كيف ستشعر إذا وجدت روبوت محادثة يفهم نواياك العاطفية ، أو روبوت صوتي يفهم نبرة صوتك ، أو محرك بحث يفهم الغرض من بحثك؟
بسبب ما تعنيه الجملة ، قد تعتقد أن هذا يبدو وكأنه شيء من الخيال العلمي.
حسنًا ، أنت مخطئ! يتم استخدام هذه التكنولوجيا بالفعل لمعرفة كيف يشعر الناس والآلات وماذا يقصدون عندما يتحدثون. نحن نتحدث عن التحليل الدلالي.
لكن:
- ما هي هذه التقنية وما المشاكل التي تصاحبها؟
- ما هي الإيجابيات والسلبيات ، وكيف تؤثر على العلاقات مع العملاء؟
- وكيف يمكن استخدامه كجزء من خطة لتحسين تجربة العميل؟
استمر في قراءة هذه المدونة لمعرفة المزيد حول التحليل الدلالي وكيف يمكن أن تعمل مع الأمثلة.
ما هو التحليل الدلالي؟
التحليل الدلالي ، المعبر عنه ، هو عملية استخراج المعنى من النص. التحليل النحوي والتعرف على الروابط بين كلمات محددة في سياق معين يمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم وتفسير العبارات أو الفقرات أو حتى المخطوطات بأكملها.
إنه عنصر حاسم في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ومصدر إلهام لتطبيقات مثل روبوتات المحادثة ومحركات البحث وتحليل النص باستخدام التعلم الآلي.
يمكن أن تساعد الأدوات القائمة على التحليل الدلالي الشركات في استخراج المعلومات المفيدة تلقائيًا من البيانات غير المهيكلة ، بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني وطلبات الدعم وتعليقات المستهلكين. سننتقل إلى عملها أدناه.
كيف يعمل التحليل الدلالي؟
التحليل الدلالي ، طريقة معالجة اللغة الطبيعية ، يستلزم فحص معنى الكلمات والعبارات لفهم الغرض المقصود من الجملة أو الفقرة.
يتم تحقيق ذلك غالبًا عن طريق تحديد واستخراج الأفكار والصلات الرئيسية الموجودة في النص باستخدام الخوارزميات وأساليب الذكاء الاصطناعي.
يستخدم التحليل الدلالي طرقًا مختلفة ، لكنها تهدف جميعًا إلى فهم معنى النص بطريقة يمكن مقارنتها مع الإنسان. يمكن أن يستلزم ذلك معرفة الأفكار والموضوعات الأساسية للنص وعلاقاتها.
- تجمع إحدى طرق التحليل الدلالي الشائعة بين التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية للعثور على الأفكار والروابط الرئيسية للنص. يمكن أن يستلزم ذلك استخدام نموذج تعلم آلي مُدرَّب على مجموعة كبيرة من النصوص لتحليل نص جديد واكتشاف أفكاره وعلاقاته الرئيسية.
- تتمثل الإستراتيجية الأخرى في استخدام الأنطولوجيا المحددة مسبقًا وقواعد البيانات المنظمة للمفاهيم والعلاقات في موضوع معين . يمكن لخوارزميات التحليل الدلالي العثور بسرعة أكبر على المعلومات ذات الصلة واستخراجها من النص من خلال استخدام هذه الأنطولوجيات.
يعد التحليل الدلالي ، بشكل عام ، طريقة أساسية لمساعدة أجهزة الكمبيوتر في فهم معنى نص اللغة الطبيعية. له استخدامات عديدة في المجالات بما في ذلك محركات البحث واسترجاع المعلومات والترجمة الآلية.
في التحليل الدلالي ، تعتبر الدلالات المعجمية حاسمة لأنها تمكن أجهزة الكمبيوتر من فهم الروابط بين العناصر المعجمية (الكلمات ، أشباه الجمل الفعلية ، إلخ):
- Hyponymy: يوضح العلاقة بين العبارة العامة وحدوثها. في هذا السياق ، تصف المداخلات أمثلة للمصطلح العام hypernym.
- Homonymy: يمكن تفسيره على أنه عندما يكون لكلمتين نفس الشكل أو التهجئة ولكن لهما معنى مختلف تمامًا.
- تعدد المعاني: يشير المصطلح اليوناني “تعدد المعاني” إلى “إشارات عديدة”. إنها عبارة أو مصطلح له معنى مميز ولكنه مرتبط. بعبارة أخرى ، في حين أن تعدد المعاني له نفس التهجئة ، فإن أغراضه خاصة ومتصلة.
- المرادف: يمثل هذا العلاقة بين عنصرين معجميين لهما أشكال مختلفة ولكن معاني متشابهة أو متشابهة.
- التضاد: هي العلاقة المتوازنة بين عنصرين معجميين حول محور عبر مكوناتهما الدلالية.
- Meronomy: هو كيفية وضع النص والكلمات معًا بطريقة منطقية وتظهر جزءًا أو عضوًا من شيء ما.
أمثلة التحليل الدلالي
يمكن أن يساعد التحليل الدلالي الشركات بعدة طرق ، مثل عندما يتعاملون مع آراء العملاء ، أو الرسائل من روبوت المحادثة ، أو المحادثات مع روبوت المكالمات. فيما يلي بعض الأمثلة الفعلية:
- المثال رقم 1: أوبر والاستماع الاجتماعي
استراتيجية أوبر فيما يتعلق بالتحليل الدلالي هي كما يلي: عندما تقدم الشركة إصدارًا جديدًا من تطبيقها ، يتم فحص الشبكات الاجتماعية وكيف يشعر المستخدمون حيال ذلك بعناية. نحن نتحدث هنا عن “الاستماع الاجتماعي” ، وهو الاستماع على الشبكات الاجتماعية لمعرفة مدى سعادة أو تعاسة المستخدمين.
“في أوبر ، نستخدم هذه الطريقة يوميًا لتحديد شعور مستخدمينا بشأن التغييرات التي أجريناها. عندما نجري تغييرًا ، نعرف على الفور ما يحبه الناس وما الذي يحتاج إلى التغيير “.
Krzysztof Radoszewski هو رئيس التسويق لأوروبا الشرقية والوسطى في أوبر.
- مثال رقم 2: Hummingbird ، خوارزمية Google الدلالية
تستخدم أنظمة التحليل الدلالي أكثر من مجرد شركات B2B و B2C لتحسين تجربة العملاء . ابتكرت Google أداتها الدلالية لمساعدة الباحثين على فهم الأشياء بشكل أفضل.
تجعل خوارزمية Hummingbird من Google ، التي تم إنشاؤها في عام 2013 ، نتائج البحث أكثر صلة من خلال النظر إلى ما يبحث عنه الأشخاص.
تعمل هذه الخوارزمية أيضًا على تحسين المراجع الطبيعية أو العضوية (SEO) وتساعد الشركات التي يمكنها الاستفادة من وضع محتوى عالي الجودة على صفحات مواقع الويب الخاصة بهم. سيتم ربطها بشكل أفضل بالكلمات الرئيسية ذات الصلة “من الناحية المعنوية”!
استنتاج
إذا تم دمجها مع التعلم الآلي ، فإن التحليل الدلالي يتيح لك التعمق في بياناتك من خلال تمكين الآلات من سحب الغرض من نص غير منظم على نطاق واسع وفي الوقت الفعلي.
ستمنح أدوات التعلم الآلي القوية التي تستخدم الدلالات للمستخدمين رؤى قيمة ستساعدهم على اتخاذ قرارات أفضل والحصول على تجربة أفضل.
برنامج QuestionPro هو برنامج استطلاع يتيح للمستخدمين إجراء نتائج الاستطلاعات وإرسالها وإلقاء نظرة عليها. اعتمادًا على كيفية إعداد استطلاعات QuestionPro ، يمكن استخدام إجابات هذه الاستطلاعات كمدخلات لخوارزمية يمكنها إجراء تحليل دلالي.
