Η επικοινωνία μεταξύ των ανθρώπων ήταν ανέκαθεν πολύ σημαντική, στην σημερινή εποχή όμως, η επικοινωνία μεταξύ ανθρώπων και υπολογιστών, είναι εξίσου σημαντική.

Ένας από τους πολλούς λόγους για τους οποίους οι υπολογιστές, μας είναι χρήσιμοι είναι επειδή μπορούν να μας διευκολύνουν σε πολλά πράγματα, αλλά και να μας καταλαβαίνουν. 

Αυτό συμβαίνει καθώς, όλοι έχουμε παρατηρήσει πόσο εύκολα και γρήγορα έχουμε έτοιμες χρήσιμες πληροφορίες για τα πάντα. 

Με μια απλή κίνηση, είτε αυτή είναι μια γραπτή εντολή ή φωνητικό μήνυμα, στον υπολογιστή ή στο κινητό τηλέφωνο, έχουμε την απάντηση στο λεπτό.

Τι υπάρχει όμως πίσω από αυτό και μπορούν οι υπολογιστές να ανταποκρίνονται στα ερωτήματά μας;

Η απάντηση είναι το NLP (Natural Language Processing), που βοηθά τους υπολογιστές να επικοινωνούν με τους ανθρώπους στη δική τους γλώσσα και κλιμακώνει άλλες εργασίες που σχετίζονται με τη γλώσσα. 

Το NLP δηλαδή, δίνει τη δυνατότητα στους υπολογιστές να διαβάζουν ένα κείμενο, να το ερμηνεύουν, να ακούν μια ομιλία, να μετρούν το συναίσθημα και να προσδιορίζουν ποια μέρη είναι σημαντικά.

Στο σημερινό άρθρο λοιπόν θα αναλύσουμε:

 Τι είναι το NLP

 Γιατί είναι σημαντικό το NLP

 5 βασικά παραδείγματα εφαρμογών NLP

Ας ξεκινήσουμε με έναν βασικό ορισμό.

 Τι Είναι το NLP

Το NLP (Natural Language Processing) ή αλλιώς Νευρογλωσσικός Προγραμματισμός είναι ένας κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης που βοηθά τους υπολογιστές να κατανοούν, να ερμηνεύουν και να χειρίζονται την ανθρώπινη γλώσσα. 

Το NLP αντλεί από πολλούς κλάδους, συμπεριλαμβανομένης της επιστήμης των υπολογιστών και της υπολογιστικής γλωσσολογίας.

Αποτελεί δηλαδή ένα κράμα όλων των παραπάνω, στην προσπάθειά του να καλύψει το κενό μεταξύ της ανθρώπινης επικοινωνίας και της κατανόησης των υπολογιστών.

Το NLP περιλαμβάνει πολλές διαφορετικές τεχνικές για την ερμηνεία της ανθρώπινης γλώσσας, που κυμαίνονται από στατιστικές μεθόδους και μεθόδους μηχανικής μάθησης έως προσεγγίσεις βασισμένες σε κανόνες και αλγοριθμικές προσεγγίσεις. 

Επίσης, οδηγεί προγράμματα υπολογιστών που μεταφράζουν κείμενο από μια γλώσσα σε άλλη, ανταποκρίνεται σε προφορικές εντολές και συνοψίζει μεγάλους όγκους κειμένου γρήγορα και σε πραγματικό χρόνο. 

Ένα πολύ καλό παράδειγμα NLP, με το οποίο έχουμε όλοι αλληλεπιδράσει είναι αυτό του GPS, το οποίο μας οδηγεί στον επιθυμητό προορισμό μας αρκεί να του το πούμε φωνητικά ή γραπτά.

Ένα GPS λοιπόν έχει λογισμικά υπαγόρευσης φωνητικής εντολής σε κείμενο, digital βοηθούς, πλαίσιο γραπτής επικοινωνίας και άλλες διευκολύνσεις  για τους χρήστες του.

Για τον λόγο αυτό μια τέτοια λειτουργία όπως το NLP, δεν θα μπορούσε να μείνει απαρατήρητη από τις επιχειρήσεις, οι οποίες θα μπορούσαν να την αξιοποιήσουν στις επιχειρηματικές τους λειτουργίες.

Μπορεί δηλαδή, να παίξει πολύ σημαντικό ρόλο ως προς την αύξηση των επιχειρηματικών λύσεων που αποσκοπούν στην βελτίωση των επιχειρηματικών λειτουργιών, αλλά και στην αύξηση της παραγωγικότητας των υπαλλήλων.

 Γιατί Είναι Σημαντικό το NLP

Βλέποντας πόσο πολύ έχει βοηθήσει η χρήση του, τόσο τα άτομα μεμονωμένα αλλά και τις επιχειρήσεις, καταλαβαίνουμε την σημαντικότητα του NLP, τόσο στο παρόν όσο και στο μέλλον.

Ας δούμε λοιπόν πιο αναλυτικά,  μερικά από τα οφέλη του NLP τα οποία υπάρχουν ήδη:

   Άμεση εξυπηρέτηση πελατών 

Εκείνο που μπορεί να κάνει μια επιχείρηση να ξεχωρίζει, είναι η εξυπηρέτηση πελατών που εκείνη προσφέρει.  

Πολλές φορές, οι πελάτες έχουν απορίες τόσο για τα προϊόντα όσο και για τις υπηρεσίες και ως γνωστόν, όσο πιο σύντομα απαντηθούν τα ερωτήματα τους, τόσο πιο ικανοποιημένοι μένουν. 

Αυτό λοιπόν, είναι πολύ εύκολο να γίνει με την χρήση Chatbots τα οποία χρησιμοποιούν το NLP και έτσι υπάρχει η δυνατότητα άμεσης ανταπόκρισης στα ερωτήματα, οποιαδήποτε ώρα της ημέρας. 

Έτσι, οι επιχειρήσεις μπορούν εύκολα, να βελτιώσουν την εμπειρία των πελατών τους και να τους διατηρήσουν.

   Εξοικονόμηση χρημάτων και χρόνου 

Από την στιγμή που η εξυπηρέτηση πελατών μπορεί να γίνει πολύ εύκολα και αυτοματοποιημένη μέσω του NLP, τότε απελευθερώνεται περισσότερη δουλειά και ώρα για τους εργαζομενους.

Έτσι, μπορούν να προσφέρουν τις υπηρεσίες τους σε άλλα projects τα οποία έχουν ανάγκη την παρουσία τους.

Επίσης, λογισμικά που βασίζονται σε  NLP, μπορούν να βελτιώνονται συνεχώς από μόνα τους, χωρίς να χρειαστεί επιπλέον επένδυση, γεγονός που μπορεί να εξοικονομήσει σημαντικό μέρος χρημάτων.

Πάμε τώρα να δούμε, πως μπορεί το NLP να αλλάξει το μέλλον.

 5 Βασικά Παραδείγματα NLP που Αλλάζουν το Μέλλον

Σίγουρα ένας τόσο σημαντικός κλάδος της τεχνητής νοημοσύνης, όπως το NLP, δεν θα μπορούσε να μην είχε μελλοντική παρουσία στην καθημερινότητα μας. 

Υπάρχουν λοιπόν, αρκετά παραδείγματα τα οποία θα μας κάνουν να δούμε την τεχνολογία και την προσφορά της, με μεγάλη αισιοδοξία.

   Παράδειγμα NLP #1: Chatbots

Όπως αναφέραμε και παραπάνω τα chatbots, εξυπηρετούν σε πιο άμεσες και αυτοματοποιημένες απαντήσεις που μπορούν να έχουν όσοι ενδιαφέρονται να ρωτήσουν για μια υπηρεσία ή προϊόν.

Στην παρακάτω εικόνα, βλέπουμε ένα παράδειγμα ενός πελάτη, ο οποίος κάνει ερωτήσεις , σχετικά με ένα προϊόν, την συγκεκριμένη αλυσίδα σούπερ μάρκετ μέσω γραπτής συνομιλίας.

Οι απαντήσεις που δίνονται προέρχονται από το σύστημα, το οποίο τις καταλαβαίνει μέσω AI και NLP και έτσι μπορεί να στείλει άμεσα αυτοματοποιημένες απαντήσεις.

Έτσι λοιπόν, η εξυπηρέτηση πελατών γίνεται πιο άμεσα και εύκολα, χωρίς να χρειαστεί κάποιος εργαζόμενος να ασχοληθεί με αυτό το κομμάτι.

   Παράδειγμα NLP #2: Google Translate

Το συγκεκριμένο παράδειγμα, είναι πολύ γνωστό και οικείο για τους περισσότερους ανθρώπους. 

Πρόκειται για το Google Translate το οποίο έχει βοηθήσει όλους, όσους έχουν προσπαθήσει να επικοινωνήσουν σε μια άλλη γλώσσα με κάποιον άλλον άνθρωπο.

Αυτό λοιπόν επιτυγχάνεται επίσης μέσω NLP και συγκεκριμένα από το σύστημα NMT (Neural Machine Translation) του Google Translate.

Το GNMT (Google Neural Machine Translation) έχει την ικανότητα να βελτιώνει  την ποιότητα της μετάφρασης, με την χρήση ενός μεγαλύτερου πλαισίου που φέρει σαν αποτέλεσμα την πιο σχετική μετάφραση.  

Έπειτα, αυτό προσαρμόζεται κατάλληλα ώστε να προσεγγίζει γραμματικά την ανθρώπινη γλώσσα.

   Παράδειγμα NLP #3: Smart assistants

Οι Smart Assistants όπως η Alexa της Amazon είναι πολύ γνωστοί στο κοινό, το οποίο δίνει φωνητικές εντολές για μια αναζήτηση ή οτιδήποτε άλλο.

Και σε αυτή την περίπτωση, οι εντολές αυτές μεταφράζονται μέσω τεχνητής νοημοσύνης και NLP.

Το πιο ενδιαφέρον όμως από όλα είναι ότι, οι έξυπνοι βοηθοί δεν αναγνωρίζουν μόνο τις λέξεις, αλλά μπορούν να κατανοήσουν την πρόθεση των ερωτήσεων ενός καταναλωτή.  

   Παράδειγμα NLP #4: Text analytics

Μέχρι τώρα έχουμε μιλήσει για τις φωνητικές ή γραπτές εντολές και ερωτήσεις, οι οποίες έχουν μια απάντηση σε εξίσου γραπτή και φωνητική μορφή.

Και η ερώτηση εδώ είναι η εξής: “Μόνο σε αυτές τις μορφές μπορεί να ανταποκριθεί το NLP;”

Η απάντηση είναι πως όχι, το NLP έχει τεράστιες δυνατότητες και μια από αυτές είναι να μετατρέπει ένα γραπτό κείμενο σε διάφορα μοτίβα και σχέδια που δίνουν την πληροφορία μέσα από ποσοστά και άλλα στατιστικά. Αυτό ονομάζεται text analytics.

Αυτή η λειτουργία μπορεί να δώσει πολύ χρήσιμες πληροφορίες μέσα από μια οπτικοποίηση αριθμών, γεγονός που το κάνει ένα εύχρηστο εργαλείο για τους data scientists.

   Παράδειγμα NLP #5: Sentiment analysis

Στον γραπτό λόγο ίσως να είναι πιο δύσκολο για ένα σύστημα, να καταλαβει το ύφος ενός κειμένου και αν αυτό είναι αυστηρό, ενθουσιώδες ή κάτι άλλο.

Πλέον όμως, με το Sentiment analysis, μπορεί πλέον μια εφαρμογή ή ιστοσελίδα, να καταλάβει την διάθεση ενός κειμένου και να το χαρακτηρισει αναλόγως.

Αυτό θα μπορούσε να είναι πολύ χρήσιμο, για έναν ιδιοκτήτη εστιατορίου, ο οποίος έτσι θα μπορεί να καταλαβαίνει το ύφος των κριτικών και αν είναι καλές ή όχι.

Το NLP και σε αυτήν την περίπτωση, βοηθάει στην άμεση κατανόηση ενός κειμένου και μπορεί να διευκολύνει πολύ μια περίσταση.

Η μελλοντική χρήση του, μπορεί να δώσει σε επιχειρήσεις και ανθρώπους πολλές καινοτόμες λύσεις και ευκαιρίες.

 Συνοπτικά

Είδαμε λοιπόν τι είναι το NLP, γιατί είναι σημαντικό, καθώς και ορισμένα σημαντικά παραδείγματα NLP.

Πρόκειται σίγουρα για μια τεχνολογία που έχει γνωρίσει μεγάλη ανάπτυξη και αναμένεται να αναπτυχθεί ακόμα περισσότερο τα επόμενα χρόνια.

Επομένως, αν θες να μάθεις πώς λειτουργούν τα συστήματα NLP σε βάθος και πώς να φτιάξεις το δικό σου, είναι αναγκαίο να εκπαιδευτείς πάνω στη Python.

Σου προτείνουμε να ρίξεις μια ματιά στο Python για Data Science Course που δημιουργήσαμε, ώστε να μάθεις όλα όσα χρειάζονται από το 0!