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Cosa è Il Natural Language Processing o Elaborazione del linguaggio naturale Spiegazione ed Esempi


Cosa è Il Natural Language Processing o Elaborazione del linguaggio naturale Spiegazione ed Esempi
Cosa è Il Natural Language Processing o Elaborazione del linguaggio naturale Spiegazione ed Esempi

Le aziende utilizzano sempre più strumenti dotati di PNL per ottenere informazioni dai dati e automatizzare le attività di routine.


L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano. Il suo obiettivo è creare sistemi in grado di dare un senso al testo ed eseguire automaticamente attività come la traduzione, il controllo ortografico o la classificazione degli argomenti.


Ma cos'è esattamente l'elaborazione del linguaggio naturale? In cosa differisce da altri termini correlati, come AI e machine learning ?

  1. Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL)?

  2. PNL, AI, Machine Learning: qual è la differenza?

  3. Tecniche di PNL

  4. 5 casi d'uso della PNL nel mondo degli affari



Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) consente ai computer di comprendere il linguaggio umano. Dietro le quinte, la PNL analizza la struttura grammaticale delle frasi e il significato individuale delle parole, quindi utilizza algoritmi per estrarre il significato e fornire risultati. In altre parole, dà un senso al linguaggio umano in modo che possa eseguire automaticamente compiti diversi.


Probabilmente, gli esempi più popolari di PNL in azione sono gli assistenti virtuali, come Google Assist, Siri e Alexa. La PNL comprende testi scritti e parlati come "Ehi Siri, dov'è la stazione di servizio più vicina?" e lo trasforma in numeri, rendendolo facile da capire per le macchine.


Un'altra nota applicazione della PNL sono i chatbot. Aiutano i team di supporto a risolvere i problemi comprendendo le richieste linguistiche comuni e rispondendo automaticamente.


Ci sono molte altre app di tutti i giorni che usi, in cui probabilmente hai incontrato la PNL senza nemmeno accorgertene. Consigli di testo quando si scrive un'e-mail, si offre di tradurre un post di Facebook scritto in una lingua diversa o si filtrano le e-mail promozionali indesiderate nella cartella dello spam.


In poche parole, l'obiettivo dell'elaborazione del linguaggio naturale è rendere il linguaggio umano - che è complesso, ambiguo ed estremamente vario - facile da capire per le macchine.


NLP, AI, Machine Learning: qual è la differenza?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) sono talvolta usati in modo intercambiabile, quindi potresti incrociare i fili quando cerchi di distinguere tra i tre.


La prima cosa da sapere è che la NLP e l'apprendimento automatico sono entrambi sottoinsiemi dell'intelligenza artificiale.


AI è un termine generico per macchine in grado di simulare l'intelligenza umana. L'intelligenza artificiale comprende sistemi che imitano le capacità cognitive, come l'apprendimento da esempi e la risoluzione di problemi. Questo copre una vasta gamma di applicazioni, dalle auto a guida autonoma ai sistemi predittivi.


L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) si occupa del modo in cui i computer comprendono e traducono il linguaggio umano. Con la PNL, le macchine possono dare un senso al testo scritto o parlato ed eseguire attività come traduzione, estrazione di parole chiave , classificazione di argomenti e altro.


Ma per automatizzare questi processi e fornire risposte accurate, avrai bisogno dell'apprendimento automatico. L'apprendimento automatico è il processo di applicazione di algoritmi che insegnano alle macchine come apprendere e migliorare automaticamente dall'esperienza senza essere esplicitamente programmati.

I chatbot basati sull'intelligenza artificiale, ad esempio, utilizzano la PNL per interpretare ciò che gli utenti dicono e ciò che intendono fare e l'apprendimento automatico per fornire automaticamente risposte più accurate imparando dalle interazioni passate.


Tecniche di NLP

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) applica due tecniche per aiutare i computer a comprendere il testo: l'analisi sintattica e l'analisi semantica.


Analisi sintattica

L'analisi sintattica ‒ o parsing ‒ analizza il testo utilizzando regole grammaticali di base per identificare la struttura della frase, come sono organizzate le parole e come le parole si relazionano tra loro.

Alcune delle sue principali attività secondarie includono:

  • La tokenizzazione consiste nel suddividere un testo in parti più piccole chiamate token (che possono essere frasi o parole) per rendere il testo più facile da gestire.

  • La parte del tagging del discorso (tagging PoS) etichetta i token come verbo, avverbio, aggettivo, sostantivo , ecc. Questo aiuta a dedurre il significato di una parola (ad esempio, la parola "libro" significa cose diverse se usata come verbo o sostantivo) .

  • Lemmatizzazione e derivazione consistono nel ridurre le parole flesse alla loro forma base per renderle più facili da analizzare.

  • La rimozione delle stop-word rimuove le parole che ricorrono frequentemente che non aggiungono alcun valore semantico, come io, loro, hanno, come, tuo , ecc.

Analisi semantica

L'analisi semantica si concentra sulla cattura del significato del testo. Innanzitutto, studia il significato di ogni singola parola (semantica lessicale). Quindi, esamina la combinazione di parole e cosa significano nel contesto. Le principali attività secondarie dell'analisi semantica sono:

  • La disambiguazione del senso della parola cerca di identificare in quale senso una parola viene usata in un dato contesto.

  • L'estrazione delle relazioni cerca di capire come le entità (luoghi, persone, organizzazioni, ecc.) si relazionano tra loro in un testo.


5 casi d'uso della NLP nel mondo degli affari

Gli strumenti di PNL aiutano le aziende a capire come li percepiscono i loro clienti attraverso tutti i canali di comunicazione, che si tratti di e-mail, recensioni di prodotti, post sui social media, sondaggi e altro ancora.

Non solo gli strumenti di intelligenza artificiale possono essere utilizzati per comprendere le conversazioni online e il modo in cui i clienti parlano delle aziende, ma possono anche essere utilizzati per automatizzare attività ripetitive e dispendiose in termini di tempo, aumentare l'efficienza e consentire ai lavoratori di concentrarsi su attività più soddisfacenti.


Ecco alcune delle principali applicazioni della PNL nel mondo degli affari:


Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment identifica le emozioni nel testo e classifica le opinioni come positive, negative o neutre. Puoi vedere come funziona incollando del testo in questo strumento di analisi del sentiment gratuito .

Analizzando i post sui social media, le recensioni dei prodotti o i sondaggi online, le aziende possono ottenere informazioni su come i clienti si sentono riguardo a marchi o prodotti. Ad esempio, potresti analizzare i tweet che menzionano il tuo marchio in tempo reale e rilevare immediatamente i commenti dei clienti arrabbiati.

Forse vuoi inviare un sondaggio per scoprire come si sentono i clienti riguardo al tuo livello di servizio clienti. Analizzando le risposte aperte ai sondaggi NPS , puoi determinare quali aspetti del tuo servizio clienti ricevono feedback positivi o negativi.


Traduzione da una lingua ad un altra

La tecnologia di traduzione automatica ha visto grandi miglioramenti negli ultimi anni, con le traduzioni di Facebook che hanno raggiunto prestazioni sovrumane nel 2019.

Gli strumenti di traduzione consentono alle aziende di comunicare in diverse lingue, aiutandole a migliorare la loro comunicazione globale o ad entrare in nuovi mercati.

Puoi anche addestrare strumenti di traduzione per comprendere la terminologia specifica in un dato settore, come la finanza o la medicina. Quindi non devi preoccuparti di traduzioni imprecise che sono comuni con gli strumenti di traduzione generici.


Estrazione e Mining del testo

L'estrazione del testo consente di estrarre informazioni predefinite dal testo. Se hai a che fare con grandi quantità di dati, questo strumento ti aiuta a riconoscere ed estrarre parole chiave e caratteristiche rilevanti (come codici prodotto, colori e specifiche) ed entità denominate (come nomi di persone, luoghi, nomi di aziende, e-mail, ecc.).

Le aziende possono utilizzare l'estrazione del testo per trovare automaticamente i termini chiave nei documenti legali, identificare le parole principali menzionate nei ticket di assistenza clienti o estrarre le specifiche del prodotto da un paragrafo di testo, tra molte altre applicazioni. Sembra interessante? Ecco uno strumento interessante che potresti provare


Chatbot

I chatbot sono sistemi di intelligenza artificiale progettati per interagire con gli umani tramite testo o voce.

L' uso dei chatbot per l'assistenza clienti è in aumento, grazie alla loro capacità di offrire assistenza 24 ore su 24, 7 giorni su 7 (accelerando i tempi di risposta), gestire più query contemporaneamente e liberare gli agenti umani dal rispondere a domande ripetitive.

I chatbot imparano attivamente da ogni interazione e migliorano la comprensione dell'intento dell'utente, così puoi fare affidamento su di loro per eseguire attività ripetitive e semplici. Se incontrano una domanda del cliente a cui non sono in grado di rispondere, la trasmetteranno a un agente umano.


Cosa è Il Natural Language Processing o Elaborazione del linguaggio naturale Spiegazione ed Esempi
Cosa è Il Natural Language Processing o Elaborazione del linguaggio naturale Spiegazione ed Esempi


Classificazione degli argomenti

La classificazione degli argomenti consente di organizzare il testo non strutturato in categorie. Per le aziende, è un ottimo modo per ottenere informazioni dal feedback dei clienti. Immagina di voler analizzare centinaia di risposte aperte ai sondaggi NPS. Quante risposte menzionano l'assistenza clienti? Quale percentuale di clienti parla di "Prezzi" ? Con questo classificatore di argomenti per il feedback NPS , avrai tutti i tuoi dati taggati in pochi secondi.


Inoltre, puoi utilizzare la classificazione degli argomenti per automatizzare il processo di etichettatura dei ticket di supporto in arrivo e indirizzarli automaticamente alla persona giusta.


Conclusione

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è la parte dell'intelligenza artificiale che studia come le macchine interagiscono con il linguaggio umano. La PNL lavora dietro le quinte per migliorare gli strumenti che utilizziamo ogni giorno, come chatbot, correttori ortografici o traduttori linguistici.


In combinazione con algoritmi di apprendimento automatico, la PNL crea sistemi che imparano a svolgere attività da soli e migliorano attraverso l'esperienza. Gli strumenti basati sulla PNL possono aiutarti a classificare i post sui social media in base al sentimento o estrarre entità nominate dalle e-mail aziendali, tra molte altre cose.


Grazie mille per la lettura 👨‍💻

1 Comment

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Romeo Ceccato
Romeo Ceccato
Sep 09, 2021

Articolo interessante, mi avete anticipato... se avrò un attimo di tempo, cercherò di integrare qualche esempio...

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