Wie NLP & Drupal kombiniert werden können, um die beste Benutzererfahrung zu bieten

Wissen und logisches Denken haben es Maschinen ermöglicht, sogar Menschen zu schlagen und gleichzeitig dem Web neue Möglichkeiten zu eröffnen.

Inspiriert von der komplexen menschlichen Autonomie ist künstliche Intelligenz (KI) die perfekte Mischung aus Wissenschaft und Kunst. Der Einsatz von maschinellem Lernen ist so weit fortgeschritten, dass es die Sprache lesen, verstehen, analysieren und verarbeiten kann. Siri, Cortana, Echo und der Google Assistant sind allesamt großartige Beispiele.

Natural Language Processing, eine weitere Anwendung des maschinellen Lernens, erobert bereits das Web im Sturm. Seine Fähigkeit, sogar die Stimmungen des Inhalts zu verstehen und zu verarbeiten, hat der Webtechnologie eine neue Dimension verliehen. Das Browsen wird vereinfacht, und es ist jetzt einfacher, Inhalte zu klassifizieren, das Nutzerverhalten zu verstehen und die Website zu schützen (vor Angriffen und Spambots).

Den Horizont mit Drupal erweitern

Obwohl die Aussichten für künstliche Intelligenz in Verbindung mit Webentwicklung enorm sind, werden wir in diesem Artikel die Bereiche der Verarbeitung natürlicher Sprache berühren. 

NLP hat das Potenzial, Inhalte zu lesen, zu verstehen und zu verbessern. 

Inhaltsklassifizierung 

Der erste Schritt ist die Inhaltsextraktion, bei der verschiedene Arten von bemerkenswerten Entitäten aus Dokumenten als Kontext extrahiert und analysiert werden. 

In Kombination mit Drupal können die Informationen gleichmäßig organisiert werden. Die zusätzlichen semantischen Entitäten in Drupal können verwendet werden, um die Elemente zu kategorisieren.

Taxonomy Proposer von IBM ist genau das Richtige. Es analysiert und gruppiert dann ähnliche Dokumente zusammen. Mithilfe eines benutzerdefinierten Clustering-Algorithmus hilft es Ihnen, eine Taxonomie für Ihre eigenen Inhalte zu erstellen: die Aufteilung von Inhalten in eine kategorisierte Sammlung von Dokumenten.

Als Nächstes kommt die Inhaltsklassifizierung, bei der die Maschine lernt und dann den gegebenen Text nach bekannten Entitäten wie Substantiven, Adjektiven oder einem Verb untersucht, um den Inhalt zu klassifizieren.

Inhaltsklassifizierung mit Drupal
    
Ein "Node" kann mit einem beliebigen (relevanten) Taxonomiebegriff verknüpft werden, aber er kann den Benutzern erst angezeigt werden, nachdem eine "Ansicht" für jeden Node erstellt wurde.     

Falls die Zahlen klein sind, kann der Editor sie sich merken.   
  
Andernfalls kann der Node an die NLP-Engine übergeben werden, um sich Wörter zu merken. Sobald dies geschehen ist, kann der Inhalt zum Feld "Tags" hinzugefügt werden.     

In ähnlicher Weise kann NLP auch verwendet werden, um die Inhaltszusammenfassung vorzubereiten, die in Meta-Tags verwendet werden kann.

Tagging 

Organisationen, die täglich mit dem Taggen und Veröffentlichen einer großen Anzahl von Artikeln belastet sind, können NLP nutzen. Es kann sich die Wörter und ihre jeweiligen Kategorien merken, wonach manuelles Taggen nicht mehr erforderlich ist. 

Es verbessert auch den Algorithmus des Systems. Das System kann mit Wörtern aus verschiedenen Tags unter der Kategorie Ihrer Wahl gefüttert werden. 

Die Maschine lernt. Identifiziert. Und speichert es im Speicher. Bei Bedarf können Sie es sogar im Laufe der Zeit ändern.

Denken Sie daran, Sie bringen der Maschine nur etwas bei. Die Ergebnisse werden sich nach einiger Zeit verbessern.

Sentimentanalyse

Es untersucht den Inhalt (Texte, Bilder und Videos) und identifiziert die emotionale Perspektive innerhalb des Inhalts, um die Haltung des Autors als positiv, negativ oder neutral zu identifizieren und zu klassifizieren. 

Extrahieren von Stimmungen aus verschiedenen Arten von Inhalten

(Tweets, Blogs oder ein Video-Byte) können uns wertvolle Einblicke in die Emotionen und den Standpunkt des Autors geben. Es ist wichtig festzustellen, ob der Ton positiv, neutral oder negativ ist und ob der Text subjektiv ist (wenn er die Meinung des Autors widerspiegelt) oder objektiv (wenn er eine Tatsache ausdrückt). 

Es erfüllt seinen Zweck wirklich, wenn die Menge der veröffentlichten Inhalte die menschlichen Möglichkeiten übersteigt.

Nachfolgend finden Sie eine Demo, wie NLP bei der Sentimentanalyse hilft. Die unten genannten Screenshots stammen von IBM Watson. 

Die berühmte Rede von Martin Luther King Jr. "I have a dream" wird dem Abschnitt "Text" hinzugefügt. 

Das Gesamtgefühl der Rede, wie von der API analysiert

 

Die allgemeine Zusammenfassung der Emotionen der Rede, wie von der API analysiert 

Auto-Zusammenfasser 

Es untersucht den Inhalt und behält die Grundlagen der Grammatik als Referenz bei. Nach der Analyse des Tons und der Stimmungen des Inhalts ist es für die Maschine einfach, den Inhalt zusammenzufassen. 

Mit dem Auto-Zusammenfasser kann die Maschine den Inhalt leicht analysieren und die Zusammenfassung aus der Passage schreiben, wobei die Schlüsselwörter, Stimmungen und der Kern des Inhalts berücksichtigt werden. 

E-Commerce 

Im Zeitalter der digitalen Welt ist nichts besser als die Idee der Personalisierung. So verlockend das Konzept auch aussehen mag, es ist genauso wichtig wie jede andere Strategie für Ihr Unternehmen.  

Es hilft nicht nur, den Umsatz zu steigern, sondern erhöht auch die Zeit, die Kunden verbringen. Durch die Analyse des Browserverlaufs und der Einkaufsvorlieben kann NLP mehr über die Auswahl des Benutzers erfahren und die vorgeschlagenen Inhalte besser personalisieren. 

Benutzerinformationen, die vom Statistikmodul (in Drupal) gesammelt werden, können verwendet werden, um die NLP-Engine zu verbessern, die dem Benutzer dann verwandte Inhalte unter der Kategorie "Das könnte Ihnen gefallen" oder "Verwandte Produkte" vorschlägt. 

Inspiriert von der Verhaltenspsychologie kann Reinforcement Learning verwendet werden, um die Rendite zu steigern.

NLP kann die Produkte lesen, klassifizieren und gruppieren. Wenn ein Benutzer wiederholt eine Produktkategorie besucht, werden alle Produkte aus den gesammelten Informationen als "Vorschläge" angezeigt. 

Bildschirmung und Tagging 

Für Websites, auf denen Benutzer Inhalte über Texte, Bilder und Videos teilen können, ist es nicht möglich, Bilder, die nicht den Standards entsprechen (obszön sind), manuell zu filtern. Hierbei hilft die Bildprüfung dem System, indem es gängige Formen, Objekte und Konzepte von Bildern identifiziert und eine Liste von Tags zusammen mit einer Bewertung zurückgibt, wie zuversichtlich das System in Bezug auf das Ergebnis ist. Diese Bewertung kann verwendet werden, um Standards aufrechtzuerhalten.

Ein Beispiel hierfür ist unten im Screenshot gegeben, in dem das Objekt identifiziert, erkannt und dann als "Katze" gekennzeichnet wird.

Ein weiteres Beispiel zeigt, wie das System die Konfidenzwerte identifiziert, markiert und dann das Ergebnis weiterleitet.  

Dies kann den Prozess der Zulassung von Grafiken, die die festgelegten Standards erfüllen, ohne jegliche Form der manuellen Überprüfung erheblich erleichtern. 

Wie kann NLP das Wachstum ankurbeln?

Das manuelle Klassifizieren und Kategorisieren der Textquellen ist ein zeitaufwändiges Verfahren, insbesondere für diejenigen, die täglich mit vielen Inhalten zu tun haben.

Social-Media-Präsenz

Es kann Tausende von Geschichten crawlen und indizieren, die live sind und mit Hilfe der Keyword-Analyse an der Spitze stehen, wodurch ein Live-Datensatz aus analysierten und gefilterten Daten erstellt wird. Sie können auch auf Echtzeitnachrichten und wichtige Geschichten von Interesse zugreifen. Es kann auch die Social-Media-Reaktionen auf jeden Beitrag überwachen und messen und den nächsten Beitrag entsprechend verfassen.

Verbessertes SEO

Die Entdeckung von NLP hat den Fokus von einer expliziten schlüsselwortbasierten Suche auf kontext- und absichtsbasierte Inhalte verlagert. Dies hat die Funktionsweise von SEO verändert. Nach dem, was uns die Google-Standards sagen, sollten die SEO-Strategien On-Page-Optimierungen wie Seitentitel, Meta-Beschreibungen und Meta-Tags beinhalten.

Dies sind immer noch effektive Parameter, um einen benutzerfreundlichen Inhalt herauszubringen, insbesondere für Long-Tail-Themen. NLP hilft Ihnen, effektive Schlüsselwörter zu finden und sie zu Ihren Inhalten hinzuzufügen, um die Relevanz sowie das Ranking des Inhalts zu verbessern.

Redaktions- und Publishing-Lösung

Auch wenn Sie keine Inhalte so veröffentlichen, wie es Publishing-Agenturen tun, ist es sehr wichtig, dass Ihre Inhalte den Wert und die Ziele der Agenturen liefern. NLP kann in viel kürzerer Zeit produktionsreife benutzerdefinierte Inhalte erstellen. 

Lösungen mit semantischer Technologie

Mit NLP kann man auch die unstrukturierten Daten überprüfen und große Mengen an unterschiedlichen Inhalten (Text, Bild, Tweet) überprüfen. Es kann nicht nur die Meta-Informationen einer Seite hinzufügen, sondern dies auch nach der Analyse der SEO-Trends rund um das Thema und wichtige Schlüsselwörter tun.

Zusammenfassend

Maschinelles Lernen hat der künstlichen Intelligenz eine neue Dimension hinzugefügt. Es hat das Potenzial, das Content-Marketing in allen Branchen grundlegend zu verändern und das Benutzererlebnis drastisch zu verbessern.

Eine entscheidende Frage ist hier, inwieweit wird KI das Web verändern? Welche Auswirkungen kann sie auf die Webtechnologien und die Beziehung zwischen dem Web und der Gesellschaft haben? Kann der Fortschritt in der KI eine weitere Revolution im Web bringen? Die Art und Weise, wie es gesehen wird, die Art und Weise, wie es funktioniert, und die Art und Weise, wie es verstanden wird.