Ormai capita sempre più spesso di trovare foto, musica e testi generati dall’intelligenza artificiale (AI). Che te ne renda conto o meno, quasi certamente hai incontrato e utilizzato l’AI in prima persona sotto forma di elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Anche se si tratta di un’area all'avanguardia della scienza informatica, ha anche molte applicazioni reali che possono aiutare a far crescere la tua attività, risparmiare tempo e denaro, oltre a fare quel che fai ancora meglio!
Siamo qui per illustrarti cos’è la NLP, cosa fa e come puoi sfruttarla a tuo vantaggio.
Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?
La tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale (Natural, Language Processing, NLP) è un sottoinsieme della linguistica computazionale, ovvero lo studio e lo sviluppo di algoritmi e modelli computazionali per l’elaborazione, la comprensione e la generazione di testo in linguaggio naturale.
È la tecnologia alla base di assistenti virtuali come Siri, altoparlanti intelligenti come Alexa e chatbot o altri strumenti di assistenza clienti che ti consentono di porre una domanda "nella tua lingua" (in modo naturale e conversazionale piuttosto che formattato come query di ricerca) e ti indirizza alla persona o alle informazioni giuste.
Gli strumenti di elaborazione del linguaggio naturale hanno trovato applicazioni diffuse in diversi settori e discipline scientifiche:
- Finanza: le aziende utilizzano strumenti NLP per analizzare grandi quantità di ricerche e ottenere informazioni sui mercati finanziari.
- Vendita al dettaglio: le aziende di vendita al dettaglio utilizzano l’analisi del sentiment per monitorare e comprendere il feedback dei social senza dover leggere ogni post.
- Medicina: i documenti possono essere riassunti e analizzati rapidamente per trovare modelli e migliorare l’assistenza sanitaria.
Come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale?
L’elaborazione del linguaggio naturale è un tipo di machine learning in cui i computer imparano dai dati. A tal fine, il computer viene addestrato su un set di dati di grandi dimensioni e quindi fa previsioni o decisioni in base a tale formazione. Quindi, quando vengono presentati dati non strutturati, il programma può applicare la propria formazione per comprendere il testo, trovare informazioni o generare linguaggio umano.
Ad esempio, un algoritmo di linguaggio naturale addestrato su un set di parole e frasi scritte a mano potrebbe imparare a leggere e classificare questo tipo di testi. Dopo l’addestramento, l’algoritmo può essere utilizzato per classificare nuove immagini invisibili della scrittura manuale in base ai modelli appresi.
La maggior parte dei programmi NLP si basa sul deep learning in cui viene analizzato più di un livello di dati per fornire risultati estremamente accurati. Una volta che i sistemi NLP hanno abbastanza dati di formazione, possono eseguire l’attività desiderata con poche righe di testo.
Metodi di apprendimento automatico
Le applicazioni NLP vengono addestrate utilizzando algoritmi di machine learning. Questi metodi di formazione aiutano il programma a comprendere la struttura, il significato e l’uso del linguaggio umano. Molti programmi NLP utilizzano metodi di apprendimento automatico che assomigliano al campo della linguistica classica in cui i ricercatori si concentrano sulla struttura di un linguaggio.
Esistono diversi tipi di metodi di apprendimento per un programma informatico NLP:
- Apprendimento supervisionato: il programma NLP è formato su una serie di dati già etichettati, ad esempio, con testo di un particolare sentiment (positivo, negativo o neutro) o che rientra in una categoria specifica. L’algoritmo impara quindi dai dati per far corrispondere il più possibile i risultati ai dati etichettati. Una volta programmato, il software NLP può applicare la stessa analisi a nuovi dati non etichettati.
- Apprendimento non supervisionato: a differenza dell’apprendimento supervisionato, questo metodo consente al programma di imparare in autonomia, utilizzando grandi quantità di dati e metodi statistici per analizzare, comprendere e creare un linguaggio naturale. È un tipo di deep learning in cui un programma estrae più livelli di informazioni da un insieme di dati per migliorare la propria analisi.
Comprensione del linguaggio naturale
Che si tratti di analizzare le recensioni dei clienti online o di eseguire comandi vocali su un altoparlante intelligente, l’obiettivo di un sistema NLP è comprendere il linguaggio naturale. Molti programmi NLP si concentrano sull’analisi semantica, che è un metodo per estrarre il significato dal testo e tradurlo in una struttura linguistica che può essere compresa dai computer.
Più dati di formazione, migliori risultati
Poiché l’NLP elabora il linguaggio analizzando i dati, più dati ha, meglio può comprendere il testo scritto e parlato, comprendere il significato e replicare il linguaggio umano. Ricevendo più dati, per esempio attraverso la formazione attiva da parte di ingegneri di linguistica computazionale o attraverso l’accesso a più esempi di dati basati sul linguaggio, possono gradualmente creare un toolkit di linguaggio naturale.
L’NLP statistica è anche il metodo con cui i programmi possono prevedere la parola o la frase successiva, in base a un’analisi statistica di come tali elementi vengono utilizzati nei dati che il programma studia.
Tecniche e metodi di elaborazione del linguaggio naturale
Per capire cosa può fare l’NLP, è utile dare un’occhiata a come funziona e a come è guidata dal machine learning e dai modelli di deep learning.
Separazione e comprensione del testo
Le attività NLP suddividono il testo, segmentandolo in componenti più piccoli che possono essere analizzati. Alcune di queste tecniche includono:
- Segmentazione delle parole: questa attività divide le frasi in parole individuali, che possono essere analizzate come unità di significato. In molte lingue, le parole scritte sono separate da spazi, rendendo la segmentazione delle parole relativamente semplice. Tuttavia, in alcune lingue, come il cinese, le parole non sono separate da spazi e il processo è più impegnativo.
- Disambiguazione del senso delle parole: molte parole hanno significati diversi a seconda di come vengono utilizzate in una frase. Anche se per te può essere semplice distinguere tra "lui ha buon gusto" e "la zuppa ha un buon gusto," un computer deve essere addestrato su tutti i possibili significati di una parola e su quale abbia più senso in una determinata frase.
- Part-of-speech tagging: ogni parola in una selezione di testo è etichettata come parte del discorso, ad esempio sostantivo, verbo o aggettivo. Ciò aiuta il programma NLP a comprendere la relazione di una parola con quelle che la circondano e il significato del testo complessivo.
- Analisi delle dipendenze: questa tecnica analizza l’espressione per determinare le relazioni tra le frasi, aiutando il programma a comprenderne la grammatica e il significato.
Estrazione del testo
Come implica il termine, l’estrazione del testo viene utilizzata dai programmi NLP per esaminare una grande quantità di dati per estrarre informazioni rilevanti utilizzando tecniche come il riconoscimento di entità nominate per raccogliere e categorizzare informazioni specifiche come organizzazioni e indirizzi. Il testo estratto può anche essere analizzato per le relazioni, ad esempio trovando società con sede in Texas.
Classificazione del testo
È l’attività di assegnare etichette a un testo non strutturato in base al suo contenuto. L’NLP può eseguire attività come il rilevamento della lingua e l’ordinamento del testo in categorie per diversi argomenti o obiettivi. Può anche essere ordinato per intento attraverso un processo noto come analisi del sentiment. L’NLP può determinare il sentiment o l’opinione espressi in un testo per classificarlo come positivo, negativo o neutro. Ciò è utile per ricavare informazioni dai post sui social e dal feedback dei clienti.
Generazione del linguaggio naturale
Una volta che un programma NLP di deep learning comprende il linguaggio umano, il passo successivo è generare i propri materiali. Utilizzando il vocabolario, le regole di sintassi e il part-of-speech tagging nel database, i programmi NLP statistici possono generare dati strutturati o basati su testo simile a quello umano, come tabelle, database o fogli di calcolo.
Attività comuni di elaborazione del linguaggio naturale
Per capire come queste tecniche di NLP si traducono in azione, diamo un’occhiata ad alcune applicazioni del mondo reale, molte delle quali probabilmente conoscerai già.
Motori di ricerca
L’NLP è particolarmente utile nei motori di ricerca come Google o Bing, poiché non esiste un formato standard per l’inserimento di una richiesta di ricerca. L’elaborazione del linguaggio aiuta i motori di ricerca a fornire risultati utili analizzando il significato delle query degli utenti che possono spaziare da "Dove trovo una buona caffetteria qui vicino?" a "Caffetterie in centro a Roma" o "Voglio un caffè adesso!".
Riconoscimento vocale
Un altro uso comune per l’NLP è il riconoscimento vocale che converte il parlato in testo. Il software NLP è programmato per riconoscere il linguaggio umano parlato e poi convertirlo in testo per usi come interfacce vocali per l’accessibilità e per la trascrizione automatica di contenuti audio e video. Gli smartphone dispongono di opzioni di riconoscimento vocale che consentono alle persone di dettare testi e messaggi semplicemente parlando al telefono.
Assistenti virtuali, assistenti vocali e altoparlanti intelligenti
È diventato comune dire "Ehi, Siri, trova una lavanderia qui vicino" o "Alexa, com’è il tempo?". Gli assistenti virtuali si affidano all’elaborazione del linguaggio naturale per capire cosa viene chiesto, analizzare di che tipo di risultati ha realmente bisogno l’utente e restituire tali informazioni in modo accurato e chiaro. Gli assistenti virtuali possono utilizzare diverse attività NLP come il riconoscimento di entità nominate e l’analisi del sentiment per migliorare i risultati.
Filtri anti-spam
Le email che finiscono nella cartella dello spam sono il risultato di un’altra attività NLP comune che probabilmente apprezzerai. Molti filtri anti-spam utilizzano l’NLP per trovare e bloccare le email indesiderate identificando parole chiave e frasi comunemente associate allo spam e analizzando i link nelle email per determinare se sono dannose.
Correzione automatica e testo predittivo
Come fa il telefono a sapere che se inizi a digitare "Vuoi vedere un..." la parola successiva è probabilmente "film"? Lo sa grazie all’elaborazione statistica del linguaggio naturale, che utilizza statistiche linguistiche per prevedere la parola successiva in una frase in base a ciò che è già stato scritto e a ciò che ha appreso elaborando grandi quantità di testo. È utile anche per comprendere l’input di linguaggio naturale che potrebbe non essere chiaro, come la scrittura a mano.
Chatbot
L’ultima volta che hai fatto una domanda al servizio clienti, potresti aver iniziato la conversazione con un chatbot, un programma progettato per interagire con una persona in modo realistico e conversazionale. L’NLP consente ai chatbot di comprendere ciò che un cliente desidera, estrarre informazioni pertinenti dal messaggio e generare una risposta appropriata.
Spesso i clienti fanno le stesse domande sull’aggiornamento dei dettagli di contatto, sulla restituzione dei prodotti o sulla ricerca di informazioni. Utilizzare un chatbot per comprendere le domande e generare risposte in linguaggio naturale è un modo per aiutare la clientela che ha domande facilmente risolvibili. Il chatbot può rispondere direttamente o fornire un link alle informazioni richieste, facendo risparmiare tempo ai rappresentanti del servizio clienti per rispondere a domande più complesse.
Traduzione automatica
Molte persone conoscono i programmi di traduzione online come Google Translate, che utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale in uno strumento di traduzione automatica. L’NLP può tradurre automaticamente da una lingua all’altra, il che può essere utile per le aziende con una base clienti globale o per le organizzazioni che lavorano in ambienti multilingue. I programmi NLP possono rilevare la lingua di origine anche attraverso modelli pre-addestrati e metodi statistici osservando aspetti come la frequenza di parole e caratteri.
Riepiloghi di testo e video
L’NLP è utile anche come strumento per riassumere testi lunghi o video. Gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale estraggono i dati dal materiale sorgente e creano un riepilogo più breve e leggibile del materiale, preservando i dettagli più importanti.
Gli algoritmi NLP lo fanno in diversi modi. Possono estrarre le frasi più importanti dal testo originale e combinarle per formare un riepilogo, generando nuovo testo che riassume il contenuto originale. Possono anche utilizzare risorse come la trascrizione di un video per identificare parole e frasi importanti. Alcuni programmi NLP possono anche selezionare momenti importanti dai video per creare una sintesi.
Programmi analitici
Molte organizzazioni hanno accesso a più documenti e dati che mai. Ordinare, cercare tipi specifici di informazioni e sintetizzare tutti questi dati è un lavoro enorme, che i computer possono fare più facilmente degli esseri umani una volta formati a riconoscere, comprendere e categorizzare il linguaggio.
Sfide dell’elaborazione del linguaggio naturale
Anche se gli algoritmi NLP hanno fatto enormi passi avanti negli ultimi anni, non sono ancora perfetti. I computer funzionano meglio in un sistema basato su regole, ma il linguaggio si evolve e non sempre segue regole rigorose. Comprendere i limiti del machine learning quando si tratta di linguaggio umano può aiutarti a decidere quando l’NLP potrebbe essere utile e quando il contatto umano funzionerà meglio.
Le lingue umane non sono sempre chiare
Malgrado le regole di grammatica e ortografia di una lingua, il modo in cui la usiamo è spesso ambiguo. Il significato di parole e frasi non è sempre chiaro.
A seconda del contesto, dell’umore, dell’oratore o del pubblico, l’elaborazione del linguaggio naturale non è ancora tanto efficiente quanto quella degli esseri umani nel comprendere sfumature sottili come forme di parole diverse o quali suoni costituiscono parole separate, specialmente quando qualcuno sta parlando rapidamente.
Ecco alcuni esempi che dimostrano perché l’NLP non è sempre accurata:
- Gergo: le forme gergali cambiano spesso, si evolvono rapidamente e non sempre sono incluse nei dizionari o nei modelli utilizzati per l’elaborazione del linguaggio.
- Umorismo: l’umorismo può dipendere dal tono di voce, dai tempi e da altri segnali discreti che l’AI ha difficoltà a elaborare. Alcuni tipi di umorismo, come i giochi di parole, sono basati sulla molteplicità dei significati.
- Errori: nessuno parla o scrive in modo impeccabile. Noi esseri umani di solito possiamo comprendere il significato malgrado errori nella pronuncia, nell’ortografia o nell’uso delle parole, ma i modelli di elaborazione del linguaggio naturale sono basati su regole e possono non riuscire a cogliere quel che si vuole comunicare.
Il linguaggio umano è specifico per cultura e contesto
Chiunque abbia studiato una lingua straniera sa che non si tratta di tradurre parola per parola. Comprendere i modi in cui culture diverse utilizzano il linguaggio e come il contesto può cambiare il significato è una sfida anche per gli studenti in carne e ossa. I programmi di traduzione automatica non sono tanto abili quanto gli esseri umani nel rilevare sottili sfumature di significato o comprensione quando un testo o un relatore passa da una lingua all’altra.
Mancano i dati per le lingue a bassa disponibilità di risorse
Nelle lingue ad alta disponibilità di risorse (lingue per le quali è presente una grande quantità di dati annotati, come inglese e cinese), è possibile addestrare i modelli NLP con elevata precisione. Tuttavia, nelle lingue a bassa disponibilità di risorse spesso mancano dati annotati (dati di testo etichettati con informazioni rilevanti, come entità denominate, parti del discorso e sintassi).
I dati annotati vengono utilizzati per addestrare i modelli NLP, e la qualità e la quantità dei dati annotati hanno un impatto diretto sulla precisione dei modelli. Di conseguenza, i modelli NLP per le lingue a bassa disponibilità di risorse spesso hanno una precisione inferiore rispetto ai modelli NLP per quelle che ne hanno di più.
Dati mancanti o imprecisi alterano i risultati
Le tecniche di deep learning si basano su grandi quantità di dati per addestrare un algoritmo. Se i dati sono insufficienti, mancano alcune categorie di informazioni o contengono errori, anche l’apprendimento del linguaggio naturale sarà impreciso. Tuttavia, i modelli linguistici migliorano sempre man mano che i dati vengono aggiunti, corretti e perfezionati.
In che modo l’elaborazione del linguaggio naturale può aiutare la tua azienda?
Gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale vengono utilizzati in quasi tutti i campi. Esistono molti modi in cui l’elaborazione del linguaggio naturale può aiutarti a risparmiare tempo, ridurre i costi e accedere a più dati. Continua a leggere per vedere quali attività NLP potrebbero essere adatte alla tua azienda.
Eseguire lavori analitici
Molte organizzazioni ritengono necessario valutare un gran numero di documenti di ricerca, dati statistici e informazioni sui clienti. I programmi NLP possono utilizzare metodi statistici per analizzare il linguaggio scritto nei documenti e presentarlo in modo da renderlo più utile per estrarre dati rilevanti o individuare schemi.
Automatizzare le attività
L’NLP è particolarmente utile per le attività che possono essere automatizzate facilmente, come la categorizzazione dei dati, l’estrazione di dettagli specifici da tali dati e la sintesi di documenti o articoli estesi. Ciò può rendere più facile comprendere ed elaborare rapidamente grandi quantità di informazioni.
Monitorare i social media
L’NLP è in grado di analizzare il sentiment dei clienti dai dati di testo, come le recensioni dei clienti e i post sui social media, che possono fornire preziose informazioni sulla soddisfazione dei clienti e sulla reputazione del brand.
Tieni d’occhio la concorrenza
Proprio come l’NLP può aiutarti a capire cosa dicono i tuoi clienti senza dover leggere grandi quantità di dati, può fare lo stesso con i post sui social e le recensioni dei prodotti dei tuoi concorrenti. Puoi utilizzare queste informazioni per scoprire cosa stai facendo bene rispetto agli altri e in cosa potresti invece migliorare.
Assistere il servizio clienti
L’NLP può essere utilizzata per automatizzare le attività di assistenza clienti, come rispondere alle domande frequenti, indirizzare i clienti verso informazioni pertinenti e risolvere i problemi dei clienti in modo più efficiente. I chatbot basati su NLP possono fornire assistenza clienti in tempo reale e gestire un grande volume di interazioni con i clienti senza la necessità di intervento umano.
Inoltre, i programmi di riconoscimento vocale possono indirizzare facilmente i chiamanti alla persona o al reparto giusto.
Migliorare la scrittura
Anche se l’elaborazione del linguaggio naturale non è in grado di svolgere il tuo lavoro per te, può farti notare gli errori di ortografia, sintassi e analisi grammaticale. Puoi utilizzare un programma NLP come Grammarly o Wordtune per eseguire un’analisi della scrittura, rilevare errori o suggerire espressioni più scorrevoli.
Cinque strumenti di elaborazione del linguaggio naturale per te
Se vuoi mettere in pratica la tua conoscenza dell’elaborazione del linguaggio naturale, ci sono molti programmi informatici disponibili che diventano più utili ogni giorno grazie all’applicazione di tecniche di deep learning.
Alcune applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale richiedono conoscenze di codifica informatica. Python è un linguaggio di programmazione per computer particolarmente popolare per le attività NLP, ma ci sono modi per far funzionare l’NLP anche se non hai tali competenze o la tua organizzazione non ha un reparto IT dedicato che può lavorare con Python.
Se hai deciso di ricorrere all’elaborazione del linguaggio naturale, dai un’occhiata a questi strumenti NLP che possono fare di tutto, dall’interpretariato automatizzato all’analisi di migliaia di record dei clienti.
1. Amazon Comprehend
Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) offerto da Amazon Web Services (AWS). Utilizza algoritmi di machine learning per analizzare e comprendere i dati di testo e fornire informazioni e approfondimenti sul testo. Può anche eseguire attività come la protezione di informazioni personali o sensibili da testo e documenti.
2. IBM Watson
Sviluppato originariamente per rispondere alle domande del quiz televisivo Jeopardy, Watson NLP di IBM va ben oltre il mero intrattenimento. Si tratta di un potente programma che può essere personalizzato e scalato per le aziende che devono analizzare, comprendere o generare linguaggio. E se vuoi una conferma delle capacità di Watson, sappi che ha battuto due campioni di Jeopardy e ha vinto 1 milione di dollari!
3. Google Cloud
Google Cloud Natural Language Processing (NLP) è una raccolta di modelli di machine learning e API. Google Cloud è particolarmente facile da usare ed è stato addestrato su una grande quantità di dati, sebbene gli utenti possano anche personalizzare i modelli. Google Cloud addebita inoltre gli utenti per richiesta invece che attraverso un costo fisso complessivo, quindi pagherai solo per i servizi di cui hai bisogno.
4. Deep Talk
Deep Talk è progettato specificamente per le aziende che desiderano comprendere i propri clienti analizzando i loro dati, le comunicazioni e persino i post sui social media. Può anche essere integrato con programmi software aziendali comuni e funziona in diverse lingue.
5. spaCy
spaCy è una libreria Python open source per l’elaborazione avanzata del linguaggio naturale. È stata progettata con particolare attenzione alle applicazioni pratiche e reali e utilizza modelli pre-addestrati per diverse lingue, consentendo di iniziare subito a utilizzare l’NLP senza dover addestrare i propri modelli.
L’elaborazione del linguaggio naturale può aiutare la tua azienda ad automatizzare le attività, migliorare il servizio clienti e analizzare grandi quantità di dati, senza bisogno di una laurea in informatica!