Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale? PNL per principianti

Come consumatori, la nostra vita quotidiana è invasa da applicazioni che, per rendere la nostra esperienza digitale più intuitiva e gratificante, sono alimentate dalla PNL. Le più comuni si presentano sotto forma di sistemi GPS a comando vocale, assistenti digitali e chatbot, tra gli altri, ma la PNL svolge un ruolo sempre più importante anche nella semplificazione dei processi aziendali critici.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo dell'intelligenza artificiale (AI) che utilizza macchine cognitive per comprendere, interpretare e analizzare il linguaggio umano in tutte le sue forme. L'unione della linguistica computazionale con modelli statistici intelligenti consente ai computer di elaborare e rispondere ai dati di testo o vocali, con l'intento e il sentimento di chi parla o scrive.

Come funziona la PNL e perché è importante?

Utilizzando algoritmi basati su metodi di apprendimento automatico, l'elaborazione del linguaggio naturale è in grado di leggere ed estrarre automaticamente e quasi istantaneamente dati rilevanti da contenuti non strutturati. Una volta determinato quali di essi sono significativi per lo sfruttamento, l'NLP li analizza, li standardizza e li riassume in formati puliti e comparabili.

In articoli lunghi, ad esempio, la PNL trova l'idea principale e ignora tutti i contenuti inutili. Ma al di là della sintesi, aiuta a chiarire testi complicati e a individuare le connessioni tra di essi, fornendo una comprensione più accurata delle informazioni e apportando standardizzazione, struttura e arricchimento a testi e narrazioni.

Abbattendo la barriera del tempo e delle risorse necessarie per decifrare i contenuti non strutturati, l'NLP consente alle organizzazioni di tutto il mondo di estrarre valore dai set di dati con un'efficienza e una precisione senza precedenti.

Principali applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale

Accelerare le transazioni commerciali, aumentare la produttività dei dipendenti ed espandere le operazioni a livello globale sono solo alcune delle aree in cui la PNL svolge un ruolo chiave nella strategia dei dati nel panorama aziendale odierno.

L'implementazione nei programmi informatici consente di effettuare traduzioni automatiche, scoperte automatizzate attraverso la ricerca semantica nei motori di ricerca o il riconoscimento vocale.

Tuttavia, l'applicazione dell'elaborazione del linguaggio naturale è possibile anche in una miriade di compiti molto meno familiari, come la capacità di generare un linguaggio umano totalmente realistico, come spiegato da The Conversation. Di seguito illustreremo alcune di queste applicazioni.

Riconoscimento vocale

Mentre gli strumenti di riconoscimento vocale identificano e interpretano parole e frasi per poi inserire le informazioni ricevute sotto forma di testo, è l'NLP a dare un significato a queste informazioni, riconoscendo gli schemi nel parlato e deducendone il significato per fornire risposte utili e coerenti.

Il riconoscimento vocale è stato a lungo utilizzato come semplice dispositivo di dettatura, ma è stato completandolo con l'elaborazione del linguaggio naturale che ha rivoluzionato il modo in cui persone e macchine interagiscono. Nel corso del tempo, l'elaborazione del linguaggio naturale ha sviluppato la capacità di comprendere gli spunti contestuali, rispondendo anche con umorismo o in modo concettuale.

Applicando l'NLP agli strumenti di riconoscimento vocale, le aziende possono creare grafi di conoscenza applicati alle interfacce intelligenti guidate dalla voce. In questo modo, il sistema diventa più personale e preciso, identificando i concetti rilevanti nel dominio dell'utente.

Etichettatura grammaticale

L'etichettatura grammaticale (POST) consiste nell'assegnare una categoria grammaticale a ciascuna delle parole di un testo, chiarendo così la grammatica (nome, verbo o aggettivo tra gli altri) in un contesto linguistico.

Per fare questo, la PNL determina la funzione di ogni parola separatamente, mettendo in relazione ogni concetto con le parole adiacenti in una frase, un periodo o un paragrafo. Una volta analizzata la morfologia, questa viene supportata da algoritmi di autoapprendimento per implementare etichette descrittive predefinite.

Uno dei suoi principali vantaggi è la costruzione di modelli linguistici da un punto di vista linguistico specifico. In questo modo, facilita l'inclusione di fonti di informazione sempre più complesse che forniscono contenuti più utili e arricchenti.

Gestione dei grandi dati

I big data sono la principale fonte di informazioni costanti che guidano le strategie di milioni di aziende sotto forma di petabyte archiviati nel cloud. Oltre a essere in gran parte non strutturati, i big data sono in costante crescita e forniscono una prospettiva globale sulle tendenze di mercato attuali o previste.

Questo tipo di dati sarebbe poco utile senza l'aiuto dell'elaborazione del linguaggio naturale come strumento per estrarre le informazioni in modo rivelatore e comprensibile. Il processo di business intelligence utilizza quindi l'NLP per eseguire operazioni di ricerca su query inserite in linguaggio naturale, coprendo così tutti gli scenari possibili e riducendo al minimo gli errori statistici.

Al di là del feedback ufficiale dei clienti o del mercato, l'elaborazione del linguaggio naturale riesce a tracciare un quadro conclusivo, ad esempio, per capire se un determinato prodotto o servizio è o sarà accolto con favore nei segmenti di mercato target.

Analisi del sentimento

L'analisi del sentiment si riferisce all'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale, della linguistica computazionale e dell'analisi del testo per identificare il sentiment di una stringa di testo, estraendo informazioni soggettive dalle risorse disponibili per mezzo dell'IA.

È ampiamente utilizzato come strumento per capire se un articolo di giornale, ad esempio, è favorevole o sfavorevole in relazione a un particolare argomento o tendenza. Le aziende lo utilizzano spesso anche per monitorare il sentiment dei marchi e dei prodotti nelle recensioni dei clienti.

Attraverso le reti neurali, è possibile classificare gli input positivi, negativi o neutri utilizzando rappresentazioni di parole come vettori, per identificare, estrarre, quantificare e studiare sistematicamente gli stati affettivi e tutti i tipi di feedback soggettivi. Avere una buona conoscenza teorica è solo l'inizio: La PNL semplifica il peso di compiti complessi con la possibilità di schematizzarne il significato pratico.

Pangeanic: una visione strategica dell'elaborazione del linguaggio naturale

Le applicazioni citate sono solo alcune delle innumerevoli opportunità che l'elaborazione del linguaggio naturale offre attualmente e nell'immediato futuro. Concordiamo con Jaxenter sul fatto che siamo alla punta dell'iceberg in termini di ciò che la PNL ha da offrire.

La sua implementazione sta guadagnando terreno nell'umanizzazione e nella democratizzazione dell'intelligenza artificiale, sia per le aziende che per i loro clienti. Le nuove tecnologie stanno creando consumatori più intelligenti e modelli di domanda molto più complessi, quindi l'unico modo per mantenere un vantaggio competitivo strategico è renderli nostri alleati.