در دنیای مدرن ما درباره فن آوری های مختلف از جمله “پردازش زبان طبیعی” (NLP) شنیده های زیادی به گوش می رسد. به عنوان یک تعریف ، NLP زمینه ای از هوش مصنوعی (AI) است که برای درک و تحلیل زبان انسان مورد استفاده قرار می گیرد. و الگوهای زبانشناسی انسانی را به رسمیت می شناسد ، و همچنین می تواند زبان طبیعی را تفسیر کند و نقاط داده های خاص را از مقادیر زیادی از داده های بدون ساختار استخراج کند.
ما شاهد نقاط عطف مختلف و فرآیندهای جدید ساخته شده بر NLP هستیم ، ولی با این وجود پتانسیل های زیادی هنوز محقق نشده است. ما شاهد مراحل اولیه رویکردهای زبانی به تحلیلی متن هستیم که پتانسیل های آن به سختی قابل استفاده است. قبلاً تغییرات چشمگیری ناشی از فناوریهای NLP در صنایع مختلف رخ داده است. تأثیر NLP ، گرچه شاید واضح تر باشد ، شامل صنایعی مانند قانون گذاری و حقوقی ، موارد مالی و مراقبت های بهداشتی می شود.
موارد حقوقی
در حالی که خود وکلا در معرض خطر جایگزینی شغل با فناوری خالص نیستند ، نحوه عملکرد شغل خود به شدت مختل خواهد شد. وکلا بطور مداوم وظایف وقت گیر و یکنواخت را برای انجام کار خود انجام می دهند. اینجاست که پردازش زبان طبیعی بیشترین تأثیر را در صنعت حقوقی خواهد داشت.
به عنوان مثال ، برای وکیل که برای یک دادگاه آماده می شود ، فناوری NLP صرفه جویی در زمان و کاهش خطا را می تواند در پی داشته باشد. راه حلهای مبتنی بر NLP ، برخلاف رویکردهای یادگیری خالص ماشین ، می توانند معنی را از مجموعه مطالب ، داده ها و مجموعه های اسناد ، همه با سرعت بی نظیر استخراج کنند. این بدان معناست که یک برنامه مبتنی بر زبان ، می تواند اسناد و ایمیل های Word را بخواند و درک کند و با شناسایی روابط بین نهادهای ذیربط ، بین اسناد ارتباط برقرار کند. این برنامه ها می توانند کلمات فردی ، کاربرد و متن آنها را بررسی کنند و چند مرتبه در کنار هم قرار می گیرند تا الگوهای موجود در هزاران پرونده را شناسایی کنند.
با استفاده از این فناوری می توان در ساعات کاری صرفه جویی کرد ، به این معنی که ساعت های قابل پرداخت بیشتری برای موارد بیشتر و مشتری ها ذخیره می شود. حتی می توان ادعا کرد که فناوری پردازش زبان طبیعی ، همراه با یادگیری ماشینی ، می تواند هزینه های پشتیبانی حقوقی را برای یک دادرسی کاهش دهد ، و کمک های حقوقی خوبی را برای توده ها در دسترس قرار دهد.
خدمات مالی
در جامعه مالی ، اخبار ، شایعات و حقایق از مهمترین عواملی هستند که می توانند تصمیم بعدی معامله گر یا سرمایه گذار را تعیین کنند. هنگامی که بخشی از اخبار مانند “نرخ تورم در ماه آینده افزایش می یابد” فرا می رسد ، عواقب آن بلافاصله قابل مشاهده است و معامله گران احتمالاً تصمیمات خرید و فروش خود را بر اساس اطلاعات جدید پایه گذاری می کنند. یک مدیر یا معامله گر نمونه کارها باید برای یافتن و شناسایی بخش ها و قطعات مهم ، منابع کلیه اطلاعات مربوطه را گشت و گذار کند. این یک کار دشوار و وقت گیر است.
ترکیبی از پردازش زبان طبیعی ، استخراج اطلاعات مبتنی بر قانون ، تجزیه و تحلیل آماری و یادگیری ماشین می تواند با استفاده از مراحل پیش فیلترینگ به طور خودکار باعث کاهش تلاش در بازیابی و هضم کلیه این اطلاعات شود. اطلاعات موجود از این فناوری می تواند همه چیز را از شناسایی فرصت های مناسب سرمایه گذاری برای کمک به معامله گران در هنگام فروش سهام انجام دهد. پیامدهای عملی فناوری NLP برای صنعت مالی بسیار زیاد است.
مراقبت های بهداشتی
سوابق و یادداشت های پزشکان حاوی داده های مفیدی از نظر پزشکی است. این یادداشت ها معمولاً به راحتی از بین می روند ، ردیابی آن دشوار است و یا رمزگشایی آن دشوار است. هماهنگی یادداشت های یک پزشک در مورد بیمار با پرونده های دیگر آنها یک فرایند وقت گیر است.
در این بخش ، پردازش زبان طبیعی برای متخصصان مراقبت های بهداشتی می تواند انقلابی باشد . این فن آوری می تواند ردهای سوابق پزشکی را تجزیه و تحلیل کرده و همبستگی پنهان بین علائم ، تشخیص ها ، داروها و درمانها را تشخیص دهد. این امر به ارائه دهندگان خدمات بهداشتی ابزارهای جدیدی را برای افزایش کیفیت در خدمات ارائه می دهد.
راه حل های مبتنی بر زبان شناسی می توانند معانی مورد نظر کلمات را استنباط کنند ، که به ارائه دهندگان مراقبت های بهداشتی اجازه می دهد تا بینش هایی را که قبلاً دیده نشده است در مورد یادداشت های پزشک بسازند.
در حال حاضر برنامه هایی وجود دارد که بیماران را در معرض خطر زیادی برای پذیرش مجدد قرار می دهد و در زمان واقعی در حالی که بیمار هنوز در بیمارستان تحت معالجه قرار دارد ، می تواند پزشک را آگاه نماید.
