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प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) के लिए एक विपणक की मार्गदर्शिका
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (एआई) तकनीक है जो कंप्यूटर को जावा या पायथन जैसी कृत्रिम कंप्यूटर भाषाओं के विपरीत स्वाभाविक रूप से विकसित भाषाओं (नहीं, क्लिंगन की गिनती नहीं होती) को समझने और व्याख्या करने में मदद करती है। संदर्भ और सांस्कृतिक बारीकियों सहित मानव भाषा की जटिलताओं को समझने की इसकी क्षमता, इसे एआई बिजनेस इंटेलिजेंस टूल का एक अभिन्न अंग बनाती है।
एनएलपी विषय क्लस्टरिंग के माध्यम से एआई टूल को शक्ति प्रदान करता है भावनाओं का विश्लेषण , विपणक को रणनीतिक निर्णय लेने के लिए सामाजिक श्रवण, समीक्षा, सर्वेक्षण और अन्य ग्राहक डेटा से ब्रांड अंतर्दृष्टि निकालने में सक्षम बनाना। ये अंतर्दृष्टि विपणक को दर्शकों को खुश करने और ब्रांड वफादारी को बढ़ाने के बारे में गहराई से दृष्टिकोण देती है, जिसके परिणामस्वरूप व्यवसाय दोहराया जाता है और अंततः बाजार में वृद्धि होती है।
कार्रवाई योग्य ब्रांड अंतर्दृष्टि को सामने लाने के लिए एनएलपी पर्दे के पीछे कैसे काम करता है, इसकी बेहतर समझ पाने के लिए आगे पढ़ें। साथ ही, उदाहरण देखें कि कैसे ब्रांड दर्शकों की सहभागिता और ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने के लिए अपने सामाजिक डेटा को अनुकूलित करने के लिए एनएलपी का उपयोग करते हैं।
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण क्या है?
एनएलपी एक एआई पद्धति है जो मानव भाषा को संसाधित करने के लिए मशीन लर्निंग, डेटा विज्ञान और भाषा विज्ञान की तकनीकों को जोड़ती है। इसका उपयोग ग्राहक अनुभव विश्लेषण, ब्रांड इंटेलिजेंस और सामाजिक भावना विश्लेषण जैसे उद्देश्यों के लिए असंरचित डेटा से खुफिया जानकारी प्राप्त करने के लिए किया जाता है।
एनएलपी विभिन्न उद्योग अनुप्रयोगों में जटिल भाषा-संबंधी कार्यों को करने के लिए नियम-आधारित दृष्टिकोण और सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करता है। संभावी लेखन आपके स्मार्टफोन या ईमेल पर, चैटजीपीटी से टेक्स्ट सारांश और एलेक्सा जैसे स्मार्ट सहायक सभी एनएलपी-संचालित अनुप्रयोगों के उदाहरण हैं।
बहुस्तरीय तंत्रिका नेटवर्क (एनएन) के साथ गहन शिक्षण तकनीकें जो एल्गोरिदम को बड़ी मात्रा में डेटा से जटिल पैटर्न और प्रतिनिधित्व को स्वचालित रूप से सीखने में सक्षम बनाती हैं, ने काफी उन्नत एनएलपी क्षमताओं को सक्षम किया है। इसके परिणामस्वरूप रीयल-टाइम मशीन अनुवाद और आवाज-सक्षम मोबाइल एप्लिकेशन जैसे शक्तिशाली बुद्धिमान व्यावसायिक एप्लिकेशन सामने आए हैं अभिगम्यता.
एनएलपी श्रेणियां कितने प्रकार की होती हैं?
ChatGPT जैसे जेनरेटिव AI टूल का उपयोग करना आज आम बात हो गई है। इसलिए व्यावसायिक खुफिया उपकरण हैं जो विपणक को ग्राहक भावना के आधार पर विपणन प्रयासों को निजीकृत करने में सक्षम बनाते हैं। जैसा कि नीचे बताया गया है, ये सभी क्षमताएं एनएलपी की विभिन्न श्रेणियों द्वारा संचालित हैं।
प्राकृतिक भाषा समझ
प्राकृतिक भाषा समझ (एनएलयू) असंरचित डेटा को इस तरह से पुनर्गठित करने में सक्षम बनाती है जो मशीन को इसे समझने और अर्थ के लिए विश्लेषण करने में सक्षम बनाती है। गहन शिक्षण एनएलयू को प्रमुख तथ्यों की खोज करने और पाठ के भीतर पाए जाने वाले ब्रांडों, प्रसिद्ध लोगों और स्थानों जैसी संस्थाओं की विशेषताओं को निकालने के लिए डेटा के टेराबाइट्स से बारीक स्तर पर जानकारी को वर्गीकृत करने में सक्षम बनाता है।
प्राकृतिक भाषा पीढ़ी
प्राकृतिक भाषा निर्माण (एनएलजी) एक ऐसी तकनीक है जो विवरण, सारांश और स्पष्टीकरण तैयार करने के लिए हजारों दस्तावेजों का विश्लेषण करती है। यह ऑडियो और टेक्स्ट दोनों डेटा का विश्लेषण और निर्माण करता है। एनएलजी का सबसे आम अनुप्रयोग सामग्री निर्माण के लिए मशीन-जनरेटेड टेक्स्ट है।
ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन में एनएलपी
एनएलपी एल्गोरिदम स्कैन किए गए दस्तावेज़ों में डेटा का पता लगाते हैं और संसाधित करते हैं जिन्हें ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर) द्वारा टेक्स्ट में परिवर्तित किया गया है। लेनदेन अनुमोदन के लिए वित्तीय सेवाओं में इस क्षमता का प्रमुखता से उपयोग किया जाता है।
एनएलपी कैसे काम करता है?
के अनुसार सोशल मीडिया की स्थिति रिपोर्ट™ 2023 96% नेताओं का मानना है कि एआई और एमएल उपकरण निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में काफी सुधार करते हैं। एनएलपी ही इन उपकरणों को शक्ति प्रदान करता है।
यह समझने के लिए कि कैसे, यहां प्रक्रिया में शामिल प्रमुख चरणों का विवरण दिया गया है।
- टोकनाइजेशन: पाठ को छोटी इकाइयों जैसे शब्दों या वाक्यांशों में विभाजित किया जाता है जिन्हें टोकन कहा जाता है।
- पाठ की सफ़ाई और प्रीप्रोसेसिंग: विशेष वर्ण, विराम चिह्न और ऊपरी मामलों जैसे अप्रासंगिक विवरणों को हटाकर पाठ को मानकीकृत किया जाता है।
- भाषण का भाग (PoS टैगिंग): एनएलपी एल्गोरिदम पाठ की वाक्यात्मक संरचना को समझने के लिए प्रत्येक टोकन के लिए भाषण के व्याकरणिक भागों जैसे संज्ञा और क्रिया की पहचान करते हैं।
- पाठ पार्सिंग: शब्दों के बीच संबंधों को समझने के लिए वाक्यों में व्याकरणिक संरचना का विश्लेषण किया जाता है।
- पाठ वर्गीकरण: सांख्यिकीय मॉडल का उपयोग करके पाठ को विभिन्न श्रेणियों में वर्गीकृत किया गया है। पाठ वर्गीकरण भावना विश्लेषण और स्पैम फ़िल्टरिंग जैसी विभिन्न क्षमताओं को शक्ति प्रदान करता है।
शीर्ष एनएलपी तकनीकें कौन सी हैं?
ऐसी कई एनएलपी तकनीकें हैं जो एआई टूल और उपकरणों को मानव भाषा के साथ सार्थक तरीके से बातचीत करने और संसाधित करने में सक्षम बनाती हैं। इनमें लक्षित अंतर्दृष्टि खोजने के लिए ग्राहक की आवाज़ (वीओसी) डेटा का विश्लेषण करने, शोर को कम करने के लिए सामाजिक श्रवण डेटा को फ़िल्टर करने या उत्पाद समीक्षाओं के स्वचालित अनुवाद जैसे कार्य शामिल हो सकते हैं जो आपको वैश्विक दर्शकों की बेहतर समझ हासिल करने में मदद करते हैं।
इन और अन्य कार्यों को पूरा करने के लिए आमतौर पर निम्नलिखित तकनीकों का उपयोग किया जाता है:
इकाई पहचान
नामित इकाई मान्यता (एनईआर) टेक्स्ट डेटा में नामित संस्थाओं (शब्दों या वाक्यांशों) की पहचान और वर्गीकरण करता है। ये नामित इकाइयाँ लोगों, ब्रांडों, स्थानों, तिथियों, मात्राओं और अन्य पूर्वनिर्धारित श्रेणियों को संदर्भित करती हैं। खुफिया जानकारी एकत्र करने के लिए सभी प्रकार के डेटा विश्लेषण के लिए एनईआर आवश्यक है।
शब्दार्थ खोज
शब्दार्थ खोज कंप्यूटर को कीवर्ड पर निर्भर हुए बिना उपयोगकर्ता के इरादे की प्रासंगिक व्याख्या करने में सक्षम बनाता है। ये एल्गोरिदम एनईआर, एनएन और के साथ मिलकर काम करते हैं ज्ञान ग्राफ उल्लेखनीय रूप से सटीक परिणाम प्रदान करने के लिए। सिमेंटिक खोज खोज इंजन, स्मार्टफोन और स्प्राउट सोशल जैसे सामाजिक खुफिया उपकरण जैसे अनुप्रयोगों को शक्ति प्रदान करती है।
मशीन लर्निंग (एमएल)
एनएलपी का उपयोग प्रशिक्षण के लिए किया जाता है यंत्र अधिगम शब्द एम्बेडिंग, पार्ट-ऑफ-स्पीच टैग और प्रासंगिक जानकारी जैसी सुविधाओं के आधार पर इकाई लेबल की भविष्यवाणी करने के लिए एल्गोरिदम। एमएल मॉडल में तंत्रिका नेटवर्क असंरचित पाठ में पैटर्न सीखने और सीखने को जारी रखने के लिए इसे नई जानकारी पर लागू करने के लिए इस लेबल किए गए डेटा पर निर्भर करते हैं।
सामग्री सुझाव
प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मानव भाषा को प्रासंगिक रूप से समझने और उत्पन्न करने के लिए एमएल मॉडल को सक्षम करके सामग्री सुझावों को शक्ति प्रदान करता है। एनएलपी डेटा का विश्लेषण और व्याख्या करने के लिए एनएलयू का उपयोग करता है जबकि एनएलजी उपयोगकर्ताओं के लिए वैयक्तिकृत और प्रासंगिक सामग्री अनुशंसाएं तैयार करता है।
इस एनएलपी एप्लिकेशन का एक व्यावहारिक उदाहरण स्प्राउट है एआई असिस्ट द्वारा सुझाव विशेषता। यह क्षमता सामाजिक टीमों को एआई-सुझाई गई कॉपी के साथ सेकंडों में प्रभावशाली प्रतिक्रियाएं और कैप्शन बनाने और स्थिति से सर्वोत्तम मिलान के लिए प्रतिक्रिया की लंबाई और टोन को समायोजित करने में सक्षम बनाती है।
भावनाओं का विश्लेषण
भावना विश्लेषण शीर्ष एनएलपी तकनीकों में से एक है जिसका उपयोग किया जाता है भावना का विश्लेषण करें पाठ में व्यक्त किया गया। स्प्राउट जैसे एआई मार्केटिंग टूल बाजार अनुसंधान, ग्राहक प्रतिक्रिया विश्लेषण और सोशल मीडिया मॉनिटरिंग जैसे कई व्यावसायिक अनुप्रयोगों को सशक्त बनाने के लिए भावना विश्लेषण का उपयोग करते हैं ताकि ब्रांडों को यह समझने में मदद मिल सके कि ग्राहक उनके उत्पादों, सेवाओं और ब्रांड के बारे में कैसा महसूस करते हैं।
पाठ सारांश
पाठ सारांशीकरण एक उन्नत एनएलपी तकनीक है जिसका उपयोग बड़े दस्तावेज़ों से जानकारी को स्वचालित रूप से संक्षिप्त करने के लिए किया जाता है। एनएलपी एल्गोरिदम सामग्री को संक्षिप्त करके सारांश उत्पन्न करते हैं इसलिए यह मूल पाठ से भिन्न होता है लेकिन इसमें सभी आवश्यक जानकारी शामिल होती है। इसमें वाक्य स्कोरिंग, क्लस्टरिंग और सामग्री और वाक्य स्थिति विश्लेषण शामिल है।
प्रश्न उत्तर
एनएलपी कंप्यूटर में प्रश्न-उत्तर (क्यूए) मॉडल को बातचीत की शैली का उपयोग करके प्राकृतिक भाषा में प्रश्नों को समझने और उनका जवाब देने में सक्षम बनाता है। क्यूए सिस्टम प्रासंगिक जानकारी का पता लगाने और सटीक उत्तर प्रदान करने के लिए डेटा को संसाधित करता है। इस एप्लिकेशन का सबसे आम उदाहरण चैटबॉट्स है।
मशीनी अनुवाद
एनएलपी एक भाषा से दूसरी भाषा में पाठ या भाषण डेटा का स्वचालित मशीन अनुवाद संचालित करता है। एनएलपी शब्दों के बीच अर्थ संबंधों को पकड़ने और अनुवाद एल्गोरिदम को शब्दों के अर्थ को समझने में मदद करने के लिए शब्द एम्बेडिंग और टोकनाइजेशन जैसे कई एमएल कार्यों का उपयोग करता है। घर के नजदीक एक उदाहरण स्प्राउट की बहुभाषी भावना विश्लेषण क्षमता है जो ग्राहकों को कई भाषाओं में सामाजिक श्रवण से ब्रांड अंतर्दृष्टि प्राप्त करने में सक्षम बनाती है।
स्तर बढ़ाने के लिए ब्रांड सामाजिक श्रवण में एनएलपी का उपयोग कैसे करते हैं
सामाजिक श्रवण प्रचुर मात्रा में डेटा प्रदान करता है जिसका उपयोग आप अपने लक्षित दर्शकों के साथ घनिष्ठ और व्यक्तिगत होने के लिए कर सकते हैं। हालाँकि, गुणात्मक डेटा को परिमाणित करना और प्रासंगिक रूप से समझना मुश्किल हो सकता है। एनएलपी दर्शकों की राय को मापने और आपको डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करने के लिए सोशल मीडिया वार्तालापों और फीडबैक लूप में खोज करके इस बाधा को दूर करता है जो आपकी व्यावसायिक रणनीतियों पर भारी प्रभाव डाल सकता है।
यहां पांच उदाहरण दिए गए हैं कि कैसे ब्रांडों ने सामाजिक श्रवण डेटा से एनएलपी-संचालित अंतर्दृष्टि का उपयोग करके अपनी ब्रांड रणनीति को बदल दिया।
सामाजिक श्रवण
एनएलपी शक्तियां सामाजिक श्रवण विपणक द्वारा उनके लक्ष्यों के आधार पर परिभाषित प्रमुख विषयों को ट्रैक करने और पहचानने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को सक्षम करके। किराना श्रृंखला केसी का स्प्राउट में इस सुविधा का उपयोग अपने दर्शकों की आवाज़ को पकड़ने और अंतर्दृष्टि का उपयोग करके सामाजिक सामग्री बनाने के लिए किया गया जो उनके विविध समुदाय के साथ प्रतिध्वनित होती है।
परिणामस्वरूप, वे फुर्तीले बने रहने और स्प्राउट से प्राप्त वास्तविक समय के रुझानों के आधार पर अपनी सामग्री रणनीति को आगे बढ़ाने में सक्षम थे। इससे उनके सामग्री प्रदर्शन में उल्लेखनीय वृद्धि हुई, जिसके परिणामस्वरूप उच्च जैविक पहुंच हुई।
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विषय क्लस्टरिंग
एनएलपी के माध्यम से विषय क्लस्टरिंग एआई टूल को शब्दार्थ रूप से समान शब्दों की पहचान करने और उन्हें प्रासंगिक रूप से समझने में सहायता करती है ताकि उन्हें विषयों में क्लस्टर किया जा सके। यह क्षमता विपणक को उत्पाद रणनीतियों को प्रभावित करने और ब्रांड संतुष्टि को बढ़ाने के लिए महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्रदान करती है एआई ग्राहक सेवा।
ग्रामरली इस क्षमता का उपयोग अपने सामाजिक श्रवण डेटा से उद्योग और प्रतिस्पर्धी अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया गया। वे अपने उत्पाद, ब्रांड स्वास्थ्य और प्रतिस्पर्धियों के बारे में गहराई से जानकारी प्राप्त करने के लिए स्प्राउट स्मार्ट इनबॉक्स से विशिष्ट ग्राहक प्रतिक्रिया प्राप्त करने में सक्षम थे।
इन जानकारियों का उपयोग मजबूत ग्राहक सेवा के लिए सामाजिक सहायता टीम में बातचीत को प्रशिक्षित करने के लिए भी किया गया था। साथ ही, ग्राहक जो चाहते हैं उसके आधार पर उत्पाद में सुधार करने के लिए वे व्यापक विपणन और उत्पाद टीमों के लिए महत्वपूर्ण थे।
विषयवस्तु निस्पादन
स्प्राउट सोशल की टैगिंग सुविधा एनएलपी को कैसे सक्षम बनाती है इसका एक और प्रमुख उदाहरण है AI marketing . टैग सामग्री को फ़िल्टर करके ब्रांडों को ढ़ेर सारे सामाजिक पोस्ट और टिप्पणियों को प्रबंधित करने में सक्षम बनाते हैं। इनका उपयोग वर्कफ़्लो, व्यावसायिक उद्देश्यों और मार्केटिंग रणनीतियों के आधार पर सामाजिक पोस्ट और दर्शकों के संदेशों को समूहीकृत और वर्गीकृत करने के लिए किया जाता है।
पर्ड्यू विश्वविद्यालय अपने स्मार्ट इनबॉक्स को फ़िल्टर करने और सामाजिक अभियानों के आधार पर आउटगोइंग पोस्ट और संदेशों को वर्गीकृत करने के लिए अभियान टैग लागू करने के लिए सुविधा का उपयोग किया। इससे उन्हें ब्रांड के स्वास्थ्य को बनाए रखने के लिए कैंपस वार्तालापों पर नज़र रखने में मदद मिली और यह सुनिश्चित हुआ कि वे अपने दर्शकों के साथ बातचीत करने का कोई मौका न चूकें।
गुणात्मक मेट्रिक्स प्राप्त करना
एनएलपी क्षमताओं ने मदद की अटलांटा हॉक्स सामाजिक श्रवण से गुणात्मक मैट्रिक्स की निगरानी करें और उनके अभियानों का व्यापक दृष्टिकोण प्राप्त करें।
बास्केटबॉल टीम को एहसास हुआ कि संख्यात्मक सामाजिक मेट्रिक्स दर्शकों के व्यवहार और ब्रांड भावना को मापने के लिए पर्याप्त नहीं थे। वे अधिक सम्मोहक सोशल मीडिया रणनीति बनाने के लिए अपने ब्रांड की उपस्थिति की अधिक सूक्ष्म समझ चाहते थे। इसके लिए, उन्हें अपने ब्रांड के आसपास हो रही बातचीत का लाभ उठाने की जरूरत थी।
स्प्राउट के भीतर एनएलपी एल्गोरिदम ने उस ब्रांड अंतर्दृष्टि को निकालने के लिए सामाजिक प्लेटफार्मों पर अटलांटा हॉक्स से संबंधित हजारों सामाजिक टिप्पणियों और पोस्टों को एक साथ स्कैन किया, जिनकी वे तलाश कर रहे थे। इन जानकारियों ने उन्हें अधिक रणनीतिक आचरण करने में सक्षम बनाया ए/बी परीक्षण यह तुलना करने के लिए कि सोशल प्लेटफ़ॉर्म पर कौन सी सामग्री सबसे अच्छा काम करती है। यह रणनीति उन्हें टीम की उत्पादकता बढ़ाने, दर्शकों की सहभागिता बढ़ाने और सकारात्मक ब्रांड भावना बढ़ाने में प्रेरित करती है।
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सामाजिक जुड़ाव पर नज़र रखें
एनएलपी ब्रांडों द्वारा ग्राहकों के साथ की जाने वाली सामाजिक बातचीत के साथ-साथ उनके ब्रांड के बारे में बातचीत से महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि को उजागर करने में मदद करता है संवादी एआई तकनीक और भावना विश्लेषण। लक्ष्यपरक अपने ग्राहकों की जटिल आवश्यकताओं की बेहतर समझ हासिल करने के लिए अपने सामाजिक चैनलों पर सामाजिक जुड़ाव की निगरानी करने के लिए इस क्षमता का उपयोग किया।
स्प्राउट के श्रवण उपकरण का उपयोग करके, उन्होंने विभिन्न चैनलों पर सामाजिक वार्तालापों से कार्रवाई योग्य अंतर्दृष्टि निकाली। इन जानकारियों ने उन्हें अधिक ब्रांड जागरूकता पैदा करने, अपने लक्षित दर्शकों के साथ अधिक प्रभावी ढंग से जुड़ने और ग्राहक देखभाल बढ़ाने के लिए अपनी सामाजिक रणनीति विकसित करने में मदद की। अंतर्दृष्टि ने उन्हें सही प्रभावशाली लोगों से जुड़ने में भी मदद की जिन्होंने रूपांतरण बढ़ाने में मदद की।
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सामाजिक श्रवण में एनएलपी का उपयोग करें
एक गतिशील डिजिटल युग में जहां ब्रांडों और उत्पादों के बारे में बातचीत वास्तविक समय में होती है, अपने दर्शकों को समझना और उनके साथ जुड़ना प्रासंगिक बने रहने की कुंजी है। अब केवल सामाजिक उपस्थिति ही पर्याप्त नहीं है - आपको सक्रिय रूप से ट्रैक करना होगा और विश्लेषण करना होगा कि लोग आपके बारे में क्या कह रहे हैं।
एनएलपी जैसे एआई कार्यों द्वारा संचालित सामाजिक श्रवण आपको आवश्यक व्यावसायिक जानकारी प्राप्त करने के लिए सेकंडों में हजारों सामाजिक वार्तालापों का विश्लेषण करने में सक्षम बनाता है। यह आपको एक ब्रांड रणनीति बनाने के लिए ठोस, डेटा-संचालित अंतर्दृष्टि प्रदान करता है जो प्रतिस्पर्धियों को मात देती है, एक मजबूत ब्रांड पहचान बनाती है और बढ़ने और फलने-फूलने के लिए सार्थक दर्शक कनेक्शन बनाती है।
सीखो कैसे सोशल मीडिया सुनना आपके व्यवसाय पर असर पड़ सकता है.
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