NLU potrebbe sembrare solo un altro acronimo nell'ecosistema dell'IA, ma è fondamentale per far sì che l'IA capisca cosa intendiamo veramente.
Come fa Siri a sapere quando si chiedono indicazioni stradali e non quando si ascolta una canzone?
Come fa un chatbot AI a capire la differenza tra una domanda su un prodotto e una richiesta di assistenza?
Vediamo come funziona la NLU e perché è necessaria per interazioni AI più intelligenti.
Che cos'è l'NLU?
La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che consente alle macchine di interpretare e comprendere il linguaggio umano.
L'NLU è utilizzato nei chatbot di intelligenza artificiale, negli assistenti virtuali e negli strumenti di analisi del sentiment. Consente alle macchine di interpretare accuratamente l'intento dell'utente, che si tratti di testo o voce, in modo da poter seguire l'azione appropriata.
La NLU è considerata un problema difficile per l'intelligenza artificiale (noto anche come AI-completo), il che significa che richiede l'intelligenza artificiale per essere risolto. L'NLU è impossibile senza l'intelligenza artificiale (AI).
Come funziona l'NLU?
L'NLU analizza il linguaggio umano per interpretarne il significato e l'intento. Ecco come funziona passo dopo passo:
- Il testo viene pre-elaborato per rimuovere gli elementi non necessari (come la punteggiatura e le stop words).
- Il sistema identifica componenti chiave come entità, parole chiave e frasi dal testo.
- Analizza la struttura delle frasi per comprendere le relazioni tra parole e concetti.
- Il modello NLU mappa gli elementi riconosciuti a intenti o obiettivi specifici.
- Il motore NLU affina la sua comprensione in base al contesto e alla cronologia delle interazioni dell'utente.
- Il sistema fornisce un output strutturato che può attivare azioni o risposte appropriate.
Esempio del mondo reale
Vediamo un esempio.
Al lavoro Patrick utilizza un agente AI che si integra con tutte le sue applicazioni principali, compreso il calendario.
Patrick scrive al suo agente AI: "Fissa un incontro con Anqi per le 13 di domani, o qualcosa di simile. Programmare un follow-up per due settimane dopo".
Il suo agente AI lo farà:
- Identificare l'intento: L'agente identifica che Patrick vuole fissare un incontro.
- Estrarre le entità chiave: L'agente identifica che Patrick sta parlando di 'Anqi' il contatto, '13' l'ora e 'domani' la data.
- Analisi dell'enunciato: L'agente identifica che l'azione è "programmare", che deve essere eseguita con Anqi e che l'ora e il giorno devono essere le 13:00 di domani.
- Comprensione contestuale: L'agente controlla i calendari di Patrick e Anqi per verificare la disponibilità. Se le 13:00 di domani non sono libere, proporrà un orario simile, come richiesto.
- Azione finale: L'agente pianifica l'incontro e il follow-up inviando gli inviti sul calendario a Patrick e Anqi.
Usi reali dell'NLU
È probabile che vi imbattiate nell'NLU nella vostra vita quotidiana, spesso senza nemmeno accorgervene. Ecco alcune delle applicazioni più comuni nel mondo reale:
Assistenti vocali
Gli assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant si basano sull'NLU per comprendere l'intento dietro i comandi vocali.
Ad esempio, quando si dice: "Fissa un promemoria per il mio appuntamento con le unghie alle 14", l'assistente scompone la frase, identifica l'intento (fissare un promemoria) ed estrae le entità (appuntamento con le unghie, domani, alle 14).
L'NLU permette a questi assistenti di dare un senso alle richieste verbali e di seguire l'azione giusta.
Chatbot per il servizio clienti
Quando si entra in contatto con un chatbot di assistenza clienti e si digita "Dov'è il mio pacco?", il bot utilizza l'NLU per determinare che l'intento dell'utente è quello di controllare lo stato di consegna.
Estrae l'entità necessaria - le informazioni sull'ordine - e fornisce l'aggiornamento corretto. Questa capacità di comprendere e rispondere alle varie richieste dei clienti è ciò che rende l'NLU una parte essenziale della moderna automazione del servizio clienti.
Smistamento e automazione delle e-mail
L'NLU è anche alla base dei sistemi di automazione delle e-mail. Ad esempio, gli strumenti basati sull'NLU possono leggere le e-mail in arrivo, comprenderne il contenuto e ordinarle automaticamente in categorie come "urgenti", "promozioni" o "riunioni".
Questi sistemi possono anche generare risposte appropriate in base al contenuto dell'e-mail, facendo risparmiare tempo alle aziende nella gestione della comunicazione.
Analisi del testo per feedback e sondaggi
Le aziende utilizzano spesso l'NLU per analizzare i feedback provenienti da sondaggi, recensioni e post sui social media.
L'NLU aiuta a identificare modelli e sentimenti nel linguaggio scritto, rendendo possibile la comprensione delle esigenze e delle opinioni dei clienti.
Ad esempio, un sistema NLU può scansionare centinaia di recensioni di clienti e determinare se la maggior parte degli utenti si esprime positivamente o negativamente su una specifica caratteristica utilizzando l'analisi del sentiment.
Componenti chiave
Tokenizzazione
La tokenizzazione è il processo di scomposizione di una frase in unità più piccole, come parole o frasi, per facilitarne l'elaborazione da parte dell'intelligenza artificiale.
Esempio: "Programmare una riunione per le 15 di domani" viene tokenizzato in ["Programmare", "a", "riunione", "per", "15", "domani"].
Etichettatura Part-of-Speech (POS)
La marcatura POS identifica la struttura grammaticale di una frase etichettando ogni parola come nome, verbo, aggettivo, ecc.
Esempio: In "Organizza una riunione", l'intelligenza artificiale etichetta "Organizza" come verbo e "riunione" come sostantivo.
Riconoscimento di entità denominate (NER)
Il Named Entity Recognition (NER) rileva e classifica entità importanti come nomi, luoghi e date all'interno del testo.
Esempio: In "Prenota un volo per New York venerdì prossimo", l'intelligenza artificiale identifica "New York" come località e "venerdì prossimo" come data.
Classificazione degli intenti
La classificazione dell'intento determina l'obiettivo o lo scopo che sta alla base dell'input dell'utente.
Esempio: "Prenotare un tavolo per due" è classificato come l'intenzione di effettuare una prenotazione.
Parsing delle dipendenze
Il parsing delle dipendenze analizza le relazioni tra le parole per comprendere la struttura grammaticale della frase.
Esempio: In "Invia il rapporto a Maria", l'IA identifica che "Maria" è il destinatario del rapporto.
Analisi contestuale
L'analisi contestuale utilizza le conversazioni circostanti o le interazioni precedenti per garantire risposte pertinenti e accurate.
Esempio: Se un utente ha chiesto in precedenza informazioni su un progetto specifico, l'intelligenza artificiale può adattare le risposte future in base a quel contesto.
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