- La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è una branca dell’IA che aiuta i computer a capire cosa intendono davvero le persone quando parlano o scrivono, individuando intenzioni e dettagli importanti.
- Funziona scomponendo le frasi, identificando parole chiave o nomi e collegando le parole ai loro ruoli nella frase per comprenderne il contesto.
- L’NLU viene utilizzato in molti strumenti che usiamo ogni giorno, come assistenti vocali (Siri, Alexa), chatbot per l’assistenza clienti, smistamento email e analisi dei feedback per individuare tendenze o sentiment nei testi.
- Le tecniche chiave della NLU includono la tokenizzazione (suddividere le frasi in parole), il riconoscimento delle parti del discorso, l’individuazione di nomi o date, la comprensione dell’intento dell’utente e l’uso del contesto della conversazione per risposte migliori.
NLU può sembrare solo un’altra sigla nel mondo dell’AI, ma è fondamentale per far sì che l’AI capisca davvero cosa intendiamo.
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Vediamo come funziona l’NLU e perché è fondamentale per interazioni AI più intelligenti.
Cos'è la NLU?
La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è una sottocategoria del natural language processing (NLP) che permette alle macchine di interpretare e comprendere il linguaggio umano.
L'NLU viene utilizzato in chatbot AI, assistenti virtuali e strumenti di analisi del sentiment. Permette alle macchine di interpretare accuratamente l'intento dell'utente – sia esso testo o voce – così da poter rispondere con l'azione appropriata.
La NLU è considerata un problema AI-hard (o AI-complete), il che significa che richiede intelligenza artificiale per essere risolta. La NLU è impossibile senza intelligenza artificiale (AI).
Come funziona la NLU?
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La NLU scompone il linguaggio umano per interpretarne significato e intento. Ecco come funziona passo dopo passo:
1. Pre-elaborazione del testo
Prima di iniziare l’analisi, il testo viene ripulito rimuovendo elementi non necessari come punteggiatura e stop word per concentrarsi sui contenuti significativi.
2. Identificare i componenti chiave
Il sistema estrae entità, parole chiave e frasi, identificando le parti più rilevanti del testo per ulteriori analisi.
3. Analisi della struttura della frase
Analizzando relazioni tra parole e grammatica, la NLU determina come parole e concetti interagiscono all'interno di una frase.
4. Mappatura su intent e obiettivi
I componenti estratti vengono associati a intenti o obiettivi predefiniti, aiutando il sistema a comprendere lo scopo dell’utente.
5. Migliorare la comprensione con il contesto
Le interazioni passate e gli indizi contestuali aiutano a migliorare la precisione, permettendo al sistema NLU di adattare le risposte sulla base della cronologia della conversazione.
6. Generare un output strutturato
Infine, il sistema produce una risposta strutturata che può attivare azioni, eseguire comandi o fornire informazioni rilevanti.
Esempio reale
Vediamolo con un esempio.
Patrick utilizza un agente IA al lavoro che si integra con tutte le sue applicazioni principali, incluso il calendario.
Patrick scrive al suo agente AI: “Fissa un incontro con Anqi per domani alle 13, o in un orario simile. Programma un follow-up tra due settimane.”
Nel corso del suo flusso di lavoro agentico AI, il suo agente:
- Identifica l’intento: l’agente capisce che Patrick vuole fissare un incontro
- Estrai le entità chiave: l’agente identifica che Patrick sta parlando di ‘Anqi’ come contatto, ‘1pm’ come orario e ‘domani’ come data.
- Analisi dell’enunciato: l’agente identifica che l’azione richiesta è ‘programmare’, che deve essere svolta con Anqi, e che l’orario e il giorno sono le 13 di domani.
- Comprensione contestuale: L’agente controlla i calendari di Patrick e Anqi per verificare la disponibilità. Se le 13 di domani non sono libere, proporrà un orario simile, come richiesto.
- Azione finale: L’agente programma la riunione e il follow-up inviando gli inviti al calendario a Patrick e Anqi.
Applicazioni reali dell'NLU
È probabile che tu incontri la NLU nella vita quotidiana, spesso senza nemmeno accorgertene. Ecco alcune delle applicazioni più comuni:
Generazione di lead
La NLU è un elemento chiave della generazione di lead tramite AI, una modalità per qualificare i lead tramite intelligenza conversazionale. Grazie alla comprensione del linguaggio naturale, i chatbot possono individuare le esigenze e le capacità dei lead in ingresso. Possono persino fissare appuntamenti in agenda con i commerciali subito dopo la qualificazione del lead.
Assistenti vocali
Gli assistenti vocali come Siri, Alexa e Google Assistant si basano sull’NLU per comprendere l’intento dietro i tuoi comandi vocali.
Ad esempio, quando dici: "Imposta un promemoria per il mio appuntamento alle unghie alle 14:00", l’assistente scompone la frase, identifica l’intento (impostare un promemoria) ed estrae le entità (appuntamento alle unghie, domani, 14:00).
L’NLU permette a questi assistenti di comprendere le richieste verbali e rispondere con l’azione corretta.
Chatbot per il servizio clienti
Quando interagisci con un chatbot di assistenza clienti e scrivi "Dov’è il mio pacco?", il bot usa la NLU per capire che il tuo intento è controllare lo stato della consegna.
Estrae l'entità necessaria – le informazioni sul tuo ordine – e fornisce l'aggiornamento corretto. Questa capacità di comprendere e rispondere a diverse richieste dei clienti rende la NLU una parte essenziale dell'automazione moderna del servizio clienti.
Smistamento e automazione delle email
L’NLU si trova anche dietro i sistemi di automazione delle email. Ad esempio, strumenti basati su NLU possono leggere le email in arrivo, comprenderne il contenuto e smistarle automaticamente in categorie come "urgenti", "promozioni" o "riunioni".
Questi sistemi possono anche generare risposte appropriate in base al contenuto dell’email, facendo risparmiare tempo alle aziende nella gestione delle comunicazioni.
Analisi del testo per feedback e sondaggi
Le aziende spesso usano l’NLU per analizzare i feedback di sondaggi, recensioni e post sui social media.
L’NLU aiuta a individuare schemi e sentimenti nel linguaggio scritto, rendendo possibile comprendere bisogni e opinioni dei clienti.
Ad esempio, un sistema NLU può analizzare centinaia di recensioni dei clienti e determinare se la maggior parte degli utenti ha un’opinione positiva o negativa su una specifica funzione tramite l’analisi del sentiment.
Componenti chiave
Tokenizzazione
La tokenizzazione è il processo di suddividere una frase in unità più piccole, come parole o frasi, per facilitare l’elaborazione da parte dell’IA.
Esempio: "Fissa una riunione per domani alle 15:00" viene suddiviso in ["Fissa", "una", "riunione", "per", "15:00", "domani"].
Tagging delle parti del discorso (POS)
Il POS tagging identifica la struttura grammaticale di una frase etichettando ogni parola come sostantivo, verbo, aggettivo, ecc.
Esempio: In "Fissa un incontro", l’IA identifica "Fissa" come verbo e "incontro" come sostantivo.
Named Entity Recognition (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’IA identifica "New York" come località e "venerdì prossimo" come data.
Classificazione delle intenzioni
La classificazione dell’intento determina l’obiettivo o lo scopo dell’utente dietro il suo input.
Esempio: "Prenota un tavolo per due" viene classificato come l’intento di effettuare una prenotazione.
Dependency Parsing
L'analisi delle dipendenze (dependency parsing) analizza le relazioni tra le parole per comprendere la struttura grammaticale della frase.
Esempio: In "Invia il report a Maria", l’IA identifica che "Maria" è la destinataria del report.
Analisi contestuale
L’analisi contestuale utilizza le conversazioni precedenti o le interazioni passate per garantire risposte pertinenti e accurate.
Esempio: Se un utente ha già chiesto informazioni su un progetto specifico, l’AI potrebbe personalizzare le risposte future in base a quel contesto.
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Domande frequenti
1. In che modo l'NLU è collegato al machine learning e al deep learning?
L’NLU (Natural Language Understanding) si basa sul machine learning per individuare schemi nei dati testuali e sul deep learning per modellare strutture linguistiche complesse. Architetture di deep learning come i transformer permettono ai sistemi NLU di interpretare contesto e intenzione con grande precisione.
2. Qual è la differenza tra NLU e Generazione del Linguaggio Naturale (NLG)?
NLU (Natural Language Understanding) serve a interpretare ed estrarre il significato dall’input dell’utente, mentre NLG (Natural Language Generation) si occupa di produrre risposte simili a quelle umane. In breve, NLU legge e comprende. NLG scrive e risponde.
3. Quanto è precisa oggi l'NLU e quali fattori ne influenzano l'accuratezza?
I moderni sistemi NLU possono raggiungere oltre il 90% di accuratezza in domini ben definiti, ma le prestazioni dipendono da fattori come la qualità dei dati di addestramento, la varietà linguistica, la complessità del dominio e la capacità del modello di gestire ambiguità o richieste con più intenti.
4. Quanti dati sono generalmente necessari per costruire un modello NLU affidabile?
Per costruire un modello NLU affidabile, di solito servono migliaia di esempi etichettati per intento o entità, anche se l’uso di tecniche di transfer learning e modelli pre-addestrati (come BERT o GPT) può ridurre notevolmente la quantità di dati necessaria a poche centinaia di esempi per classe.
5. Come si integra un motore NLU con altri strumenti come CRM, calendari o database?
Si integra un motore NLU con gli strumenti collegandolo ad API che consentono al sistema di agire una volta rilevata l’intenzione dell’utente – ad esempio creando appuntamenti, recuperando informazioni di contatto o aggiornando record. Questo richiede script lato backend o l’uso di una piattaforma con supporto nativo alle integrazioni.
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