مقدمه
زندگی امروز ما بیشتر از آنچه که تصور کنیم با فناوری پردازش زبان طبیعی که به اختصار NLP نامیده می‌شود، عجین شده است. وقتی می‌خواهید به دوستی پیامی بفرستید، کیبورد خودکار گوشی از پردازش زبان طبیعی به عنوان یکی از شاخه‌های هوش مصنوعی برای تصحیح غلط‌های املایی و پیش‌بینی ادامه متن استفاده می‌کند. وقتی به دنبال معنی یک جمله انگلیسی به وسیله گوگل ترجمه هستید؛ در واقع دارید از پردازش زبان طبیعی برای دریافت ترجمه آن بهره می‌برید. این‌ها فقط چند نمونه ساده از کاربرد این فناوری جادویی در زندگی اکثر ماست. در این یادداشت همراه ما باشید تا به شما بگوییم که در عصر جدید فناوری‌های نوین، کاربردهای NLP چقدر می‌توانند وسیع و بی‌انتها باشند.
مرکز تماس مجهز به NLP: پاسخگویی سریع‌تر، دقیق‌تر و هوشمندانه‌تر
در هر شرکتی جایی هست که نبضش با صدای مشتریان می‌تپد، جایی که شبانه‌روز و بی‌وقفه گوش به زنگ صدای مشتریان است. مرکز تماس بخشی از سازمان است که مسئولیت برقراری ارتباط با مشتریان از طریق کانال‌های مختلف مانند تلفن، ایمیل، چت آنلاین و شبکه‌های اجتماعی را برعهده دارد. این بخش، نقش مهمی در ارائه خدمات به مشتریان، پاسخگویی به سوالات و رسیدگی به شکایات مشتریان و کاربران ایفا می‌کند. همچنین مرکز تماس می‌تواند در جمع‌آوری بازخوردها و نظرات مشتریان برای بهبود کیفیت محصولات و خدمات سازمان نقش داشته باشد. با توجه به حجم بالای تعاملات مشتریان با مرکز تماس، استفاده از فناوری‌های پردازش زبان طبیعی می‌تواند به بهبود کارایی و اثربخشی این بخش کمک شایانی کند. در ادامه به کاربردهای مهم NLP در بخش چت‌بات‌های هوشمند، تجزیه و تحلیل عواطف و احساسات مشتریان و تاثیر آن بر افزایش کیفیت خدمات مشتریان خواهیم پرداخت.
چت بات پاسخگو؛ دوست مجازی همیشه در دسترس
تصور کنید یک دوست مجازی همیشه دردسترس دارید که هر سوالی را از او بپرسید، با تمام وجود گوش می‌دهد و سپس با دقت و تخصص کامل به آن‌ها پاسخ می‌دهد. انواع چت بات پاسخگو و هوشمند مانند ChatGPT خیلی زودتر از آنچه تصور کنیم رویای فیلم HER را به واقعیت تبدیل کرده‌اند. این چت بات‌ها فقط برای پاسخگویی ساده استفاده نمی‌شوند، آن‌ها می‌توانند با شما شوخی کنند، داستان تعریف کنند، مشاور باشند و حتی آهنگ بخواهند! برخی از این چت‌بات‌های هوشمند هم بر اساس شخصیت‌های تاریخی، علمی یا کارتونی طراحی می‌شوند تا منحصربه‌فرد باشند، اما معمولا از انواع چت بات پاسخگو برای بخش خدمات و پشتیبانی مشتریان استفاده می‌شود که در ادامه درباره آن توضیح می‌دهیم.
افزایش کیفیت خدمات مشتری با پردازش زبان طبیعی
شاید یادتان باشد که در گذشته وقتی می‌خواستیم با یک شرکت یا فروشگاه تماس بگیریم، مجبور بودیم مدت‌ها پشت خطوط شلوغ تلفن منتظر بمانیم تا نوبت ما برسد و خیلی اوقات هم نوبتان نمی‌رسید و وسط انتظار کشیدن‌های طولانی تلفن، بی‌دلیل ارتباط ما قطع می‌شد! آن روزها، کارمندان بخش پشتیبانی مشتریان باید تک تک به تماس‌ها جواب می‌دادند و صدها مشتری عصبانی و ناراضی را که پشت درهای مرکز تماس بی‌صبری می‌کنند، راهنمایی می‌کردند. اما امروزه با پیشرفت فناوری پردازش زبان طبیعی، چت بات‌های هوشمند روی سایت شرکت‌ها و سازمان‌ها قرار می‌گیرند و کیفیت خدمات مشتری را به طرز چشمگیری ارتقاء دادند. این دستیاران مجازی می‌توانند 24 ساعت شبانه‌روز و حتی در روزهای تعطیل در بخش خدمت مشتریان باشند، بدون اینکه حتی لحظه‌ای خسته یا بی‌حوصله شوند. آن‌ها می‌توانند پرسش‌های مشتریان را به خوبی درک کنند و متناسب با لحن برند و مشتری پاسخ‌های دقیق و مرتبطی را ارائه دهند. نکته جالب ماجرا این است که این چت بات‌ها با استفاده مداوم به مرور زمان بهبود پیدا می‌کنند و بر میزان تسلط و اشرافشان نسبت به محتوای شرکت و دغدغه‌های مشتریان افزوده می‌شود و به مرور الگوهای رفتاری کاربران را یاد می‌گیرند و پیشنهادهای شخصی‌سازی شده‌ای را برای آن‌ها ارائه می‌کنند.
البته که چت‌بات‌ها فقط برای جواب دادن به سوالات مشتریان و کاربران در کسب‌وکارهای مختلف به کار گرفته نمی‌شوند. آن‌ها می‌توانند مشکلات پیچیده فرایندهای پرداخت و خرید را تسهیل کنند و همه این‌ها به این معناست که شرکت‌ها می‌توانند با هزینه‌های کمتر، خدمات بهتری را به مخاطبان خود ارائه بدهند و کیفیت خدمات مشتری را در سازمان خود ارتقاء دهند. علاوه بر این‌ها، چت‌بات‌ها می‌توانند با هوشمندی، تمام احساسات و عواطف مشتریان را در متن‌های نوشتاری آن‌ها تشخیص دهند. در ادامه، درباره تجزیه و تحلیل احساسات به عنوان یکی از کاربردهای NLP توضیح خواهیم داد.
NLP و تحلیل جهان پیچیده احساسات و عواطف
شاید گمان کنید که انسان‌ها بر اساس دلایل کاملا منطقی کالایی را خرید می‌کنند، اما در واقع اینطور نیست، جالب است بدانید که بیش از 95 درصد تصمیمات خرید تحت تاثیر واکنش‌های ناخودآگاه و احساسی است. پس احساسات و عواطف بیشتر از آنچه که تصور کنید در رفتار و تصمیم‌گیری مشتریان در زمینه خرید تاثیر دارد و همین باعث شده که احساسات پیچیده و متنوع انسان‌ها در جهان مارکتینگ و بازاریابی بیش از پیش مورد توجه قرار بگیرد. با گسترش استفاده از شبکه‌های اجتماعی، مشتریان بیشتر از قبل درباره افکار و احساسات خود درباره برندها و محصولات صحبت می‌کنند. کامنت‌های اینستاگرام، نظرات سایت و سوالاتی که در چت‌بات پرسیده می‌شود همگی محتوای لازم را برای تحلیل احساسات در اختیار سیستم‌های پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی قرار می‌دهند. وقتی میزان این کامنت‌ها زیاد باشد، استفاده از هوش مصنوعی بهترین و هوشمندانه‌ترین اقدام برای بررسی احساسات نهفته در پس جمله‌های مشتریان است.
تحلیل احساسات فرآیندی است که در آن ابزارهای هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، احساسات و لحن بیان شده در متن‌های نوشتای و حتی گفتار را تشخیص می‌دهند. مثلا بازخورد درباره یک محصول در رسانه‌های اجتماعی می‌تواند حاوی احساسات مثبت، منفی یا خنثی باشد. اگر سیستم تحلیل احساسات متوجه شود که بسیاری از مشتریان نسبت به یک محصول احساسی منفی دارند، این می‌تواند هشداری برای شرکت باشد تا کیفیت آن محصول را بهبود بخشد یا استراتژی‌های بازاریابی خود را تغییر دهد. در دنیای امروز که مشتریان بیش از هر زمان دیگری نظرات خود را اعلام می‌کنند، تحلیل احساسات آن هم به کمک هوش مصنوعی اقدامی ضروری برای شنیدن واقعی مشتریان و درک عمیق صدای آن‌ها جهت افزایش کیفیت خدمات مشتری است. حالا بیایید کمی از دنیای پشتیبانی خدمات مشتریان فاصله بگیریم و ببینم پردازش زبان طبیعی در بخش‌های دیگر شرکت‌ها و سازمان‌ها چه کاربردهای دیگری دارد؟
تجزیه و تحلیل اسناد در عصر انفجار اطلاعات
تصور کنید که شما در یک شرکت بزرگ کار می‌کنید، شرکتی که در جهان لبریز از اطلاعات امروز روزانه با انبوهی از اسناد روبه‌رو است؛ اسنادی مانند قراردادها، گزارش‌ها، نامه‌ها و دیگر مدارک مهم. مدیریت و پردازش همه این اطلاعات می‌تواند کار بسیار وقت‌گیر و دشواری باشد، مخصوصا اگر اکثر اسناد کاغذی باشند و شما مجبور باشید به روش سنتی آن‌ها را دسته‌بندی و سازمان‌دهی کنید. اینجاست که تجزیه و تحلیل اسناد با استفاده از پردازش زبان طبیعی به کمک شما می‌آید.
سیستم‌های تجزیه و تحلیل اسناد، با کمک هوش مصنوعی، می‌توانند محتوای این اسناد را تجزیه و تحلیل کنند و اطلاعات مهم آن را استخراج کنند. درباره‌ی اسناد کاغذی هم فقط کافی است از OCR یا همان تبدیل‌کننده‌های عکس به متن برای استخراج متن استفاده کنید. NLP قادر است متن را درک کند، الگوها و روابط بین کلمات و جمله‌ها را شناسایی نموده و محتوا را با دقت بالایی طبقه‌بندی کند.
مثلا فرض کنید قرارداد جدیدی برای شرکت شما ارسال شده است. سیستم تجزیه و تحلیل اسناد می‌تواند بلافاصله این قرارداد را بررسی کند، بندهای کلیدی، شرایط و تعهدات را شناسایی نماید و آن‌ها را برای بررسی بیشتر به کارمندان مربوطه ارجاع دهد. این فرآیند زمان جستجوی دستی را کاهش می‌دهد و به شما اطمینان می‌دهد که هیچ اطلاعات مهمی از دست نرفته است. در واقع، تجزیه و تحلیل اسناد به عنوان یکی از کاربردهای NLP، راهی برای افزایش کارایی و بهره‌وری مدیریت اسناد و داده‌ها در عصر انفجار اطلاعات است.
استخراج متن ، پیش‌زمینه تجزیه و تحلیل اسناد در سیستم‌های NLP
اجازه بدهید با یک مثال از اهمیت استخراج متن به عنوان یکی از کاربردهای NLP برای شما بگوییم. اگر شما یک کارآگاه ماهر مانند شرلوک هلمز باشید و بخواهید که از انبوه اسناد و مدارک، سرنخ‌های مهم را پیدا کنید؛ پردازش زبان طبیعی همان واتسون، دستیار معروف شماست! البته بسیار باهوش‌تر از او! شما برای پیدا کردن سرنخ‌های مهم هم باید کار استخراج متن را انجام دهید و هم تجزیه و تحلیل اسناد را. در استخراج متن، NLP مانند یک جستجوگر ماهر عمل می‌کند و با دقت زیاد اسامی، تاریخ‌ها، آدرس و هر اطلاعات کلیدی دیگری را که بخواهید از بین خطوط متن شناسایی و استخراج می‌کند. و در بخش دوم، یعنی تجزیه و تحلیل اطلاعات، که سطح عمیق‌تری است، علاوه بر جمع‌آوری اطلاعات، باید تمام قطعات پازل را کنار هم بچینید تا تصویر کاملی از وضعیت به دست بیاورید. در این بخش، پردازش زبان طبیعی به شما کمک می‌کند که روابط، الگوها و پیام‌های پنهان در پشت این اسناد را کشف کنید. این فرآیند بر روی اسناد کامل مانند قراردادها، گزارش‌ها و مدارک، متمرکز است و اغلب برای اهداف تجاری مانند مدیریت ریسک، شناسایی تقلب، تصمیم گیری و غیره استفاده می‌شود. نتیجه تجزیه و تحلیل اسناد معمولا یک خلاصه، طبقه‌بندی، رتبه‌بندی یا تجزیه و تحلیل جامع از محتوای اسناد است که به کمک سیستم‌های پردازش زبان طبیعی با دقت و سرعت خیره‌کننده‌ای انجام می‌شود.
گسترش چشمگیر کاربردهای NLP در آینده نزدیک
کاربردهای پردازش زبان طبیعی تعامل ما با ماشین‌ها را دگرگون کرده و باعث شده است که فرآیندهای تکراری با بهره‌وری، سرعت و کیفیت بالا انجام شوند؛ به همین دلیل روز‌به‌روز استفاده از NLP در صنایع مختلف گسترش پیدا می‌کند. بر اساس آمارها، بزرگ‌ترین سهم بازار پردازش زبان طبیعی یعنی 26.5 درصد آن مربوط به بخش خدمات تجاری و حقوقی است. پس از آن، صنعت رسانه و سرگرمی با 21.2 درصد بیشترین استفاده را از این فناوری دارد. صنایع انرژی، بهداشت و مالی هم به ترتیب 15.01، 8.86 و 8.25 درصد از بازار پردازش زبان طبیعی را در اختیار دارند. با این حال، پیش‌بینی می‌شود در آینده سهم پردازش زبان طبیعی در همه این صنایع افزایش چشمگیری داشته باشد. درآمد بازار از 27.9 میلیارد دلار در سال 2022 به 453.3 میلیارد دلار در سال 2032 خواهد رسید. در این یادداشت از کاربردهای NLP در زمینه افزایش کیفیت خدمات مشتریان، مرکز تماس، چت بات پاسخگو، تجزیه و تحلیل اسناد و استخراج متن گفتیم اما این آمار که حکایت از رشد سریع دارد، نشان می‌دهد که در آینده‌ای نه چندان دور کاربردهای پردازش زبان طبیعی بسیار گسترده‌تر از امروز خواهد شد.