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

Vi siete mai seduti davanti al computer, incerti su quali azioni intraprendere per portare a termine il vostro lavoro? Se avete mai desiderato di potergli parlare e fargli capire quello che dite, siete fortunati. Grazie alla comprensione del linguaggio naturale, i computer non solo sono in grado di capire il significato delle nostre parole, ma possono anche utilizzare il linguaggio per migliorare le nostre condizioni di vita e di lavoro in modi nuovi ed entusiasmanti.

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

Conosciuta anche come interpretazione del linguaggio naturale (NLI), la comprensione del linguaggio naturale (NLU) è una forma di intelligenza artificiale. L'NLU è una sottocategoria dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), che utilizza tecniche di apprendimento automatico per migliorare la capacità dell'intelligenza artificiale di comprendere il linguaggio umano.

Tra gli esempi di tecnologia NLU all'opera vi sono:

• Traduzione automatica delle lingue: Oggi è possibile utilizzare servizi come Google Translate e Microsoft Translator per tradurre senza problemi il testo in centinaia di lingue.
  

• Rispondere alle domande: Quando l'NLU viene utilizzata in tandem con il software di riconoscimento vocale, l'IA è in grado di comprendere la comunicazione verbale. Ad esempio, si può chiedere all'intelligenza artificiale del proprio telefono le previsioni del tempo di domani e, grazie all'NLU, l'intelligenza artificiale raccoglierà le informazioni e le trasmetterà a noi.
  

• Tecnologia degli assistenti virtuali: Dispositivi come Google Home e Amazon Alexa implementano la NLU per fornire ai loro utenti una soluzione completa di assistenza digitale.

Quali sono le differenze tra NLU, NLP e NLG?

La comprensione del linguaggio naturale (NLU) e la generazione del linguaggio naturale (NLG) sono entrambi sottoinsiemi dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Mentre l'obiettivo principale della tecnologia NLU è quello di dare ai computer la capacità di comprendere la comunicazione umana, la NLG consente all'intelligenza artificiale di generare automaticamente risposte testuali in linguaggio naturale.

Quando un computer genera una risposta a una domanda, tende a usare il linguaggio in modo brusco, senza molta fluidità, emozione e personalità. Al contrario, la generazione di linguaggio naturale aiuta i computer a generare un discorso interessante e coinvolgente, contribuendo così a mantenere l'attenzione delle persone. Il software può essere istruito a prendere decisioni al volo, adattandosi al modo più appropriato per comunicare con una persona utilizzando la sua lingua madre.

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Come funziona la comprensione del linguaggio naturale?

La comprensione del linguaggio naturale implementa algoritmi che analizzano il parlato umano e lo scompongono in definizioni semantiche e pragmatiche. La tecnologia NLU mira a catturare l'intento della comunicazione e a identificare entità, come persone o valori numerici, menzionate durante il discorso.

Riconoscimento dell'intento

Il software di comprensione del linguaggio naturale non si limita a capire il significato delle singole parole all'interno di una frase, ma comprende anche il loro significato quando sono messe insieme. Ciò significa che le interfacce di conversazione alimentate da NLU possono cogliere il significato del discorso e determinare gli obiettivi delle parole che utilizziamo.

Uno dei principali vantaggi dell'adozione di software con algoritmi di apprendimento automatico è la possibilità di condurre operazioni di sentiment analysis. L'analisi del sentiment consente a un'azienda o a un'organizzazione di accedere a informazioni strutturate sulle opinioni e i desideri dei clienti su qualsiasi prodotto o argomento.

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Riconoscimento dell'entità

Questo tipo specifico di tecnologia NLU si concentra sull'identificazione di entità all'interno del discorso umano. Un'entità può rappresentare una persona, un'azienda, un luogo, un prodotto o qualsiasi altro sostantivo rilevante. Allo stesso modo, il software può anche riconoscere entità numeriche come valute, date o valori percentuali.

Perché è importante la comprensione del linguaggio naturale?

La comprensione del linguaggio naturale ci permette di colmare il divario comunicativo tra esseri umani e computer. L'NLU consente all'intelligenza artificiale di offrire assistenza alle persone e ha un'ampia gamma di applicazioni. Ad esempio, le operazioni di assistenza ai clienti possono essere notevolmente migliorate grazie all'intelligenza di chatbots.

Quali sono le fasi della comprensione del linguaggio naturale?

Sebbene i processi NLU possano sembrare istantanei all'osservatore casuale, dietro le quinte si svolgono molte attività. I dati devono essere raccolti, organizzati, analizzati e consegnati prima di essere resi funzionali.

Una tipica procedura di comprensione del linguaggio naturale prevede le seguenti fasi:

• Valutazione della qualità dei dati: Gli algoritmi di apprendimento automatico imparano solo nella misura in cui un insieme di dati glielo consente. È importante considerare la qualità dei dati analizzati e impostare le proprie aspettative di conseguenza. Ad esempio, se si esegue l'analisi del sentiment solo sui dati di una singola località, sarebbe sciocco aspettarsi che i risultati riflettano le opinioni di un intero Paese.
  

• Pulizia dei dati: Quando gli algoritmi interagiscono per la prima volta con un set di dati, vengono alimentati con una confusione di dati non strutturati. Non solo una quantità considerevole di dati è superflua, ma gli algoritmi devono anche confrontarsi con parole scritte male, espressioni idiomatiche e frasi grammaticalmente scorrette. Ad esempio, una semplice domanda "sì o no" può contenere molte variazioni nel modo in cui le persone rispondono. La parola "sì" può essere sostituita da "sì", "sì" o "sì". Per ottenere risultati ottimali, un algoritmo deve essere in grado di imparare a discernere l'intento dell'utente.
  

• Elaborazione: Una volta che i dati sono stati lucidati il più possibile, è il momento di elaborarli. Ciò significa eliminare le parole che potrebbero essere ridondanti per l'analisi, come articoli, preposizioni e altre parole usate di frequente. In questo modo, ciò che rimane può essere tokenizzato in singoli elementi che una macchina può leggere e interpretare.
  

• Modellazione: Nell'elaborazione del linguaggio naturale, un modello è una struttura organizzativa che rappresenta i modelli trovati nei dati. Un modello comune è il "bag of words", che quantifica il numero di volte in cui ogni parola viene menzionata e rappresenta questo valore come un vettore.
  

• Analisi: Una volta modellati i dati, i risultati possono essere analizzati per capire la qualità iniziale dell'output. Come già detto, la qualità dei risultati dipenderà dal set di dati utilizzato.
  

• Visualizzazione: Le rappresentazioni visive dei dati consentono agli utenti finali del software di comprendere le conclusioni raccolte dalla tecnologia NLU. Visualizzando i dati sotto forma di grafici, si può garantire che saranno facilmente trasmessi alle persone chiave che non hanno familiarità con le specifiche NLU.
  

• Operativizzazione: È il processo che consente di trarre conclusioni e intuizioni preziose da un insieme di dati. Ci sono molti modi per realizzare questa fase finale. Ad esempio, si possono prendere i dati per un'ulteriore analisi a monte o utilizzarli per uno scopo specifico, come una ricerca di mercato. Attraverso ulteriori procedure di operazionalizzazione, si può costruire un metodo continuo per ottenere valore dalla tecnologia NLP. Ad esempio, giganti tecnologici come Google e Amazon utilizzano la modellazione per argomenti quando forniscono dati sui prodotti, fornendo filtri automatici e altri miglioramenti della qualità della vita.

Quali capacità deve avere la vostra tecnologia NLU?

La capacità principale della tecnologia NLU è quella di comprendere il linguaggio nello stesso modo in cui lo fanno gli esseri umani, invece di affidarsi a parole chiave per afferrare i concetti. Come software di riconoscimento linguistico, gli algoritmi NLU possono migliorare l'interazione tra gli esseri umani e le organizzazioni, migliorando al contempo la raccolta e l'analisi dei dati.

Le funzionalità delle soluzioni di comprensione del linguaggio naturale comprendono:

• Risposta vocale interattiva (IVR) e instradamento dei messaggi: La tecnologia IVR alimentata da NLU è in grado di elaborare la voce di una persona, convertire le parole in testo ed eseguire algoritmi sulla sua struttura grammaticale per comprendere l'intento. Sognato dalla fantascienza e reso reale dalla scienza, questo progresso tecnologico consente ai computer di capire ciò che diciamo, quando lo diciamo.
  

• Categorizzazione e classificazione del testo: Utilizzando la tecnologia NLU, un sistema è in grado di analizzare una grande quantità di testo e di raccogliere dati utili in base a categorie predefinite. Ciò è utile per filtrare i dati. Inoltre, la NLU può essere utilizzata per riassumere automaticamente il testo, prendendo grandi volumi e riducendoli a frammenti di informazioni facilmente digeribili.
  

• Assistenza clienti intelligente: Una delle implementazioni più comuni del rilevamento automatico del linguaggio è la creazione di chatbots. Mentre la maggior parte dei chatbots di uso comune si limita a leggere da un copione, la tecnologia NLU può dare a un chatbot la capacità di sapere veramente di cosa si sta parlando. Questi chatbots servono come assistenti digitali sia per i professionisti che per i clienti.
  

• Traduzione automatica: Conosciuta anche come machine learning, questa branca dello sviluppo dell'IA consente ai computer di apprendere e adattarsi in base a modelli che sono stati addestrati a comprendere. Inoltre, la traduzione automatica consente ai computer di generare testi in linguaggio naturale e persino di tradurre da e verso altre lingue al volo. La traduzione automatica statistica (SMT) con leva NLU può analizzare il parlato umano attraverso sistemi di traduzione basati su regole. Esistono molti metodi per farlo, come la traduzione parola per parola, la mappatura di frasi in una lingua in un'altra o l'utilizzo della sintassi come base per la traduzione.
  

• Acquisizione dei dati: È il processo di raccolta di informazioni su oggetti, persone ed eventi. In combinazione con la tecnologia IVR, consente alle persone di comunicare verbalmente informazioni critiche ai computer.
  

• Interfacce conversazionali: I progressi nella comprensione del linguaggio conversazionale hanno portato alla creazione di dispositivi, come Google Home e Amazon Alexa, che consentono agli esseri umani di comunicare con loro utilizzando il modo naturale in cui parlano. L'NLU consente a queste macchine di segmentare parole e frasi, riconoscere la grammatica e utilizzare la loro conoscenza dei ruoli semantici per comprendere l'intento dell'utente.
  

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