Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) nell'IA?

Automazione efficiente in termini di costi

I sistemi NLP sono spesso utilizzati per automatizzare attività come l'assistenza clienti, il filtraggio delle e-mail e la classificazione dei documenti. Come qualsiasi altro tipo di automazione, questo sistema consente alle organizzazioni di risparmiare tempo e risorse.

Approfondimenti sui dati

I sistemi NLP possono essere utilizzati dalle aziende per fornire approfondimenti o identificare tendenze. Analizzando grandi volumi di dati testuali recuperati dai chatbot aziendali, come i feedback dei clienti, le recensioni o i post sui social media, un sistema NLP può aiutare a migliorare i prodotti o i servizi.

Ottimizzazione della ricerca

La ricerca è migliorata nel corso degli anni, in parte grazie alla PNL. 

L'NLP consente di ottenere risultati di ricerca più accurati, sia vocali che testuali, permettendo agli utenti di trovare informazioni più velocemente. Possiamo vedere questi vantaggi all'opera ogni volta che digitiamo una ricerca su Google, chiediamo a Siri di chiamare un taxi o descriviamo il tipo di prodotto che vogliamo al chatbot AI di un negozio. 

Personalizzazione

Poiché i sistemi NLP analizzano i modelli e le preferenze linguistiche individuali, le loro risposte possono essere adattate a ogni singola interazione. 

Ad esempio, un chatbot per l'assistenza clienti può offrire scuse o uno sconto a un cliente turbato, oppure un assistente AI può suggerire una marca di abbigliamento che corrisponde alle precedenti preferenze dell'utente.

Comprensione del linguaggio naturale (NLU)

La NLU è necessaria per estrarre il significato degli input dell'utente.

Come sottoinsieme di NLP, NLU si concentra sull'aspetto della comprensione dell'elaborazione del linguaggio. Il suo obiettivo principale è quello di consentire alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo significativo. 

L'NLU prevede l'analisi del testo per determinare l'intento dietro le parole, riconoscere le entità e cogliere il significato contestuale del linguaggio. 

Ad esempio, quando un utente dice "Prenota un tavolo al ristorante", l'NLU ha il compito di capire che l'intento è quello di effettuare una prenotazione e che "ristorante" è l'entità in cui deve avvenire l'azione. 

Generazione del linguaggio naturale (NLG)

L'NLG, invece, si occupa dell'aspetto produttivo dell'elaborazione del linguaggio. Dopo che una macchina ha compreso l'input dell'utente (grazie all'NLU), l'NLG subentra per generare una risposta coerente e appropriata al contesto. 

Ad esempio, un utente chiede a un chatbot: "Che tempo farà domani?". Il sistema NLG formulerà una risposta del tipo: "Il tempo domani sarà soleggiato con una massima di 75°F". 

L'NLG prevede la selezione delle parole giuste, la strutturazione corretta delle frasi e la garanzia che l'output sia naturale e simile a quello umano. È una componente fondamentale della PNL che trasforma la comprensione della macchina in linguaggio comunicativo.

1. Udienze

L'enunciato è la frase esatta pronunciata o digitata dall'utente. In questo caso, si tratta di: "Fissa una riunione con il team di 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, un'entità è "team di marketing", perché specifica con chi si terrà la riunione. Un'altra entità è "domani alle 15", perché fornisce l'ora e la data della riunione.

Le entità forniscono al chatbot le informazioni necessarie per programmare correttamente la riunione.

3. Intenti

Nella frase di esempio, 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 quella di organizzare un incontro.

4. Tokenizzazione

La tokenizzazione è una fase del processo NLP. Descrive la scomposizione di una frase in parti più piccole, chiamate token, che possono essere singole parole, frasi o persino segni di punteggiatura. 

Ad esempio, il nostro enunciato potrebbe essere suddiviso in token come "Programma", "a", "riunione", "team di marketing", "3 PM" e "domani". 

Questo aiuta il sistema NLP ad analizzare ogni parte della frase in modo più efficace, rendendo più facile la comprensione del significato complessivo e la risposta accurata.

5. Stemming e lemmatizzazione

La diramazione e la lemmatizzazione sono tecniche che possono essere utilizzate dai sistemi di PNL per semplificare le parole fino alla loro base o radice. La diramazione riduce una parola alla sua base, come ad esempio la parola "scheduling" (programmazione) come "schedule" (programma).

La lemmatizzazione converte le parole in versioni normalizzate, esistenti in un dizionario. Quindi, invece di rimuovere solo i suffissi, la lemmatizzazione potrebbe contrassegnare 'wowza' o 'tight' come la parola 'good'.

Queste tecniche aiutano il sistema PNL a riconoscere che parole con finali o forme diverse possono avere lo stesso significato.

6. Etichettatura part-of-speech

In questa fase, il sistema NLP etichetta ogni parola della frase con il suo ruolo grammaticale:

• Programmare (verbo)
• a (determinante)
• riunione (sostantivo)
• con (preposizione)
• il (determinatore)
• marketing (aggettivo)
• squadra (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 denominate (NER)

Il sistema identifica entità specifiche nella frase, come "marketing team" (un'organizzazione o un gruppo) e "3 PM tomorrow" (un'espressione temporale). Il NER aiuta il sistema a capire chi è il destinatario dell'incontro e quando deve essere programmato.

8. Analisi del sentimento

L'analisi del sentimento valuta il tono dell'input. 

Se il CMO dicesse: "Programmate un'altra riunione con il team di marketing prima che mi strappi i capelli", il sistema PNL riconoscerebbe il sentimento negativo.

Una volta identificato il sentiment, 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, in quanto può 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. Ciò comporta l'analisi non solo delle singole parole, ma anche del loro rapporto reciproco in una frase o in una conversazione. 

10. Apprendimento automatico 

I sistemi NLP migliorano la loro capacità di comprendere e generare il linguaggio utilizzando un modello di apprendimento automatico (ML). 

Il modello ML è stato addestrato su un ampio set di frasi, consentendogli di interpretare correttamente l'intento ("Organizza una riunione"), di identificare le entità (come "team di marketing" e "domani alle 15") e di generare una risposta appropriata.

11. Gestore dei dialoghi

La gestione del dialogo nei sistemi NLP tiene traccia del contesto di una conversazione, garantendo risposte coerenti basate su input precedenti.

Se al mattino il CMO ha detto che aveva bisogno di incontrarsi con il team di marketing, potrebbe dire: "Programmate questo incontro per me alle 15:00". Il sistema si ricorderà e confermerà che voleva prenotarlo con il team di marketing.

Assistenti virtuali

Probabilmente lo avete già in tasca: gli assistenti intelligenti come Siri, Alexa e Google Assistant utilizzano la PNL per comprendere e rispondere ai comandi vocali. 

Quando si chiede "Che tempo fa oggi?", l'assistente AI elabora il discorso, capisce l'intento, recupera i dati meteo e risponde con le informazioni pertinenti.

Chatbot AI

Molte aziende utilizzano chatbot alimentati da NLP per gestire le richieste dei clienti. Ad esempio, se si chiede a un chatbot su un sito di e-commerce: "Dov'è il mio ordine?", il bot può interpretare la domanda, accedere alle informazioni di tracciamento dell'ordine e fornire un aggiornamento.

Traduzione linguistica

La PNL è alla base dei servizi di traduzione, che consentono agli utenti di tradurre testi o discorsi 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. Ciò significa che ogni volta che utilizzate Google Translate, dovete ringraziare l'NLP.

Applicazioni Voice-to-Text

Le applicazioni voice-to-text, come Siri o gli strumenti di dettatura, convertono il linguaggio parlato in testo scritto utilizzando l'NLP. 

Quando si utilizza la digitazione vocale sul telefono o si trascrive la registrazione di una riunione, la PNL scompone i suoni in parole, riconosce gli schemi del parlato e produce un testo accurato. 

Filtraggio dello spam e-mail

Anche se non la consideriamo un'applicazione dell'intelligenza artificiale, il filtraggio dello spam delle e-mail è un'applicazione comune della PNL. 

I sistemi NLP possono analizzare il contenuto delle e-mail, alla ricerca di determinati schemi, frasi o comportamenti che indicano spam o phishing, come parole chiave specifiche, link strani o formattazioni strane.

Riassunto e generazione del testo

Questi tipi di strumenti condensano lunghi articoli, relazioni o documenti in sintesi più brevi e facili da digerire, e lo fanno con la PNL. 

E ogni studente nell'era di ChatGPT ha usato un generatore di testo. Questi generatori di PNL sono spesso in grado di creare contenuti coerenti e significativi, da una strofa in rima, a un saggio in inglese, a descrizioni di prodotti.

In cosa si differenzia la PNL dalla tradizionale elaborazione del linguaggio basata su regole?

I sistemi tradizionali basati su regole dipendono da regole linguistiche scritte manualmente, il che li rende rigidi e lunghi da mantenere. Al contrario, l'NLP sfrutta metodi statistici e di apprendimento automatico per apprendere modelli linguistici dai dati, consentendo una maggiore adattabilità e scalabilità.

In cosa si differenzia l'NLP dall'apprendimento automatico generale?

L'NLP è una branca specializzata dell'IA che applica l'apprendimento automatico per comprendere e generare il linguaggio umano, mentre l'apprendimento automatico generale copre una gamma più ampia di tipi di dati come immagini, numeri o segnali.

Qual è la differenza tra un modello NLP specifico per il dominio e un modello generico?

Un modello NLP specifico per il dominio viene addestrato su testi di un settore particolare, come la legge o la medicina, consentendogli di comprendere il vocabolario specializzato e il contesto con maggiore precisione. I modelli generici, pur essendo più versatili tra gli argomenti, possono mancare di precisione quando vengono applicati a domini di nicchia o tecnici.

In che modo le piccole imprese possono beneficiare delle tecnologie NLP?

Le piccole imprese possono utilizzare l'NLP per automatizzare il servizio clienti con i chatbot, migliorare le funzionalità di ricerca sui siti web, analizzare il sentiment dei clienti e assistere nella creazione di contenuti, contribuendo a snellire le operazioni anche senza un grande team tecnico.

Esistono problemi etici o pregiudizi noti nei modelli di PNL?

Sì, i modelli NLP possono involontariamente apprendere e amplificare i pregiudizi presenti nei loro dati di addestramento, portando a risultati ingiusti o dannosi; ecco perché è importante una formazione responsabile e verifiche regolari.