कैसे 'सामान्य भाषा प्रसंस्करण'(NLP) को आकार दे रहा है 'चतुर स्वचालन'(Intelligent Automation) ?

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  सामान्य भाषा प्रबंधन (एनएलपी) चतुर मशीनीकरण का एक हिस्सा है, संबंधित प्रगति का एक समूह है जो पीसी को सूचना कार्य को रोबोट करने और अपने मनोविज्ञान के साथ काम करने वाले व्यक्तियों की उपयोगिता बढ़ाने के लिए सशक्त बनाता है।  चतुर कम्प्यूटरीकरण के विभिन्न भाग हैं पीसी विज़न (चित्रों और रिकॉर्डिंग को समझना, उदाहरण के लिए, सेल्फ-ड्राइविंग वाहनों या नैदानिक ​​निदान में), सोच और सीखना (उदाहरण के लिए, तकनीकों को आगे बढ़ाना और सूचना पर निर्भर विकल्पों पर समझौता करना), और निष्पादन (साथ संचार करना)  वास्तविक दुनिया या मौजूदा प्रोग्रामिंग के साथ, और विभिन्न क्षमताओं को एक साथ मशीनीकृत पाइपलाइनों में बांधना)।

 चैटबॉट और बौद्धिक विशेषज्ञों का उपयोग प्रश्नों को हल करने, डेटा देखने या समय सारिणी व्यवस्था के लिए किया जाता है, इसके ऊपर कोई मानव विशेषज्ञ की आवश्यकता नहीं होती है।

 कई चैटबॉट टेक्स्ट-आधारित होते हैं, टेक्स्टिंग या एसएमएस के माध्यम से ग्राहकों के साथ सहयोग करते हैं, कुछ उपयोग की आवाजे और वीडियो भी चलाकर।  प्रमुख मॉडल हैं एएनजेड बैंक का "जेमी" चैटबॉट, जो बैंक के प्रशासन के माध्यम से ग्राहकों का मार्गदर्शन करता है, और Google डुप्लेक्स, जो बालों की व्यवस्था या कैफे टेबल बुक करने के लिए टेलीफोन निर्णयों पर समझौता कर सकता है, यहां तक ​​​​कि अनजान रिसेप्शनिस्टों को भी संबोधित कर सकता है, जिन्हें इसके बारे में कोई जानकारी नहीं है।

👉 असंरचित डेटा बोर्ड

असंरचित डेटा बोर्ड (यूआईएम) चरणों का उपयोग बहुत सारी असंरचित जानकारी को संभालने के लिए किया जाता है और मैनुअल कैचफ्रेज़ खोज प्रश्नों के भार की आवश्यकता के बिना उनके महत्व पर ध्यान केंद्रित किया जाता है, जो थकाऊ और गलती करने वाले होते हैं।  वे सामान्य भाषा संचालन और बातचीत असंरचित रिपोर्ट का एक अनिवार्य हिस्सा हैं, उदाहरण के लिए, डायरी लेख, लाइसेंस, समझौते और भलाई के रिकॉर्ड, और एक संगठित, सुलभ सूचना आधार का निर्माण करते हैं।  वे इसी तरह जानकारी को चिह्नित कर सकते हैं और इसके अंदर समूहों और पैटर्न की खोज कर सकते हैं।

👉 जांच करना

फीलिंग इन्वेस्टिगेशन ट्वीट्स जैसे असंरचित टेक्स्ट से, किसी ब्रांड के संबंध में समर्थन या असंतोष जैसी राय को हटाने के लिए नियमित भाषा संचालन का उपयोग करता है।

👉 प्रवचन परीक्षा

प्रवचन परीक्षा सामान्य भाषा संचालन का एक हिस्सा है जो जांच की भावना के साथ यूआईएम से जुड़ता है।  इसका उपयोग कॉल फोकस द्वारा संदेश यात्राओं और टेलीफोन चर्चाओं के रिकॉर्ड को संगठित जानकारी में बदलने और भावना परीक्षा का उपयोग करके उन्हें अलग करने के लिए किया जाता है।  यह हर तरह से उत्तरोत्तर संभव होना चाहिए, कॉल कम्युनिटी विशेषज्ञों को कॉल के दौरान लाइव आलोचना और जवाब देना, और क्लाइंट के परेशान होने की स्थिति में व्यवस्थापक को सतर्क करना होता है।

👉 मशीन व्याख्या

मशीन व्याख्या एनएलपी का बेहद अविश्वसनीय उपयोग है।  अभी, यह आम तौर पर पूरी तरह से भाषाई और बोलचाल की व्याख्या करने के लिए पर्याप्त नहीं है, हालांकि यह आपको उस भाषा में एक वेबसाइट पेज या ईमेल का सार प्रदान कर सकता है जिससे आप बात नहीं करते हैं। जैसे 500 मिलियन लोग प्रतिदिन 100 बोलियों के उत्तर में पाठ को समझने में सहायता के लिए Google अनुवाद का उपयोग करते हैं।

👉 डेटा ग्रुपिंग

डेटा ग्रुपिंग या ऑर्डर का उपयोग अन्य चीजों के अलावा, स्पैम शिफ्टिंग के लिए किया जाता है।  यह एक समान प्रकार के एआई मॉडल का उपयोग करके काम करता है जिसका उपयोग एक्स-बीम और अन्य नैदानिक ​​​​चित्रों को ध्वनि और अस्वस्थ में समूहित करने के लिए किया जाता है, या स्वयं ड्राइविंग वाहनों द्वारा यह निष्कर्ष निकालने के लिए उपयोग किया जाता है कि कुछ स्टॉप साइन है या नहीं।  स्पष्ट दिशा-निर्देशों के साथ संशोधित होने के बजाय, पीसी को वास्तविक स्पैम संदेशों और ज्ञात प्रामाणिक संदेशों के रूप में बहुत सारी तैयारी की जानकारी दी जाती है, और यह नए संदेशों को चिह्नित करने के लिए अपने स्वयं के प्रमाण आधारित मानकों को उनसे अलग करता है।

नियमित भाषा प्रबंधन के भाग जो आपके व्यवसाय की सहायता कर सकते हैं...

👉 चैटबॉट और बौद्धिक विशेषज्ञ

चैटबॉट और बौद्धिक विशेषज्ञ सीधे क्लाइंट पूछताछ के लिए कॉल फोकस स्टाफ की अदला-बदली करके, और अधिक जटिल प्रश्नों के लिए मानव कॉल प्लेस विशेषज्ञों को बढ़ाकर आपकी मुख्य चिंता पर काम कर सकते हैं, जिससे आप अपने ग्राहक आधार और मुनाफा बढ़ा सकते हैं और बिना किसी अपेक्षा के उपभोक्ता वफादारी भी विकसित कर सकते हैं।  अधिक विशेषज्ञों का उपयोग करने और उन्हें तैयार करने के लिए मदद कर सकते हैं।

👉 नियमित भाषा प्रबंधन: एक प्रासंगिक विश्लेषण

यह उपभोक्ता वफादारी को और विकसित करने और प्रतिनिधि कारोबार को कम करने के लिए बौद्धिक विशेषज्ञों के उपयोग के लाभों की सूची लेखक की अंतर्दृष्टि से एक मॉडल है।

 एक सराय नेटवर्क ने कॉल, ईमेल और वेब-आधारित मीडिया सहित प्रत्येक दिन 20,000 क्लाइंट एसोसिएशनों के उत्तर का प्रबंधन करने के लिए 240 क्लाइंट केयर विशेषज्ञों के एक समूह का उपयोग किया।  बड़े दबाव और जिम्मेदारी के कारण समूह का विश्वास कम था, और प्रतिनिधि कारोबार 40% था।  इसका ग्राहक सहायता की प्रकृति पर प्रभाव पर एक प्रहार था, जिसका मूल्यांकन 10 में से पांच के तहत किया गया था।

 संगठन ने ईमेल, वेब-आधारित मीडिया और वॉयस कॉल के माध्यम से ग्राहकों से जुड़ने के लिए एक सर्व-चैनल बौद्धिक विशेषज्ञ को भेजा।  बौद्धिक विशेषज्ञ का इरादा मानव विशेषज्ञों के समान दिखने और कार्य करने का था, और एआई का उपयोग स्वयं पर काम करने और अपनी पिछली चर्चाओं से लाभ उठाने के लिए किया गया था।  यह वैसे ही ग्राहकों को बायोमेट्रिक डेटा पर निर्भर महसूस कर सकता है, जैसे आवाज या चेहरे की पावती, और यह स्वतंत्र रूप से ढांचे में बदलाव को संभाल सकता है।

 तीन महीनों के बाद, उपभोक्ता वफादारी रेटिंग 10 में से पांच से बढ़कर 10 में से नौ हो गई थी, प्रतिनिधि कारोबार में 70% से अधिक की कमी आई थी, और मानव सहयोगी कम तनाव में थे और अधिक जटिल पर शून्य करने का विकल्प था और अधिक उल्लेखनीय यह की सामाजिक क्षमताओं की आवश्यकता वाले उच्च मूल्य के अतिरिक्त सहयोग था।

 भाषा वह तरीका है जिससे लोग सामान्य रूप से संप्रेषित होते हैं, इसलिए पीसी इंटरफेस जो नियमित भाषा को समझ सकते हैं, उन लोगों की तुलना में अधिक प्रभावशाली और उपयोग में आसान होते हैं जिन्हें बटन क्लिक करने, ऑर्डर लिखने, या प्रोग्राम करने का तरीका जानने की आवश्यकता होती है, और नियमित भाषा के कुछ हिस्सों को समझना आवश्यक है।   सामान्य भाषा इंटरफेस मानव-पीसी कनेक्शन के विकास में बाद के चरण हैं, सीधे उपकरणों से लेकर अवसर संचालित और मशीनीकृत चक्रों के लिए सुसज्जित मशीनों तक, संभवतः किसी भी घटना में, लोगों और मशीनों के बीच एक प्रकार की लाभकारी बातचीत को प्रेरित करते हैं।