer dans le traitement du langage naturel. Avec une plate-forme d’IA telle que MonkeyLearn, vous pouvez commencer à utiliser des modèles pré-entraînés immédiatement ou créer une solution NLP personnalisée en quelques étapes seulement (aucun codage nécessaire).

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *