Come consumatori, la nostra vita quotidiana è invasa da applicazioni che, al fine di offrirci un'esperienza digitale più intuitiva e proficua, sono alimentate dall'NLP. Le più comuni includono sistemi GPS a comando vocale, assistenti digitali e chatbot, tra gli altri, ma l'NLP svolge anche un ruolo sempre più importante nella semplificazione dei processi aziendali critici.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un campo dell'intelligenza artificiale (IA) che utilizza macchine cognitive per comprendere, interpretare e analizzare il linguaggio umano in tutte le sue forme. Fondendo la linguistica computazionale con modelli statistici intelligenti, i computer sono in grado di elaborare e rispondere a dati testuali o vocali cogliendo l'intento e il sentiment dell'oratore o dello scrittore.
Attraverso algoritmi basati su metodi di apprendimento automatico (machine learning), l'elaborazione del linguaggio naturale è in grado di leggere ed estrarre dati rilevanti da contenuti non strutturati, in modo automatico e quasi immediato. Una volta determinato quali di essi sono significativi per l'analisi, l'NLP li analizza, li standardizza e li riassume in formati puliti e comparabili.
Nei lunghi articoli, ad esempio, l'NLP individua l'idea centrale e ignora tutti i contenuti superflui. Ma al di là della sintesi, aiuta a chiarire testi complicati e a identificare connessioni tra di essi, fornendo una comprensione più precisa delle informazioni e apportando standardizzazione, struttura e arricchimento a testi e narrazioni.
Abbattendo la barriera di tempo e risorse che l'interpretazione dei contenuti non strutturati comporta, l'NLP consente alle organizzazioni di tutto il mondo di estrarre valore da grandi insiemi di dati con un'efficienza e una precisione senza precedenti.
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Snellire le operazioni commerciali, aumentare la produttività dei dipendenti ed espandere le attività a livello globale sono solo alcuni degli aspetti in cui l'NLP svolge un ruolo fondamentale come strategia di dati nel panorama aziendale attuale. La sua implementazione nei programmi informatici permette la traduzione automatica dei testi, la scoperta automatizzata attraverso la ricerca semantica sui motori di ricerca o il riconoscimento vocale. Tuttavia, le applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale sono impiegabili anche in un'infinità di compiti molto meno noti, come la capacità di generare linguaggio umano totalmente realistico, come spiega The Conversation. Proponiamo di seguito alcune di queste applicazioni.
Mentre gli strumenti di riconoscimento vocale identificano e interpretano parole e frasi per poi inserire sotto forma di testo le informazioni ricevute, è l'NLP che permette di dare un senso a queste informazioni, riconoscendo pattern nel discorso e inferendo il loro significato per fornire risposte utili e sensate.
È passato molto tempo da quando il riconoscimento vocale veniva usato come semplice dispositivo di dettatura, ma è stata la sua integrazione con l'elaborazione del linguaggio naturale a rivoluzionare il modo in cui persone e macchine interagiscono. Con il tempo, l'elaborazione del linguaggio naturale è diventata capace di comprendere sempre più indizi contestuali, rispondendo persino con umorismo o in modo concettuale.
Con l'applicazione dell'NLP negli strumenti di riconoscimento vocale, le aziende possono creare grafi di conoscenza personalizzati applicati a interfacce intelligenti basate sulla voce. In questo modo, il sistema diventa più personale e preciso, identificando concetti rilevanti nel dominio dell'utente.
EL'etichettatura grammaticale (Part-of-Speech o POST) consiste nell'assegnare una categoria grammaticale a ciascuna delle parole di un testo, disambiguando, quindi, la loro funzione grammaticale (sostantivo, verbo o aggettivo, tra gli altri) in un contesto linguistico.
Per renderlo possibile, l'NLP determina la funzione di ogni parola separatamente, mettendo in relazione ogni concetto con le parole adiacenti in una frase, proposizione o paragrafo. Una volta analizzata la morfologia, si affida ad algoritmi di autoapprendimento per implementare etichette descrittive predefinite.
Uno dei suoi principali vantaggi è la costruzione di modelli di linguaggio da un determinato punto di vista linguistico. In questo modo, facilita l'inclusione di fonti di informazione sempre più complesse che apportano contenuti più utili e arricchenti.
I Big Data sono la fonte centrale di informazioni costanti che guida le strategie di milioni di aziende, sotto forma di petabyte archiviati nel cloud. Oltre ad essere in gran parte non strutturati, sono in costante crescita e forniscono una prospettiva globale sulle tendenze di mercato attuali o previste.
Questo tipo di dati sarebbe di scarsa utilità senza l'aiuto dell'elaborazione del linguaggio naturale come strumento per ricavare informazioni in modo rivelatore e comprensibile. Il processo di business intelligence si avvale, quindi, dell'NLP per eseguire operazioni di ricerca su query inserite in linguaggio naturale, coprendo così tutti gli scenari possibili e minimizzando 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, sul fatto che un particolare prodotto o servizio stia ricevendo o riceverà un buon riscontro nei segmenti di mercato target.
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 tramite l'IA.
È ampiamente utilizzata come strumento per capire se un articolo di giornale, ad esempio, è favorevole o sfavorevole riguardo a un argomento o una tendenza specifica. È anche molto usata dalle aziende per monitorare il sentiment verso il marchio e il prodotto nei commenti 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 ogni tipo di feedback soggettivo. Avere una buona conoscenza teorica è solo l'inizio: l'NLP semplifica il carico di compiti complessi, offrendo la capacità di schematizzarne il senso pratico.
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Le applicazioni proposte sono solo alcune delle innumerevoli opportunità offerte dall'elaborazione del linguaggio naturale nel presente e nell'immediato futuro. Concordiamo con Jaxenter sul fatto che siamo solo alla punta dell'iceberg per quanto riguarda ciò che l'NLP ha da offrire.
La sua implementazione sta guadagnando terreno nell'umanizzazione e 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, per cui l'unico modo per mantenere un vantaggio competitivo strategico è trasformarle nelle nostre alleate della conoscenza.