Watson Natural Language Understanding (NLU) от IBM — это Инструмент на основе искусственного интеллекта Это помогает извлекать ценную информацию из текста. Это позволяет быстро и точно анализировать текст, чтобы понять его эмоциональную окраску, ключевые фразы и структуру, а также идентифицировать именованные сущности и классифицировать контент. NLU упрощает процесс понимания естественного языка, позволяя вам обрабатывать большие объемы текста и получать ценные знания. Ценные выводы за считанные минуты..

С помощью NLU вы можете легко анализ отзывов клиентовNLU (обработка естественного языка) обрабатывает неструктурированные данные, отзывы о товарах и другие типы данных. Она предоставляет персонализированные рекомендации на основе анализа текста и помогает лучше понимать потребности клиентов. Вы также можете использовать NLU для... выявление новых тенденцийВыявлять потенциальные риски и возможности, а также раскрывать скрытые закономерности. Обработка естественного языка (NLU) может сэкономить вам время и усилия, автоматизируя процесс понимания естественного языка, что позволит быстро получить ценные аналитические данные и принимать обоснованные решения. информированные решения.

Основные сценарии использования и функции

Анализ отзывов клиентов: Используйте Watson NLU для глубокого анализа отзывов клиентов и получения полезной информации о потребностях, предпочтениях и проблемах клиентов. Эта мощная возможность позволяет компаниям более эффективно реагировать на запросы клиентов.

Автоматизированная обработка естественного языка: Автоматизируйте сложный процесс понимания естественного языка, чтобы быстро извлекать ценную информацию из огромных массивов текстовых данных. Эта автоматизация значительно сокращает ручной труд и ускоряет процессы принятия решений.

Выявление тенденций и управление рисками: Выявляйте потенциальные риски и возможности, обнаруживая новые тенденции в ваших данных. Передовые алгоритмы Watson NLU помогут вам опережать изменения рынка и принимать упреждающие стратегические решения.

Дополнительные возможности:

• Анализ настроений: Понимание эмоционального оттенка текста поможет оценить удовлетворенность клиентов и восприятие бренда.
• Распознавание сущностей: Автоматическое определение и классификация ключевых объектов, таких как люди, организации, местоположения и продукты.
• Классификация контента: Эффективная организация и классификация больших объемов неструктурированного контента.
• Извлечение ключевых слов: Выделите наиболее важные фразы и темы в ваших текстовых данных.

Путем внедрения Watson Natural Language UnderstandingБлагодаря этому организации могут преобразовывать неструктурированные текстовые данные в полезную аналитическую информацию, что позволяет разрабатывать стратегии, основанные на данных, и улучшать результаты бизнеса в различных отделах, включая обслуживание клиентов, маркетинг и разработку продуктов.