Il cosiddetto sistema di Intelligenza Artificiale NLP, acronimo di Natural Language Processing, rientra a pieno titolo tra le soluzioni software che negli ultimi anni possono vantare progressi significativi.
Sistemi di traduzione automatici, così come correttori ortografici e assistenti vocali presenti sui nostri dispositivi elettronici, sono ormai diventati di uso comune nel quotidiano, complice il contributo di tecniche di AI sempre più evolute quali il Machine Learning e il Deep Learning, in grado di garantirne l’effettiva funzionalità, a prescindere dall’ambito di applicazione.
E per quanto il percorso da affrontare per una lingua tanto complessa come quella italiana (costituita da espressioni gergali e modi di dire spesso dialettali) sia ancora piuttosto lungo, le prospettive legate al futuro vedono nel Natural Language Processing un enorme potenziale.
In questo articolo cercheremo di comprendere come funziona l’NLP, e perché insieme al Machine Learning è definito “l’avanguardia della comunicazione”.
Natural Language Processing: di che si tratta?
Quando si parla di Natural Language Processing o elaborazione del linguaggio naturale si fa riferimento ad algoritmi di Intelligenza Artificiale capaci di analizzare, rappresentare e di conseguenza comprendere il linguaggio naturale, il cui fine spazia dalla comprensione del contenuto alla traduzione, senza tralasciare la produzione testuale autonoma a partire da dati o documenti forniti in input.
A fronte di questo, è facile chiedersi cosa abbia contribuito a rendere così importanti le tecniche di NLP: la risposta è piuttosto semplice.
La lingua da noi comunemente utilizzata non è così facilmente rappresentabile come invece lo sono in genere i linguaggi di programmazione, che per loro natura, sono portati a seguire regole specifiche, rendendosi interpretabili dalle macchine in maniera immediata.
Poiché noi interagiamo con le macchine nel quotidiano, è pertanto necessario concepire sistemi in grado di comprendere e rispondere alla figura umana.
Entra in gioco dunque la linguistica computazionale, ovvero lo studio di sistemi informatici volti ad analizzare e a elaborare il linguaggio naturale, al fine di creare programmi che possano essere eseguiti dalle macchine.
Come funzionano le tecniche di Natural Language Processing
Il Natural Language Processing o NLP verte principalmente sui testi – intesi come sequenze di parole che in una lingua esprimono uno o più messaggi – quali ad esempio social post, blog aziendali, siti istituzionali, ecc.
Al contrario, l’elaborazione del parlato, come nel caso del riconoscimento vocale, è considerata un ambito a sé.
Il dialogo tra uomo e macchina comprende diversi aspetti, quali fonetica, fonologia, morfologia, sintassi, semantica, pragmatica, e il discorso nella sua interezza.
Viene da sé che i task di NLP che automatizzano tali aree sono decisamente numerosi, e spaziano dal riconoscimento della lingua, alla scomposizione delle frasi in unità elementari, effettuandone al contempo un’analisi semantica e del sentiment.
Eccoli nel dettaglio:
- Text Analysis
Analisi di un testo e, qualora necessario, individuazione di elementi chiave quali date, argomenti specifici, persone, ecc.
- Text Classification
Interpretazione di un testo al fine di classificarlo all’interno di una categoria predefinita come lo spam.
- Sentiment Analysis
Rilevamento dell’umore all’interno di un testo, come nel caso di una recensione positiva o negativa.
- Intent Monitoring
Comprensione del testo per prevedere comportamenti futuri.
- Smart Search
Ricerca, all’interno di archivi, dei documenti che meglio corrispondono a un interrogativo posto in linguaggio naturale.
- Text Generation
Generazione di un testo automatica.
- Automatic Summarization
Produzione di una versione sintetica o riassuntiva di uno o più testi o documenti.
- Language Translation
Traduzione di testi, selezionando il significato migliore a seconda del contesto.
NLP e Machine Learning: l’evoluzione della comunicazione
Sovente, specie per i meno esperti, si tende ad associare i concetti di elaborazione del linguaggio e apprendimento automatico, poiché la correlazione tra i due è di fatto piuttosto coerente: tuttavia occorre fare un passo indietro.
Il Natural Language Processing o NLP nacque all’incirca negli anni ’80, quindi molto prima che venissero introdotti gli algoritmi di Machine Learning.
Allora i test erano semplicemente basati sul fornire alle macchine set di regole e di istruzioni, accompagnate da un vocabolario da impiegare come strumento di confronto tra i dati in input.
Furono così ottenuti risultati decisamente brillanti, per quanto i ricercatori avessero avuto modo di accorgersi di quanto fosse complesso il linguaggio naturale, e di come tale complessità fosse troppo ingente per essere codificata tramite un banale vocabolario.
Era dunque impossibile costituire una grammatica in grado di ricoprire integralmente ogni regola, contesto e ambiguità legate al linguaggio verbale.
Negli anni successivi vengono allora in aiuto altri settori di studio, quali ad esempio quelli legati al Machine Learning e all’Intelligenza Artificiale.
Entrambe le tecnologie hanno permesso di affrontare la materia dell’elaborazione del linguaggio attraverso un nuovo approccio, basato su elementi quali:
- Il riconoscimento di regole partendo da un set di dati
Gli algoritmi di apprendimento automatico vedono l’impiego di metodi statistici, e sono in grado di eseguire compiti in base ai dati di addestramento forniti, regolando i propri metodi una volta introdotti ed elaborati nuovi set di dati. - L’inserimento dei dati in reti neurali, volte a replicare i meccanismi di apprendimento del cervello umano
A rappresentare la fase più avanzata di tale disciplina, nonché l’approccio maggiormente adottato per affrontare problematiche legate alla comprensione e all’elaborazione del linguaggio naturale, è il cosiddetto Deep Learning.
Natural Language Processing e applicazione in azienda
Molte tra le multinazionali più importanti nel mondo hanno già adottato sistemi di NLP per migliorare le prestazioni del proprio business.
Lo stesso colosso Google già da anni ha provveduto a ottimizzare le proprie funzionalità di ricerca intelligente.
Al contempo, molti provider di posta elettronica hanno reso più performanti i propri servizi anti-spam, così come sono nati assistenti vocali quali Alexa, Siri, o Google Assistant in grado di semplificare le scelte, così come le azioni quotidiane dell’essere umano.
Oggi sono poi innumerevoli i servizi di sentiment analysis in grado di riconoscere trend e pattern comportamentali sulla base dei testi generati attraverso i principali canali social.
Tuttavia, nella misura in cui ogni tecnologia tende ad evolversi, rendendosi sempre più fruibile, è fondamentale comprendere come è possibile integrarla all’interno di un’attività di business, a prescindere dalle dimensioni e dalle relative risorse a disposizione.
Applicazione del Natural Language Processing
Innumerevoli sono oggi le applicazioni del NLP che possono essere adottate in azienda e che contribuiscono a determinare:
- Un miglioramento dell’esperienza utente
L’NLP in questo caso è integrata in un sito web per garantire un’esperienza “user-friendly” (ad esempio migliorando la correzione automatica nelle barre di ricerca e rendendo più semplice trovare le informazioni desiderate).
- Un supporto automatizzato
L’NLP permette di migliorare l’utilità dei chatbot, andando a sostituire quasi interamente l’intervento umano, e rendendo possibile la completa gestione dei clienti o potenziali tali durante ogni fase del percorso di acquisto.
- Un’ottimizzazione della ricerca testuale
Con l’introduzione di meccanismi di Machine Learning è possibile ottenere risultati particolarmente accurati e precisi dalle ricerche basate sul contesto.
- Una più precisa identificazione dello spam
In questo caso il supporto dell’NLP è fondamentale, permettendo di modellare i filtri, e istruendo l’algoritmo a identificare determinate parole o sequenze di parole come possibili contenuti indesiderati.
- Un’efficace Sentiment Analysis
Le piattaforme social da sempre rappresentano uno strumento indispensabile per analizzare il comportamento e la ricettività degli utenti tramite il contenuto testuale dagli stessi generato.
I moderni sistemi di NLP sono in grado di estrarre veri e propri modelli di comunicazione che possono essere così associati al “sentimento” delle persone.
Sulla base di questi dati, le aziende possono così apportare modifiche ai propri contenuti, indirizzando gli stessi utenti verso specifici segmenti attraverso una più efficace profilazione.
Ad oggi, per quanto numerose siano le sfide ancora aperte quando si parla di tecnologia e sviluppo, gran parte di esse sono focalizzate sul miglioramento della qualità della comprensione (Natural Language Understanding).
Questo al fine di ottenere benefici in un futuro non troppo prossimo da quelle che sono le potenzialità proprie dei sistemi e dei modelli multilingua, e di captare l’ironia, i modi di dire e i sensi comuni legati al linguaggio verbale.
Conclusioni
Oggi queste tecnologie sono in grado di fornire un vantaggio competitivo a chi ne sfrutta le potenzialità.
Il Natural Language Processing è solo un esempio concreto dei risultati di livello che già oggi possiamo ottenere sfruttando l’analisi dei dati e l’Intelligenza Artificiale.
Adottare questi sistemi ci consente realmente di capire come i nostri clienti, ma anche i nostri collaboratori, percepiscono il nostro prodotto.
Abbiamo visto in queste settimane molti casi di studio che adottano l’NLP come approccio per migliorare costantemente la propria offerta.
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