Come funziona la comprensione del linguaggio naturale NLU?

La comprensione del linguaggio naturale (NLU) ha trasformato il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti. La capacità di decifrare le intenzioni dei clienti da messaggi di testo, e-mail e altre forme di comunicazione è diventata essenziale per le aziende grandi e piccole.

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Che cos'è la comprensione del linguaggio naturale (NLU)?

La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è una branca dell'intelligenza artificiale (AI). L'NLU è uno dei principali sottocampi dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un campo che applica la linguistica computazionale in modi significativi e stimolanti.

NLP è un termine ampio che comprende diversi sottocampi come il reperimento delle informazioni, l'estrazione delle informazioni, il text mining, il riconoscimento vocale, i modelli linguistici, la gestione dei dialoghi, la traduzione automatica, le interfacce di conversazione, la generazione del linguaggio naturale (NLG) e altro ancora. L'NLU è una delle aree più importanti dell'NLP, poiché rende possibile alle macchine di capirci.

L'obiettivo dell'NLU è quello di consentire ai software informatici di comprendere il linguaggio umano naturale in forma verbale e scritta. L'NLU funziona utilizzando algoritmi per convertire il parlato umano in un modello di dati ben definito di definizioni semantiche e pragmatiche.

I concetti fondamentali dell'NLU sono due:

Riconoscimento dell'intento

Lo scopo del riconoscimento dell'intento è identificare il sentimento dell'utente all'interno di un corpo di testo e determinare l'obiettivo della comunicazione in corso. Poiché stabilisce il significato del testo, il riconoscimento dell'intento può essere considerato la parte più importante dei sistemi NLU.

Riconoscimento dell'entità

L'obiettivo del riconoscimento delle entità è identificare le entità in un messaggio per estrarre le informazioni più importanti su di esse. Il riconoscimento delle entità si basa su due tipi principali di entità, chiamate entità numeriche ed entità denominate. Un'entità numerica può riferirsi a qualsiasi tipo di valore numerico, compresi numeri, valute, date e percentuali. Le entità denominate, invece, possono essere nomi di persone, aziende e località.

Ad esempio, una richiesta di un biglietto aereo per l'Isola di Man l'11 gennaio può essere suddivisa nel modo seguente:

• Biglietto aereo [intento]
• Viaggio in aereo [intento]
• Isola di Man [località]
• 11 gennaio [data]

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Lo scopo dei dati di addestramento della NLU

Chiamati anche "enunciati campione", i dati di addestramento sono un insieme di esempi scritti del tipo di comunicazione con cui un sistema che sfrutta l'NLU dovrebbe interagire. Lo scopo dell'utilizzo di dati di addestramento NLU è quello di preparare un sistema NLU a gestire istanze reali di parlato umano.

I dati di addestramento organizzano il linguaggio non strutturato in insiemi noti come "secchi". Lo scopo di questi bucket è quello di contenere esempi di discorso che, pur essendo diversi, hanno un significato uguale o simile. Ad esempio, lo stesso bucket può contenere le frasi "prenotami una corsa" e "per favore, chiama un taxi alla mia posizione", poiché l'intento di entrambe le frasi allude alla stessa azione.

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Come funziona l'NLU in un chatbot?

La comprensione del linguaggio naturale viene utilizzata da chatbots per capire cosa dicono le persone quando parlano usando le loro stesse parole. In questo modo, le conversazioni tra gli esseri umani e chatbots possono essere fluide. Affinché un'intelligenza artificiale sia in grado di utilizzare con successo l'NLU, deve prima essere addestrata. Utilizzando dati di addestramento, chatbots con capacità di apprendimento automatico può capire come ricavare il contesto da un linguaggio non strutturato.

Nel caso di chatbots , creato per essere un assistente virtuale per i clienti, i dati di addestramento che riceve saranno pertinenti alle sue mansioni e non riuscirà a comprendere concetti relativi ad altri argomenti. Proprio come gli esseri umani, se a un'IA non sono stati insegnati i concetti giusti, non avrà le informazioni necessarie per gestire compiti complessi.

Se il riconoscimento vocale automatico è integrato nell'infrastruttura del chatbot, questo sarà in grado di convertire il parlato in testo per l'analisi NLU. Ciò significa che oggi le aziende possono creare assistenti conversazionali in grado di capire ciò che gli utenti dicono, di seguire le istruzioni e persino di rispondere utilizzando il parlato generato.

Per implementare con successo la NLU, un chatbot deve essere in grado di:

• Comprendere e generare le parti del discorso
• Estrarre e comprendere le entità
• Determinare il significato delle parole
• Utilizzare altre attività di elaborazione per collegare insieme concetti, frasi e grammatica in un quadro di intenti e di significato.

La differenza tra Bot e IA conversazionale

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Un esempio di comprensione del linguaggio naturale

Un chiaro esempio di NLU al lavoro si trova nella vostra casella di posta elettronica. Tutte le principali soluzioni di posta elettronica sono dotate di funzionalità di filtraggio dello spam basate su NLU. Questi filtri organizzano le e-mail in arrivo per rimuovere lo spam e i virus informatici. Le aziende possono anche utilizzare i filtri per ispezionare le e-mail in uscita per assicurarsi che tutti i dipendenti rispettino le politiche aziendali.

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Applicazioni e casi d'uso della comprensione del linguaggio naturale

Conversazione chatbots

L'assistenza clienti è stata rivoluzionata dall'introduzione dell'IA conversazionale. Grazie all'implementazione del servizio clienti chatbots, i clienti non devono più subire lunghi tempi di attesa al telefono per ricevere assistenza su prodotti e servizi.

Implementando la NLU, chatbots , che altrimenti sarebbe in grado di fornire solo risposte scarne, può utilizzare il riconoscimento delle parole chiave per amplificare le proprie capacità di conversazione. chatbots , alimentato da NLU, può fornire un'assistenza clienti istantanea, 24 ore su 24, 7 giorni su 7, in ogni fase del customer journey. Questa competenza migliora drasticamente la soddisfazione dei clienti, creando un canale di comunicazione rapido per risolvere i problemi più comuni.

Il servizio clienti chatbots sfruttando l'NLU è in grado di:

• Risposte alle domande frequenti
• Semplificare il checkout e la spedizione
• Fornire input e indicazioni personalizzate

NLU chatbots consente alle aziende di rispondere a una gamma più ampia di domande degli utenti a un costo operativo ridotto. Questi chatbots possono prendere le redini del servizio clienti in aree in cui gli agenti umani potrebbero non essere all'altezza. Ad esempio, un call center che utilizza chatbots può rimanere accessibile ai clienti a qualsiasi ora del giorno. Poiché chatbots non si stanca e non si sente frustrato, è in grado di mostrare costantemente un tono positivo, mantenendo intatta la reputazione di un marchio. NLU può conferire a chatbots un certo grado di intelligenza emotiva, dando loro la capacità di formulare risposte emotivamente rilevanti ai clienti esasperati.

Supporto di ticketing automatizzato

La gestione manuale dei biglietti può causare una serie di inconvenienti. Tra questi, ritardi, un'innumerevole serie di e-mail e clienti frustrati. Grazie all'NLU, questi processi manuali ad alto volume possono essere facilmente sostituiti da procedure automatiche basate sull'intelligenza artificiale. 

Un sistema NLU in grado di comprendere il testo di ogni ticket può filtrarlo e indirizzarlo correttamente all'esperto o al reparto giusto. Poiché il software NLU comprende la richiesta effettiva, può consentire una risposta da parte della persona o del team competente in tempi più rapidi. Il sistema è in grado di fornire ai clienti e ai dipendenti informazioni affidabili in modo tempestivo.

Sebbene questa capacità sia utile in tutti i settori, è particolarmente vantaggiosa per il servizio clienti e i reparti IT. I sistemi NLU sono in grado di segnalare i ticket più urgenti e di consigliare soluzioni grazie alla loro capacità di comprendere il contesto e il significato delle diverse richieste con cui interagiscono.

Analisi del sentimento

Comprendere le opinioni, le esigenze e i desideri dei clienti è una delle principali priorità di organizzazioni e marchi. Disponendo di informazioni tangibili sulle esperienze positive o negative dei clienti, le aziende possono ripensare e migliorare il modo in cui offrono i loro prodotti e servizi. L'analisi del sentiment basata su NLU è un metodo molto efficace per catturare la voce del cliente, estrarre le emozioni dal testo e utilizzarle per migliorare le relazioni tra cliente e marchio.

Nella sua forma più elementare, l'analisi del sentiment è in grado di identificare il tono che si cela dietro gli input in linguaggio naturale, come i post sui social media. Inoltre, il software è in grado di organizzare i dati non strutturati in rapporti di feedback comprensibili che delineano le opinioni generali dei clienti. Questi dati consentono ai team di marketing di essere più strategici nell'esecuzione delle campagne.

Revisione automatica dei documenti

Eseguire una revisione manuale di documenti complessi può essere un'operazione molto pesante, faticosa e che richiede molto tempo. Inoltre, le attività banali e ripetitive sono spesso a rischio di errore umano, che può avere ripercussioni disastrose se i documenti in questione sono di natura sensibile.

Al contrario, i sistemi NLU possono esaminare qualsiasi tipo di documento con una velocità e una precisione senza precedenti. Inoltre, il software è in grado di svolgere utili attività secondarie, come l'estrazione automatica delle entità per identificare le informazioni chiave che possono essere utili per prendere decisioni aziendali tempestive.

Automazione dei processi aziendali e chatbots

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Servizi di sviluppo della comprensione del linguaggio naturale

Botpress consente di sfruttare le tecnologie AI più avanzate, compresi i sistemi NLU all'avanguardia. Utilizzando la piattaforma open-source Botpress , è possibile creare un sito chatbots alimentato da NLU che offre prestazioni all'avanguardia, con costi e risorse inferiori.

Tutti i chatbots devono essere addestrati prima di poter essere distribuiti, ma Botpress rende questo processo sostanzialmente più veloce. Chatbots creato attraverso Botpress può essere in grado di afferrare concetti con appena 10 esempi di intento, con un impatto diretto sulla velocità con cui un chatbot è pronto a coinvolgere gli esseri umani reali.

Inoltre, Botpress supporta nativamente più di 10 lingue, tra cui inglese, francese, spagnolo, arabo e giapponese. Gli utenti possono anche sfruttare il modello FastText per avere accesso a 157 lingue diverse. Grazie a ciò, un singolo chatbot è in grado di creare esperienze di conversazione multilingue e di rivolgersi immediatamente a mercati diversi.

Iniziate!

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