L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è diventata onnipresente: viene utilizzata nel filtraggio delle e-mail, negli assistenti vocali, nei motori di ricerca, nella predizione del testo e nei chatbot AI.
Le aziende utilizzano i sistemi di PNL per migliorare le loro attività e i singoli individui li usano quotidianamente nelle loro case.
Ma anche se è presente ovunque, la PNL è un processo complesso che pochi di noi considerano quando utilizziamo un servizio di traduzione linguistica o il nostro telefono prevede la prossima parola che digiteremo.
Il primo passo per comprendere la PNL è definire cosa sia. Cominciamo!
Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell'intelligenza artificiale che si concentra sull'interazione tra computer ed esseri umani attraverso il linguaggio naturale.
Consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo significativo e utile.
Perché usare la PNL?
La popolarità della PNL è arrivata per una buona ragione, sia per le organizzazioni che per gli individui. Alcuni dei motivi più comuni per impiegare la PNL sono:
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, 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 con la voce che con il testo, permettendo agli utenti di trovare le 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.
Differenza tra NLU, NLP e NLG
L'NLP è un campo ampio che comprende varie sottodiscipline, tra cui la comprensione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione del linguaggio naturale (NLG).
NLP è il dominio generale, 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 back-and-forth.
Comprensione del linguaggio naturale (NLP)
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 di 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.
11 componenti della PNL
L'elaborazione del linguaggio naturale è un'elaborazione complessa con diversi componenti che si intersecano.
Se volete capire meglio come funziona la PNL, ecco 11 componenti che illustrano la complessità del processo.
Per spiegare questi componenti, utilizzerò l'esempio di un CMO che fa la seguente richiesta a un chatbot interno: Si prega di fissare una riunione con il team di marketing alle 15:00 di domani.
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.
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.
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.
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.
Stemmazione 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.
Tagging 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.
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.
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.
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.
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.
Responsabile del dialogo
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.
Esempi di PNL nel mondo reale
Se utilizzate la tecnologia tutti i giorni, è probabile che vi confrontiate quotidianamente con i sistemi NLP. Questi sono solo alcuni esempi comuni di interazione con i programmi di elaborazione del linguaggio naturale.
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 elabora il discorso, capisce l'intento, recupera i dati meteo e risponde con le informazioni pertinenti.
AI chatbots
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 voce-testo
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.
Filtro antispam per le 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 di testi
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.
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