매일 자연어 처리를 사용하는 9가지 방법과 그것이 중요한 이유

자연어 처리는 기계와 기술이 인간과 소통하는 방식입니다. 우리의 일상 생활에서 보편화되었으며 특히 비즈니스에서 효율성을 높이는 데 유용합니다.

고객을 돌보는 더 빠른 방법을 찾고 계십니까? 보다 안정적인 데이터 분석 방법? 매일 생산성을 향상시켜야 합니까?

그렇다면 회사에서 자연어 처리의 이점을 누릴 수 있습니다. 이제 자연어 처리가 무엇을 의미하는지, 그리고 우리가 우리 삶에서 가장 많이 사용하는 몇 가지 방법을 배울 때입니다.

자연어 처리란 정확히 무엇입니까?

NLP로 알려진 자연어 처리는 컴퓨터 및 스마트폰과 같은 기계가 인간의 언어와 상호 작용하는 방식을 설명하는 용어입니다.

NLP는 컴퓨터가 우리의 언어를 이해할 수 있을 뿐만 아니라 음성 및 텍스트를 통해 우리와 상호 작용할 수 있도록 합니다. 컴퓨터 과학, 언어학 및 인공 지능과 밀접하게 연결되어 있습니다. 이러한 모든 분야는 NLP에 생명을 불어넣는 데 필요하기 때문입니다.

인간이 언어의 맥락을 파악하고 다른 사람의 말에 따라 반응할 수 있기 때문에 기계도 이제 동일한 작업을 수행할 수 있습니다. 이는 비즈니스 및 개인 기술 사용 모두에 걸친 커뮤니케이션에 큰 이점이 있습니다.

기계가 처음으로 다른 언어를 번역하기 시작한 1950년대부터 실제로 사용되었습니다. 그러나 지속적으로 개선되어 현재 많은 사람들의 일상 생활에서 큰 역할을 하고 있습니다.

1. 검색 자동 완성

당신은 아마 깨닫지도 못한 채 오늘날 이미 NLP를 사용했을 것입니다.

가장 일반적인 자연어 처리 예제 중 하나는 검색 자동 완성입니다. 검색 엔진을 자주 사용하는 경우 이 기능에 대해 깊이 생각하지 않더라도 이 기능에 매우 익숙할 것입니다.

예를 들어, Google에서 'chi-'를 입력하기 시작하면 사용자가 더 쉽게 검색할 수 있도록 예상 검색어가 표시될 수 있습니다.

이 경우 '시카고', '시카고 날씨', '일리노이 시카고'가 될 수 있습니다. 이러한 예측은 Google이 귀하와 같은 다른 사람들이 검색한 내용을 기반으로 제공됩니다.

위치 및 검색 기록을 기반으로 Google과 같은 검색 엔진은 NLP를 사용하여 삶을 더 쉽게 만들어 필요한 것을 더 빨리 찾을 수 있습니다.

물론, 우리 모두는 완전히 기반을 벗어난 검색 제안을 받았으므로 100% 정확하지는 않습니다. 그러나 대부분의 경우 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.

2. 맞춤법 검사

비즈니스와 개인 생활 모두에서 우리는 난처한 철자 오류가 포함된 문서를 작성하지 않도록 철자 검사에 의존합니다.

그러나 당신의 컴퓨터는 당신의 글의 맥락에서 'ir'이 'it'이어야 한다는 것을 어떻게 압니까? 자연어 처리를 사용하여 컴퓨터는 시간이 지남에 따라 컴퓨터 과학 및 언어학을 사용하여 인간의 언어를 이해하는 방법을 배웠습니다.

이제 컴퓨터나 전화는 단어의 철자가 잘못되었는지 알려줄 뿐만 아니라 잘못된 단어를 사용했는지 또는 문장에 있어야 한다고 생각하는 단어가 빠졌는지 알려줄 수 있습니다.

맞춤법 검사는 우리가 의사 소통할 때 시간을 절약해 줍니다. 맞춤법 검사를 통해 품질이 향상되었다는 사실을 알고 있는 우리는 중요한 문서를 보내고 자신 있게 블로그 게시물을 편집할 수 있습니다.

맞춤법 검사는 우리 모두가 휴대폰이나 컴퓨터에서 자주 사용하는 기능이므로 당연하게 받아들이기 쉽습니다. 그러나 컴퓨터가 언어를 이해하는 과정은 상당히 복잡하고 개발하고 완성하는 데 수년이 걸렸습니다.

3. 언어 번역

다른 언어로 된 텍스트 단락을 발견하고 Google 번역을 사용하여 의미를 파악한 적이 있습니까? 해외 여행 시 언어나 번역 앱을 사용해 보셨나요?

기계 기반 언어 번역은 NLP에 의해 수행됩니다. 점점 더 글로벌화되는 세계에서 우리의 이해를 높이는 데 도움이 됩니다.

많은 번역 앱은 사람 번역가와도 작동합니다. 매번 실제 텍스트를 번역하는 것이 아니라 그들 자신의 번역을 개선하는 방법을 배우기 위해. 번역 소프트웨어는 항상 정확하지는 않지만 이전과는 다른 방식으로 소통할 수 있게 해줍니다.

언어 번역은 비즈니스를 위한 NLP의 중요한 기능이기도 합니다. 우리는 또한 고객과 의사 소통하고 중요한 텍스트와 문서를 번역하거나 새로운 시장에 광고하는 데 사용할 수 있습니다.

4. 챗봇

챗봇을 사용하여 비즈니스와 소통한 적이 있습니까? 귀하의 비즈니스는 이미 이를 사용하여 고객과 연락을 유지하고 있습니까?

챗봇은 자연어를 사용하여 다른 사람과 의사 소통하기 위해 NLP와 인공 지능을 모두 사용하는 앱입니다.

챗봇 시스템을 구축하는 것은 직원을 추가로 고용하는 것보다 훨씬 비용 효율적입니다. 예를 들어, 휴일 기간 동안 가장 많은 매출을 올릴 수 있는 소매점은 휴일 마케팅 전략의 일부로 챗봇을 사용하는 것을 고려할 수 있습니다.

이를 통해 고객 요구 사항을 충족하고 고객이 질문에 신속하게 답변할 수 있습니다. 또한 FAQ에 대한 자동 응답을 설정하여 보다 복잡한 문제에 대해 고객 서비스 직원을 자유롭게 할 수 있습니다.

챗봇은 NLP를 사용하여 고객이 올바르게 대답할 수 있도록 고객이 무엇을 요구하는지 배우고 이해합니다. 그들은 고객과 상호 작용하고 질문에 대한 답변을 맞춤화하여 매우 유용하게 만듭니다.

Facebook, What's App 또는 비즈니스 웹사이트에서 직접 사용되는 챗봇을 종종 볼 수 있습니다. 고객 서비스 문의를 지시하거나 불만 사항이나 질문을 관리하는 데 유용할 수 있습니다.

NLP를 사용하여 비즈니스를 개선하는 효과적인 방법을 찾고 있다면 챗봇을 살펴보고 회사에서 비용과 시간을 절약할 수 있는지 확인하십시오.

5. 가상 비서

우리 중 많은 사람들이 집, 사무실, 전화기에 Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서를 가지고 있습니다.

가상 비서는 바쁜 일정을 관리하고, 회의를 예약하고, 신속하게 정보를 검색하여 비즈니스를 도울 수 있습니다.

효율성을 개선하기 위해 가상 비서를 사용하고 있다면 NLP에 감사해야 합니다.

일반적으로 음성을 통해 작동하며 특정 키워드(예: 'Siri야)'를 사용하여 활성화할 수 있습니다. 그러면 그들은 우리에게 시간이나 날씨를 알려주고 좋아하는 노래를 연주하는 것과 같은 간단한 작업에서부터 회의 일정 잡기와 같은 더 복잡한 작업에 이르기까지 우리를 위해 매우 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.

기기를 통해 어시스턴트와 직접 대화하고 즉시 답변을 받을 수 있습니다. NLP 덕분에 이 모든 것이 가능합니다.

기계는 우리의 목소리, 언어, 억양, 심지어 현지 속어까지 이해하는 법을 배울 수 있었고 정확한 정보를 제공할 수 있었습니다.

아직 가상 도우미를 사용해 보지 않았다면 가상 도우미를 설정하여 시간을 절약할 수 있는 방법을 확인하십시오. Alexa와 같은 비서는 서비스 제공을 개선하기 위해 프로그래머와 인간으로부터 새로운 기술과 정보를 지속적으로 배우고 있습니다.

6. 이메일 필터

이메일 받은 편지함은 어떤 이메일이 정크 메일로 간주되어야 하는지 어떻게 알 수 있습니까? Gmail은 이메일을 '기본' 또는 '소셜'로 자동 분류하는지 어떻게 압니까?

NLP는 이메일 공급자가 필터를 만드는 데 많이 사용합니다. 이메일 필터를 사용하면 스팸 이메일이 받은편지함에 표시되어 분류할 수 없게 되므로 시간과 좌절을 크게 줄일 수 있습니다.

이메일 서비스는 본문과 제목 줄에 사용된 언어와 보낸 사람을 기반으로 NLP를 사용하여 이메일을 분류하는 방법을 알아낼 수 있습니다.

시간을 절약하고 받은 편지함에서 가장 중요한 이메일의 우선 순위를 지정하는 데 도움이 되는 자동 파일링 시스템입니다. 각 이메일을 분류하는 데 시간을 할애하는 대신 우선순위 받은 편지함에 주의를 집중하고 나머지는 제쳐 둘 수 있습니다.

특정 위치에 특정 이메일을 자동으로 보관하려는 경우 NLP를 사용하여 고유한 이메일 필터를 설정할 수도 있습니다. 이렇게 하면 시간을 절약할 수 있으며 여러 직원이 이메일 계정에 대한 액세스를 공유하는 경우에도 도움이 될 수 있습니다.

7. 예상 문자 메시지

스마트폰에서 예측 텍스트를 사용하여 메시지를 보내고 더 빠르게 의사 소통할 수 있습니다.

이것은 자동 완성을 검색하는 것과 유사한 방식으로 수행됩니다. 우리가 말하고 싶은 것을 알아내기 위해 우리 단어를 사용하기 때문입니다.

자동 완성 문자를 사용하면 문장의 한두 단어를 입력할 수 있으며 스마트폰은 자동으로 우리가 입력하려는 내용을 알아냅니다. 이렇게 하면 더 이상 전체 문장을 입력할 필요가 없으므로 시간이 절약되어 훨씬 빠르게 문자를 보낼 수 있습니다.

어떤 사람들은 그것이 항상 정확하지 않기 때문에 좌절감을 느끼지만, 많은 사람들은 예측 문자 메시지가 가져다주는 편리함을 즐깁니다. 그러나 귀찮다면 모든 전화기에 이 기능을 끌 수 있는 옵션이 있습니다.

예측 텍스트는 기계 학습에서 작동합니다. 우리의 시스템은 시간이 지남에 따라 언어의 구문을 이해하고 우리가 말하려는 내용을 이해하는 법을 배웠습니다.

8. 콘텐츠 분석

NLP의 또 다른 유용한 기능은 콘텐츠 분석입니다. NLP를 사용하여 학술 텍스트, 큰 문서 또는 에세이를 요약할 수 있습니다.

키워드, 동향 또는 기타 주요 데이터에 대한 문서를 분석할 수 있습니다. 이것은 사람의 눈보다 훨씬 빠르고 정확할 수 있습니다.

NLP는 특히 분석할 대규모 데이터 세트가 있는 경우 설문조사에서 잘 작동합니다.

NLP를 사용하여 설문 응답자가 사용하는 가장 일반적인 구문 단어를 알려주는 단어 클라우드를 만듭니다. 이는 NLP를 사용하여 설문조사의 일반적인 주제, 결과 및 결과를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

기업은 최근 설문 조사 결과를 기반으로 콘텐츠 분석을 사용하여 원시 마케팅 데이터를 수정하고 인구 통계를 계산하거나 사용자 경험을 개선할 수 있습니다.

9. 소셜 미디어 인사이트

Facebook의 월간 활성 사용자는 20억 명이 넘습니다. 귀하의 비즈니스가 아직 소셜 미디어에 있지 않다면 최대한 빨리 시작해야 합니다.

그러나 Facebook, Instagram 및 Twitter와 같은 주요 플랫폼을 설정하고 활성화하면 전략이 효과가 있는지 어떻게 알 수 있습니까?

팔로워 수, 댓글 수, 공유 수, 팔로워 인구 통계와 같은 소셜 미디어 KPI를 정기적으로 측정해야 합니다. 이것은 소셜 미디어 계정이 얼마나 잘 수행되고 있는지에 대한 전반적인 그림을 제공합니다.

소셜 미디어에는 팔로어 수보다 훨씬 더 많은 것이 있으므로 비즈니스에 영향을 줄 수 있는 모든 지표를 알고 있어야 합니다.

운 좋게도 NLP를 사용하여 소셜 미디어에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

NLP는 귀하의 소셜 미디어 계정을 모니터링하여 귀하와 귀하의 직원이 모든 것을 읽는 시간을 절약할 수 있습니다. 키워드, 해시태그 또는 주제를 검색할 수 있습니다.

이것이 어떻게 유용합니까? 당신이 커피숍을 운영하고 있는데 당신의 소셜 미디어에서 달걀이라는 단어가 유행하고 있다는 것을 알게 되었다고 가정해 봅시다. 이것은 당신이 당신의 맛있는 계란에 대해 많은 칭찬을 받고 있음을 의미할 수 있습니다.

고객이 좋아한다면 더 홍보해야 할까요, 아니면 마케팅 프로모션이나 인스타그램 게시물을 올려야 할까요?

NLP를 사용하여 소셜 미디어 트렌드를 파악하고 제품이 좋든 나쁘든 사람들이 당신의 제품에 대해 말하는 것을 확실히 알 수 있습니다. 즉, 부정적인 문제를 처리하기 위해 신속하게 조치를 취하거나 그에 따라 마케팅을 조정할 수 있습니다.

자연어 처리로 비즈니스를 개선할 수 있습니까?

자연어 처리는 우리 주변에 있으며 비즈니스 및 마케팅에서 보다 효과적으로 의사 소통하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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