Natural Language Processing (NLP): spiegazione ed esempi

Che cos’è il Natural Language Processing?

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una disciplina dell’intelligenza artificiale che si occupa dell’analisi e della manipolazione del linguaggio umano da parte di un computer.

L’obiettivo principale dell’NLP è quello di consentire ai computer di comprendere il significato delle frasi scritte o dette dalle persone e di essere in grado di rispondere in modo appropriato.

Per fare questo, l’NLP utilizza tecniche di linguaggio, di analisi del testo sfruttando l’ intelligenza artificiale per analizzare il significato delle parole e delle frasi e riconoscere le relazioni tra le parole capendone il contesto in cui vengono utilizzate.

Come vedremo più avanti, il NLP viene utilizzato in molti campi, come il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, la chatbot e la ricerca di informazioni. Inoltre, l’NLP può essere utilizzato per analizzare grandi quantità di dati testuali, come i post sui social media o i documenti di lavoro, per estrarre informazioni utili o per identificare tendenze e pattern.

in questo articolo in questo articolo spiegheremo come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale e forniremo una panoramica delle sue applicazioni in diversi campi.

Come funzionano le tecniche di NLP?

I sistemi NLP utilizzano una serie di tecniche per elaborare i dati in linguaggio naturale. Queste tecniche includono:

• Tokenizzazione: la suddivisione di un testo in parti più piccole, come frasi e parole, note come token, può migliorare notevolmente la gestibilità del documento.
• Etichettatura delle parti del discorso (tagging PoS): etichettatura di ogni parola in una frase con la sua parte del discorso (ad esempio, nome, verbo, aggettivo)
• Parsing del linguaggio: il processo di scomposizione di frasi lunghe in pezzi più piccoli, come parole e frasi, per una migliore comprensione . Il parsing aiuta il sistema a comprendere la struttura delle frasi e il loro significato.
• Analisi semantica: questo processo esamina le parole e le frasi in base al loro significato letterale o figurato. Può anche riconoscere le relazioni tra le parole, come sinonimi, contrari, ipernimi e iponimi
• Classificazione del testo: questa tecnica è utilizzati per classificare il testo in diverse categorie, come l’argomento o il sentiment.
• Generazione di linguaggio naturale: questa tecnica è utilizzata per generare linguaggio naturale da dati strutturati. Può essere utilizzata per la sintesi automatica e la risposta alle domande.
• Riconoscimento di entità denominate: questa tecnica identifica entità nominate nel testo, come nomi di persone, organizzazioni e luoghi.
• Incorporazione di parole: questa tecnica converte le parole in vettori numerici che rappresentano i loro significati semantici. Viene utilizzata per compiti come l’analisi del sentimento e l’inferenza del linguaggio naturale
• Estrazione di informazioni: questa tecnica identifica gli elementi importanti di un testo, come date, luoghi e numeri. Può essere utilizzata per estrarre informazioni strutturate da documenti non strutturati- Riconoscimento vocale: Questa tecnica viene utilizzata per convertire il parlato in testo. Può essere utilizzata per compiti quali la trascrizione automatica o la ricerca vocale
• Analisi del sentimento: questa tecnica viene utilizzata per identificare il sentiment di un testo. Può essere utilizzata per rilevare le opinioni positive, negative o neutre su un argomento.

Per comprendere e interpretare pienamente frasi complesse, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) richiede la segmentazione delle frasi nei loro componenti principali: le parole. Oltre all’analisi di ogni singola parola, è necessaria anche la comprensione del significato complessivo di una frase.

Da un punto di vista tecnico, per passare dall’esame di singole parole alla comprensione dell’intera frase (Natural Language Understanding), occorre tenere conto di tre task principali:

• Word Sensing Disambiguation: Usare le parole nei contesti giusti per determinarne con precisione il significato (ad esempio, quando si usano i motori di ricerca online).
• Semantic Role Labeling: Date risalto a una parola e cercate di enfatizzare lo scenario d’uso, riconoscendo i ruoli all’interno della frase (ad esempio, l’esecuzione di ordini nell’ambiente Smart Home);
• Semantic Parsing: Strutturare e rappresentare semanticamente il testo, ad esempio rispondendo a domande su una frase o su un insieme di documenti, è uno strumento prezioso per il mondo odierno guidato dai dati. Trasformando le informazioni testuali in rappresentazioni strutturate, è possibile ricavare importanti informazioni per informare ulteriormente il processo decisionale in numerosi contesti.

Nel 2020, la comprensione del linguaggio naturale, con l’aiuto del Deep Learning e del suo utilizzo in NLP, ha segnato una tappa fondamentale per il progresso di questa tecnologia.

OpenAI, la principale organizzazione senza scopo di lucro dedicata al progresso della ricerca sull’intelligenza artificiale, ha presentato il suo modello linguistico più completo, il Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), che vanta un numero di parametri senza precedenti.

GPT-3 promette prestazioni di intelligenza artificiale più accurate ed efficienti di qualsiasi modello precedente!

Sebbene le reti neurali avanzate consentano lo sviluppo di applicazioni più sofisticate, la loro complessità può essere schiacciante poiché richiedono un’enorme quantità di dati. Fortunatamente, molte volte i modelli più semplici sono altrettanto efficaci e non necessitano di serie di dati così ampie per funzionare in modo ottimale.

La combinazione di tutte queste tecniche consente alle macchine di comprendere e interagire con gli esseri umani in linguaggio naturale.

Le applicazioni di Natural Language Processing

Tutto ciò può essere utilizzato per una serie di applicazioni, come la risposta a domande o la sintesi e la scrittura di interi testi.

Per raggiungere questo obiettivo, le tecniche di NLP devono essere combinate con altre tecnologie di IA, come l’apprendimento automatico (Machine Learning) e l’apprendimento profondo (Deep Learning).

Il Machine Learning è un ramo dell’IA che si concentra sulla capacità delle macchine di imparare dai dati e di fare previsioni. È uno dei componenti fondamentali dell’NLP, poiché consente alle macchine di comprendere il linguaggio naturale.

Il Deep Learning è invece un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che utilizza le reti neurali per elaborare grandi quantità di dati e apprendere rappresentazioni complesse. L’apprendimento profondo può essere utilizzato per migliorare la comprensione del linguaggio, la classificazione dei testi e altro ancora.

Il Natural Language Processing nelle aziende

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sta rivoluzionando il modo in cui le aziende analizzano ed elaborano i dati.

Le imprese sfruttano l’NLP in vari modi per scoprire nuove opportunità di business, dall’analisi delle e-mail dei clienti e dei documenti amministrativi come fatture e contratti, all’estrazione di informazioni dai documenti di governance, all’individuazione del sentiment sui social network, all’ordinamento della posta in arrivo in base all’argomento e altro ancora.

L’elaborazione del linguaggio naturale sta diventando uno strumento indispensabile per qualsiasi azienda che voglia massimizzare la propria efficienza e il proprio successo.

Le aziende spesso ricorrono all’acquisto di dati da fornitori specializzati o a collaborazioni con altri attori della filiera per acquisire dati proprietari che devono essere puliti ed etichettati per la formazione.

Affinché queste soluzioni siano efficaci, sono indispensabili team specifici con competenze specialistiche interne. Purtroppo, lavorare esclusivamente in lingua italiana comporta qualche difficoltà in termini di comprensione delle sfumature della lingua.

L’elaborazione del linguaggio naturale è uno strumento incredibilmente prezioso, la struttura della lingua italiana pone ostacoli complessi che devono ancora essere superati prima di ottenere risultati di successo.

Allo stato attuale, uno dei migliori strumenti che sfrutta il Natural Language Processing per scrivere testi in italiano è sicuramente Jasper.ai.

Se vuoi sapere come funziona Jasper AI, qui trovi la recensione completa.

5 casi d’uso della NLP nel mondo degli affari

Utilizzando gli strumenti della PNL, le aziende di tutte le dimensioni possono ottenere preziose informazioni sulla percezione che i clienti hanno di loro attraverso le e-mail, le recensioni dei prodotti, i post sui social media e i sondaggi. Con questa preziosa conoscenza a disposizione, le aziende possono adattare il modo in cui comunicano con i clienti attuali e potenziali in modo più preciso, per garantire che l’esperienza di tutti sia positiva.

Gli strumenti di intelligenza artificiale non solo ci permettono di capire cosa i clienti pensano delle aziende online, ma possono anche essere sfruttati per automatizzare le attività più banali e migliorare la nostra efficienza. In questo modo, siamo liberi di investire più energie in un lavoro significativo e appagante.

Ecco alcuni dei modi principali in cui l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) viene utilizzata nelle aziende:

Analisi del sentimento

La sentiment analysis è un potente strumento che aiuta a rilevare le emozioni e a classificare le opinioni come positive, negative o neutre.

Per sperimentarlo personalmente puoi provare uno di questi strumenti:

• MonkeyLearn
• IBM Watson
• Lexalytics
• MeaningCloud
• Rosette
• Repustate
• Clarabridge
• Aylien

Esaminando le conversazioni sui social media, le recensioni dei clienti e i sondaggi, le aziende possono capire cosa pensano i clienti dei loro marchi o prodotti. Per illustrare la potenza di questo strumento: analizzando in tempo reale i tweet che menzionano il nome della vostra azienda, potete identificare rapidamente i reclami dei clienti scontenti.

Siete interessati a capire cosa pensano i clienti della qualità del vostro servizio clienti? L’esecuzione di un sondaggio NPS e la valutazione delle risposte aperte possono fornire indicazioni preziose su quali aree raccolgono feedback positivi o negativi.

Traduzione da una lingua ad un altra

Negli ultimi anni la tecnologia della traduzione automatica ha conosciuto sviluppi significativi, tanto che Facebook ha raggiunto livelli di performance sovrumani nelle sue traduzioni.

Le aziende possono trarre immensi vantaggi dall’utilizzo di questi strumenti, che migliorano le capacità di comunicazione in più lingue, consentendo loro di accedere a nuovi mercati e di potenziare la connettività globale in un colpo solo!

Non dovrete più preoccuparvi delle imprecisioni che si trovano comunemente negli strumenti di traduzione generici. Oggi è possibile formare il proprio strumento di traduzione e personalizzarlo per un particolare campo o settore, come la finanza e la medicina, assicurandosi che tutti i termini siano tradotti con precisione.

Ecco alcuni strumenti che potresti provare:

• Google Traduttore
• Bing Traduttore
• SDL Free Translation
• Translate.com
• DeepL Translator
• Babylon Online Translator
• 7) PROMT Online Translator
• Collins Dictionary Translator

Estrazione e Mining del testo

Con l’estrazione del testo, è possibile identificare in modo rapido ed efficiente parole chiave, caratteristiche (ad esempio, codici prodotto, colori, specifiche) ed entità nominative (nomi di persone, sedi di attività) da una massa di dati. Questo utile strumento consente alle aziende di risparmiare tempo automatizzando il noioso compito di cercare manualmente questo tipo di informazioni in grandi quantità di documenti.

Siete interessati a migliorare le vostre operazioni commerciali? Il text mining è una risorsa inestimabile che aiuta le aziende a identificare i termini cruciali dai documenti legali, a rilevare le parole chiave citate nei ticket di assistenza ai consumatori e a estrarre le caratteristiche dei prodotti dai paragrafi di testo.

Ecco alcuni strumenti che potresti provare:

• Amazon Comprehend
• thematic
• Google Cloud
• Chattermill
• Monkey Learn
• Keatext
• WordStat
• Rapid Miner

Chatbot

I chatbot sono un tipo rivoluzionario di intelligenza artificiale che interagisce con le persone tramite testo o voce. Poiché le richieste di assistenza ai clienti diventano sempre più varie e frequenti, le aziende si sono rivolte ai chatbot per ottenere assistenza in un attimo, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per gestire più domande contemporaneamente e per liberare il personale umano dal rispondere a domande ridondanti.

I chatbot sono incredibilmente adattivi e affinano continuamente la comprensione dell’intento dell’utente a ogni conversazione, il che li rende ideali per completare compiti monotoni o di base. Tuttavia, se una richiesta del cliente supera le capacità del chatbot, quest’ultimo si rivolgerà immediatamente a un membro del personale in grado di risolvere il problema.

Classificazione degli argomenti

La classificazione per argomenti è un potente strumento in grado di trasformare il testo non strutturato in categorie ordinate. Per qualsiasi azienda, è un mezzo efficace per ottenere informazioni dai feedback dei clienti.

Immaginate di possedere centinaia di risposte aperte provenienti da sondaggi NPS e di volerle analizzare tutte insieme: quanti intervistati hanno parlato del servizio clienti? Quale parte ha parlato di “Prezzi”? Con l’aiuto di questo classificatore di argomenti per i feedback NPS, sarete in grado di etichettare i vostri dati in pochi istanti!

Inoltre, la classificazione degli argomenti può essere utilizzata per semplificare l’etichettatura dei ticket di assistenza in arrivo e assegnarli immediatamente alla persona giusta.