Cos’è il NLP e cosa può fare per la tua azienda?

La combinazione di lingua e tecnologia ha guidato l’innovazione nell’intelligenza artificiale. Con la giusta strategia, questo meccanismo può aiutare anche voi.

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La combinazione di tecnologie informatiche con il linguaggio umano è diventata una forza rivoluzionaria per la scienza moderna. Il cuore, o meglio il cervello di questa strategia è l’elaborazione del linguaggio naturale o NLP.

Avete mai pensato a quanto sarebbe frustrante fare una ricerca su Google e non ottenere un risultato soddisfacente? E se gli assistenti virtuali o i chatbot suggerissero qualcosa di totalmente contrario a ciò che avete richiesto? Quanto sarebbe confusa la vostra casella di posta elettronica senza i filtri antispam?

Questi strumenti rappresentano solo una frazione della potenza dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), una forma di intelligenza artificiale con applicazioni promettenti.

Per le aziende, la capacità di elaborare il discorso e le parole scritte in tempo reale può essere cruciale. Può automatizzare compiti che prima richiedevano un’attenta analisi manuale, comprendere meglio i sentimenti dei consumatori e dei dipendenti e analizzare i dati qualitativi.

Continua a leggere e scopri cos’è il NLP, come funziona e cosa può fare per te!

Che cos’è il NLP?

L’elaborazione del linguaggio naturale è una branca dell’intelligenza artificiale (AI) dedicata alla comprensione delle sfumature del linguaggio umano.

In parole povere, è la capacità di elaborare e comprendere il linguaggio, sia scritto che parlato.

Oltre alla comprensione del linguaggio, NLP permette anche ai dispositivi o ai sistemi di creare risposte attraverso il testo e l’audio per l’interazione uomo-macchina.

Gli esseri umani e la tecnologia comunicano in modo molto diverso. Un intermediario è necessario per rendere possibile questa interazione. Soprattutto, la comunicazione deve essere fluida; vogliamo evitare quella sensazione di interagire con un “robot”.

Questo è uno dei tanti motivi per cui l’IA è diventata fondamentale nel business, e il NLP è visto come un’importante area di crescita per molte strategie.

Secondo i dati del rapporto Global AI Adoption Index 2021 di IBM, un terzo delle aziende sta usando l’AI in qualche modo, mentre il 43% la sta usando ampiamente.

Il rapporto ha anche sottolineato che il Natural Language Processing è tra i motivi principali per cui le aziende stanno adottando l’AI. Più del 50% delle aziende che hanno adottato l’AI stanno usando applicazioni o sistemi abilitati al NLP. 

L’espansione dell’intelligenza artificiale non è sorprendente, considerando gli immensi benefici che offre alle aziende. Benefici come l’aumento dell’efficienza e della produttività, la riduzione dei costi e l’aumento dei risultati finanziari, tra gli altri.

Come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale?

Il riconoscimento vocale umano può essere diviso in diverse aree. Queste rappresentano passi, che vengono poi utilizzati per il riconoscimento generale del testo, come ad esempio: 

1. Riconoscimento del linguaggio; 
2. Classificazione di singole parole e frasi;
3. Acquisizione di informazioni grammaticali; 
4. Identificazione delle funzioni delle singole parole all’interno di una frase (soggetto, verbo, aggettivo, ecc.);
5. Interpretazione del significato della frase; 
6. Comprensione del contesto della frase e delle relazioni.

I passi coinvolti nell’elaborazione del linguaggio naturale iniziano con l’accesso ai dati nella loro forma originale (un messaggio scritto in un database, per esempio) e una base linguistica di confronto. 

Una volta raccolti i dati, le informazioni vengono suddivise utilizzando varie tecniche di pre-elaborazione dei dati.

Quali sono le principali tecniche NLP?

Per scopi organizzativi, possiamo dividere l’area del Natural Language Processing in tre sotto-aree principali: analisi del sentimento, analisi dell’intenzione e categorizzazione delle informazioni.

1. Analisi del sentimento: consiste nell’uso di strumenti NLP per estrarre il sentimento di una frase o di una frase. Generalmente, vengono usate classificazioni binarie, come positivo o negativo.
2. Analisi dell’intento: cerca di identificare l’intento e il significato dietro un dato testo o discorso.
3. Categorizzazione: mira a separare il contenuto in classificazioni separate.

Ma non si ferma qui. Ci sono anche tre diversi tipi di tecniche utilizzate nelle discipline di elaborazione del linguaggio naturale. Le più comuni sono:

1. Reti neurali profonde, utilizzate per modellare le informazioni e determinare un risultato preferito in un particolare scenario.
2. Apprendimento automatico e altri approcci tradizionali di IA che si basano sull’uso di “dati di allenamento” per prendere decisioni basate su metodi statistici.
3. Tecniche basate su regole, che prendono decisioni basate su un certo insieme di parametri.

Usi principali dell’elaborazione del linguaggio naturale

La dinamica dell’apprendimento automatico accoppiata all’elaborazione del linguaggio naturale permette a un computer di capire, analizzare e simulare il linguaggio umano. Ecco alcune delle sue applicazioni più comuni. Guarda qui!

Analisi emotiva dell’utente

L’area di analisi delle emozioni consiste nell’uso di strumenti NLP per estrarre le sensazioni da una frase o da un discorso. Generalmente, vengono utilizzate classificazioni binarie, come positivo, negativo o neutro.

Un’organizzazione può adottarla per capire se, per esempio, le menzioni dell’azienda sui social media sono positive o meno, e quindi mobilitare il dipartimento di pubbliche relazioni per migliorare questi risultati.

Assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali come Siri, Alexa, Google Assistant sono diventati sempre più popolari.

Molte persone non sanno che gli assistenti virtuali sono costruiti su principi di NLP per capire le richieste delle persone e sono anche in grado di sviluppare conversazioni. 

La comunicazione avviene identificando i modelli di discorso attraverso il riconoscimento vocale. Successivamente, gli assistenti virtuali deducono il significato dell’interazione e forniscono risposte utili.

Chatbots

Investire in chatbot è una scelta eccellente per le aziende che cercano nuovi modi di interagire e coinvolgere i loro clienti. Una comunicazione efficace tra il bot e l’utente dà ai clienti un nuovo percorso possibile per risolvere i loro problemi in qualsiasi momento della giornata.

I bot utilizzano funzioni di intelligenza artificiale come NLP e machine learning per fornire risposte a domande e problemi.

NLP ha fornito ai chatbot una maggiore sofisticazione, utilizzando algoritmi complessi per interpretare le query degli utenti e rispondere in modo naturale.

Piattaforme di ricerca

Un altro grande uso, che le Big Tech stanno sfruttando negli ultimi anni, è nel mercato della ricerca su internet.

Google, per esempio, adotta algoritmi NLP per capire l’intento di ricerca degli utenti e indirizzare le pagine che meglio soddisfano i loro obiettivi di ricerca.

Inoltre, avete mai notato che Google cerca di prevedere quello che state cercando suggerendovi le richieste di ricerca completate? Questa è NLP in azione, identificando ciò che state cercando di dire.

Spam

Un altro uso quotidiano del NLP che ci riguarda quotidianamente sono i filtri antispam. Sembra banale, ma usano il NLp per identificare le caratteristiche dello spam nel testo e nei titoli.

Inoltre, i sistemi di gestione di queste piattaforme utilizzano metodi intelligenti per dividere le e-mail in categorie.

Traduzione automatica del linguaggio

La traduzione è una delle più antiche applicazioni NLP. Tradurre testi da una lingua all’altra implica una conoscenza complessa. Grazie all’elaborazione del linguaggio, questa traduzione è diventata più accurata che mai.

Testi complessi e impegnativi vengono tradotti più accuratamente con il NLP, rendendo la comunicazione internazionale ancora più accessibile.

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