- L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell'AI che aiuta i computer a comprendere, interpretare e generare linguaggio umano, alimentando assistenti vocali, chatbot, motori di ricerca e strumenti di traduzione.
- L’NLP rende più efficienti attività come l’assistenza clienti, l’analisi dei testi e le raccomandazioni personalizzate, permettendo alle macchine di comprendere il significato, rilevare l’intento e generare risposte naturali.
- NLP include sotto-discipline come la comprensione del linguaggio naturale (NLU), che interpreta gli input degli utenti, e la generazione del linguaggio naturale (NLG), che crea risposte simili a quelle umane.
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è ormai ovunque – viene utilizzata nei filtri delle email, negli assistenti vocali, negli agenti AI, nei motori di ricerca, nella previsione del testo e nei chatbot AI.
Le aziende utilizzano sistemi NLP per migliorare le proprie operazioni e le persone li usano quotidianamente nelle loro case.
Ma anche se è ovunque, l’NLP è un processo complesso a cui pochi pensano quando usano un servizio di traduzione o il telefono suggerisce la prossima parola da digitare.
Il primo passo per comprendere l’NLP è definirlo. Iniziamo!
Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?
L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell’intelligenza artificiale che si concentra sull’interazione tra computer e persone attraverso il linguaggio naturale.
Permette alle macchine di comprendere, interpretare e generare linguaggio umano in modo significativo e utile.
Perché usare l’NLP?
.webp)
La popolarità dell’NLP è arrivata per buoni motivi – sia per le organizzazioni che per i singoli. Alcuni dei motivi più comuni per utilizzare l’NLP includono:
Automazione conveniente
I sistemi NLP sono spesso utilizzati per automatizzare attività come assistenza clienti, filtraggio email e classificazione di documenti. Come ogni altra automazione, fa risparmiare tempo e risorse alle organizzazioni.
Analisi dei dati
I sistemi NLP possono essere utilizzati dalle aziende per ottenere insight o identificare tendenze. Analizzando grandi volumi di dati testuali raccolti da chatbot aziendali – come feedback dei clienti, recensioni o post sui social – un sistema NLP può aiutare a migliorare prodotti o servizi.
Ottimizzazione della ricerca
La ricerca è migliorata sempre di più negli anni – in parte, grazie alla NLP.
L’NLP permette risultati di ricerca più precisi, sia vocali che testuali, aiutando gli utenti a trovare informazioni più rapidamente. Lo vediamo ogni volta che facciamo una ricerca su Google, chiediamo a Siri di chiamare un taxi o descriviamo a un chatbot AI il prodotto che vogliamo.
Personalizzazione
Poiché i sistemi NLP analizzano i modelli linguistici e le preferenze individuali, le loro risposte possono essere adattate a ogni singola interazione.
Ad esempio, un chatbot di assistenza clienti può offrire delle scuse o uno sconto a un cliente agitato, oppure un assistente AI può suggerire un marchio di abbigliamento che corrisponde alle preferenze precedenti dell’utente.
Differenza tra NLU, NLP e NLG
L’NLP è un campo ampio che comprende varie sotto-discipline, tra cui natural language understanding (NLU) e natural language generation (NLG).
L'NLP è il dominio principale, mentre NLU e NLG sono aree specializzate al suo interno. Questo perché l'elaborazione del linguaggio naturale deve coinvolgere sia la comprensione che la generazione durante una conversazione.
Comprensione del linguaggio naturale (NLU)
L’NLU è necessaria per estrarre il significato dalle richieste degli utenti.
Come sottoinsieme dell’NLP, l’NLU si concentra sull’aspetto della comprensione del linguaggio. Il suo obiettivo principale è permettere alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo significativo.
La NLU analizza il testo per determinare l’intento delle parole, riconoscere entità e comprendere il significato contestuale del linguaggio.
Ad esempio, quando un utente dice: "Prenota un tavolo al ristorante", l’NLU si occupa di capire che l’intento è effettuare una prenotazione e che "ristorante" è l’entità dove deve avvenire l’azione.
Generazione del Linguaggio Naturale (NLG)
La NLG, invece, riguarda la produzione del linguaggio. Dopo che la macchina ha compreso l’input dell’utente (grazie alla NLU), la NLG interviene per generare una risposta coerente e contestualmente appropriata.
Ad esempio, un utente chiede a un chatbot: "Che tempo farà domani?" Il sistema NLG formulerà una risposta come: "Domani il tempo sarà soleggiato con una massima di 24°C."
La NLG consiste nello scegliere le parole giuste, strutturare correttamente le frasi e garantire che l’output sia naturale e simile a quello umano. È una componente fondamentale della NLP che trasforma la comprensione della macchina in linguaggio comunicativo.
11 Componenti dell'NLP
L’elaborazione del linguaggio naturale è un processo complesso con diversi componenti che si intersecano.
Se vuoi capire meglio come funziona l’NLP, ecco 11 componenti che illustrano la complessità del processo.
Per spiegare questi componenti, userò l’esempio di un CMO che fa la seguente richiesta a un chatbot interno: Per favore, programma una riunione con il team marketing domani alle 15.
1. Espressioni
L’utterance è la frase esatta detta o digitata dall’utente. In questo caso: "Fissa una riunione con il team marketing alle 15 di domani."
L’enunciato è l’input che il sistema NLP analizzerà per determinare l’intento ed estrarre le entità rilevanti.
2. Entità
Le entità in questa frase forniscono dettagli specifici relativi all’intento.
Ad esempio, una delle entità qui è “team di marketing”, perché specifica con chi è la riunione. Un’altra entità è “le 15 di domani” perché indica l’orario e la data dell’incontro.
Le entità forniscono al chatbot le informazioni necessarie per fissare correttamente l’appuntamento.
3. Intenti
Nella frase di esempio sopra, l'intento è l'obiettivo dell'utente: fissare una riunione.
Un’interfaccia conversazionale, come un chatbot AI, riconoscerà che l’intenzione dietro il messaggio dell’utente è fissare un incontro.
4. Tokenizzazione
La tokenizzazione è una fase del processo NLP. Consiste nel suddividere una frase in parti più piccole, chiamate token, che possono essere singole parole, frasi o anche segni di punteggiatura.
Ad esempio, la nostra frase potrebbe essere suddivisa in token come "Programma", "una", "riunione", "team marketing", "15:00" e "domani".
Questo aiuta il sistema NLP ad analizzare ogni parte della frase in modo più efficace, facilitando la comprensione del significato generale e una risposta accurata.
5. Stemming e Lemmatizzazione
Stemming e lemmatizzazione sono tecniche che i sistemi NLP possono usare per semplificare le parole alla loro forma base o radice. Lo stemming riduce una parola alla sua base – ad esempio, trasformando ‘scheduling’ in ‘schedule’.
La lemmatizzazione converte le parole nelle versioni normalizzate presenti in un dizionario. Quindi, invece di rimuovere solo i suffissi, la lemmatizzazione potrebbe classificare ‘wowza’ o ‘tight’ come la parola ‘buono’.
Queste tecniche aiutano il sistema NLP a riconoscere che parole con desinenze o forme diverse possono avere lo stesso significato.
6. Analisi delle parti del discorso
In questa fase, il sistema NLP assegna a ogni parola della frase il suo ruolo grammaticale:
- Pianificare (verbo)
- un (articolo determinativo)
- riunione (sostantivo)
- con (preposizione)
- the (articolo)
- marketing (aggettivo)
- team (sostantivo)
- at (preposizione)
- 3 (numero)
- PM (sostantivo)
- domani (sostantivo)
Il tagging delle Parti del Discorso (PoS) aiuta il sistema NLP a comprendere meglio la struttura della frase e le relazioni tra le parole.
7. Riconoscimento di entità nominate (NER)
Il sistema identifica entità specifiche nella frase, come "team di marketing" (un’organizzazione o gruppo) e "domani alle 15" (un’espressione temporale). Il riconoscimento delle entità nominate aiuta il sistema a capire con chi è la riunione e quando deve essere programmata.
8. Analisi del sentiment
L’analisi del sentiment valuta il tono dell’input.
Se il CMO dicesse: "Fissa un altro incontro con il team marketing prima che mi strappi i capelli", il sistema NLP riconoscerebbe la negatività della frase.
Una volta identificato il sentimento, il sistema NLP può agire di conseguenza – può rassicurare il CMO o scusarsi. L’analisi del sentiment è particolarmente utile quando un’interfaccia conversazionale interagisce con i clienti, perché permette di misurare quanti sono soddisfatti e quanti sono frustrati.
9. Comprensione contestuale
I sistemi NLP utilizzano la comprensione contestuale per interpretare il significato di parole e frasi in base al testo circostante. Questo implica analizzare non solo le singole parole, ma anche come si collegano tra loro in una frase o conversazione.
10. Machine Learning
I sistemi NLP migliorano la loro capacità di comprendere e generare linguaggio utilizzando un modello di machine learning (ML).
Il modello ML viene addestrato su un ampio set di frasi, permettendogli di interpretare correttamente l’intento ("Programma una riunione"), identificare entità (come "team marketing" e "domani alle 15") e generare una risposta adeguata.
11. Gestore del dialogo
La gestione del dialogo nei sistemi NLP tiene traccia del contesto di una conversazione, garantendo risposte coerenti in base agli input precedenti.
Se il CMO la mattina ha detto di dover incontrare il team marketing, potrebbe dire: ‘Fissa quell’incontro per me alle 15.’ Il sistema si ricorderà e confermerà che voleva prenotarlo con il team marketing.
Esempi reali di NLP
Se usi la tecnologia ogni giorno, probabilmente interagisci quotidianamente con sistemi NLP. Questi sono solo alcuni esempi comuni di come potresti utilizzare programmi di elaborazione del linguaggio naturale.
.webp)
Assistenti virtuali
Probabilmente ce l’hai in tasca: assistenti intelligenti come Siri, Alexa e Google Assistant usano l’NLP per capire e rispondere ai comandi vocali.
Quando chiedi "Che tempo fa oggi?", un assistente AI elabora la tua richiesta, ne comprende l'intento, recupera i dati meteo e risponde con le informazioni rilevanti.
Chatbot IA
Molte aziende utilizzano chatbot basati su NLP per gestire le richieste dei clienti. Ad esempio, se chiedi a un chatbot su un sito e-commerce, "Dov’è il mio ordine?", il bot può interpretare la domanda, accedere alle informazioni di tracciamento e fornirti un aggiornamento.
Traduzione linguistica
L'NLP è al centro dei servizi di traduzione, consentendo agli utenti di tradurre testo o voce da una lingua all'altra.
Questi sistemi analizzano la struttura e il significato della lingua originale e generano un testo equivalente nella lingua di destinazione. Quindi, ogni volta che usi Google Translate, puoi ringraziare l’NLP.
Applicazioni Voice-to-Text
Le applicazioni di riconoscimento vocale, come Siri o gli strumenti di dettatura, convertono il linguaggio parlato in testo scritto utilizzando l’NLP.
Quando usi la dettatura vocale sul telefono o trascrivi una riunione, l’NLP scompone i suoni in parole, riconosce i modelli nel parlato e produce un testo accurato.
Filtraggio spam email
Anche se non la consideriamo AI vera e propria, il filtro antispam delle email è un’applicazione comune dell’NLP.
I sistemi NLP possono analizzare il contenuto delle email, cercando schemi, frasi o comportamenti che indicano spam o phishing – come parole chiave specifiche, link sospetti o formattazione insolita.
Sintesi e generazione di testo
Questi strumenti condensano articoli, report o documenti lunghi in riassunti brevi e facili da leggere — e lo fanno con l’NLP.
E ogni studente nell’era di ChatGPT ha usato un generatore di testo. Questi generatori NLP spesso creano contenuti coerenti e significativi, da una strofa in rima a un tema di inglese o descrizioni di prodotto.
Distribuisci un chatbot NLP il prossimo mese
Se sei interessato a sfruttare l’NLP per automazione, insight o migliori interazioni con i clienti, questo è il momento giusto.
Botpress è una piattaforma per la creazione di chatbot estremamente estensibile, pensata per le aziende. Il nostro stack permette agli sviluppatori di realizzare chatbot e agenti AI con tutte le funzionalità di cui si può avere bisogno.
La nostra suite di sicurezza avanzata garantisce che i dati dei clienti siano sempre protetti e completamente sotto il controllo del tuo team di sviluppo.
Inizia a costruire oggi. È gratis.
Oppure contatta il nostro team commerciale per saperne di più.
Domande frequenti
In cosa l’NLP differisce dall’elaborazione linguistica tradizionale basata su regole?
I sistemi tradizionali basati su regole dipendono da regole linguistiche scritte manualmente, risultando rigidi e difficili da mantenere. Al contrario, l'NLP sfrutta metodi statistici e il machine learning per apprendere i modelli linguistici dai dati, offrendo maggiore adattabilità e scalabilità.
In cosa si differenzia l’NLP dal machine learning generale?
L’NLP è un ramo specializzato dell’AI che applica il machine learning per comprendere e generare linguaggio umano, mentre il machine learning generale copre una gamma più ampia di dati come immagini, numeri o segnali.
Qual è la differenza tra un modello NLP specifico per un dominio e uno generico?
Un modello NLP specifico di dominio viene addestrato su testi di un settore particolare, come il diritto o la medicina, permettendogli di comprendere con maggiore precisione il vocabolario e il contesto specialistico. I modelli generici, pur essendo più versatili, possono essere meno precisi se applicati a domini tecnici o di nicchia.
Come possono le piccole imprese beneficiare delle tecnologie NLP?
Le piccole imprese possono usare l’NLP per automatizzare l’assistenza clienti con chatbot, migliorare la ricerca sul sito, analizzare i feedback dei clienti per il sentiment e supportare la creazione di contenuti, ottimizzando le operazioni anche senza un grande team tecnico.
Ci sono preoccupazioni etiche note o bias nei modelli NLP?
Sì, i modelli NLP possono imparare e amplificare involontariamente i bias presenti nei dati di addestramento, generando risultati ingiusti o dannosi; per questo è importante un training responsabile e audit regolari.
.webp)
