L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di comprendere e generare il linguaggio umano. Questa tecnologia sfrutta la linguistica computazionale e il machine learning per analizzare testo e linguaggio, consentendo interazioni uomo-computer efficaci.
Dalla primissima introduzione del concetto, il linguaggio ha rappresentato un ostacolo naturale allo sviluppo di un'intelligenza artificiale efficace. In poche parole, le macchine non comunicano come fanno gli esseri viventi. Le ambiguità, le sfumature e i livelli di connotazione nel linguaggio umano non presentano la struttura rigida e la definizione chiara su cui si basano le macchine. Questo è uno dei motivi per cui la programmazione informatica incorpora speciali linguaggi di codifica: se vuoi dire a un computer cosa fare, devi parlargli in un modo molto specifico. O quantomeno così è stato fino allo sviluppo della NLP.
NLP è l'acronimo di Natural Language Processing, in italiano "elaborazione del linguaggio naturale", ed è progettata per stabilire un collegamento tra la comunicazione umana e la comprensione delle macchine. La NLP consente ai sistemi informatici di interpretare il linguaggio naturale in modo molto simile a quello degli esseri umani, il che la rende la tecnologia perno nel crescente campo dell'intelligenza artificiale.
L'origine della NLP risale all'inizio del XX secolo, con alcune delle prime idee linguistiche elaborate da Ferdinand de Saussure. I progressi sono proseguiti con il lavoro di Alan Turing negli anni '50, che ha spianato la strada ai sofisticati sistemi NLP di oggi. Con l'evoluzione della potenza computazionale e delle tecniche di intelligenza artificiale, la NLP si è evoluta in un campo proprio, caratterizzato dalla sua capacità di interpretare e ricreare un linguaggio umano complesso, sfumature di senso e dettagli inclusi.
Il risultato ideale dell'elaborazione del linguaggio naturale è quello di consentire a persone e macchine di comunicare con la stessa facilità con cui le persone comunicano tra loro. I passaggi necessari per ottenere risultati di questo tipo richiedono una serie di attività minori, dall'analisi e la comprensione del testo alla generazione di risposte simili a quelle umane. Ciascuna delle seguenti attività riguarda un aspetto specifico del linguaggio, consentendo alle macchine di gestire anche alcune delle più complesse interazioni con il linguaggio umano:
L'analisi della percezione è un metodo utilizzato per identificare l'emotività sottesa alle parole. È particolarmente utile nel monitoraggio dei social media, nel marketing e nel servizio clienti, poiché aiuta le organizzazioni a comprendere le opinioni dei consumatori nonché le impressioni (spesso inespresse) alla base delle risposte. L'analisi dei dati di testo consente alle aziende di valutare l'impressione pubblica nei confronti di prodotti, marchi o servizi e di adattare le proprie strategie in base a questi risultati.
In grado di convertire il linguaggio parlato in testo, il riconoscimento vocale è fondamentale per creare sistemi reattivi ad attivazione vocale come assistenti digitali e sistemi IVR (Interactive Voice Response). Questa attività prevede l'analisi delle onde sonore del linguaggio e l'utilizzo di algoritmi per interpretare il contenuto e convertirlo in forma scritta, rendendolo accessibile per un'ulteriore elaborazione.
La marcatura grammaticale (chiamata anche annotazione morfo-sintattica) comporta l'etichettatura di ogni parola in una frase in base al suo ruolo grammaticale: sostantivo, verbo, attributo, ecc. Ciò consente al sistema di comprendere la struttura delle frasi e migliora la precisione dell'analisi linguistica. La marcatura è fondamentale per varie applicazioni del trattamento linguistico che richiedono una profonda comprensione della grammatica, come strumenti di correzione del testo e sistemi avanzati di analisi dei contenuti.
Il riconoscimento delle entità denominate (NER) identifica e classifica gli elementi chiave del testo in categorie predefinite, quali nomi di persone, organizzazioni, sedi, espressioni di tempo, quantità, valori monetari e altri. Il NER viene utilizzato nei sistemi di suggerimento dei contenuti, nel recupero delle informazioni da database di grandi dimensioni e nei sistemi di supporto clienti automatizzati per estrarre i dettagli rilevanti da dati non strutturati.
La risoluzione di co-riferimento è responsabile della ricerca di tutte le espressioni che fanno riferimento alla stessa entità all'interno di un testo, rendendo possibile ottenere una comprensione completa e inequivocabile dell'argomento in oggetto. Ciò è essenziale per attività quali il riepilogo di documenti, la risposta alle domande e il mantenimento del contesto nei sistemi di dialogo.
La generazione di linguaggio naturale trasforma i dati strutturati in un linguaggio naturale in applicazioni quali la generazione di report, la creazione automatica di contenuti e la traduzione in tempo reale dei dati in testo leggibile. Questa attività rispecchia il processo di produzione del linguaggio umano, offrendo alle macchine la capacità di creare risposte che spesso non sono distinguibili da quelle realizzate da operatori umani.
Sebbene il concetto base delle macchine che comprendono e generano un linguaggio naturale possa sembrare relativamente semplice, apre una gamma infinita di possibilità in vari campi. Di seguito sono riportati alcuni dei casi d'uso più significativi per la NLP:
- Traduzione automatica
La NLP non è limitata a una sola lingua; la traduzione automatica consente ai sistemi digitali di tradurre automaticamente testo o voce da una lingua all'altra, facilitando la comunicazione nei mercati globali e tra popolazioni diverse. - Agenti virtuali e chatbot
Questi programmi simulano le conversazioni con utenti umani per fornire supporto ai clienti, raccogliere informazioni o automatizzare le attività. I sistemi digitali in grado di interagire direttamente con gli utenti consentono una più rapida risoluzione dei problemi e una maggiore accessibilità. - Analisi della percezione del cliente
Avvalendosi di un'analisi dettagliata della percezione, questo approccio prende in esame il contesto e il significato nascosti nei contenuti dei social media, nelle registrazioni dei call center, nelle opinioni dei clienti e nelle condizioni del mercato. - Rilevazione dello spam
La rilevazione dello spam identifica e filtra le e-mail indesiderate analizzando i modelli di testo e contrassegnando i contenuti sospetti o non richiesti, fondamentali per mantenere la fruibilità e la sicurezza delle e-mail. - Riepilogo e classificazione del testo
Il riepilogo del testo utilizza la tecnologia NLP per generare automaticamente versioni condensate di documenti lunghi o altrimenti complessi, rendendo più semplice per i lettori la comprensione rapida dei punti chiave e la classificazione dei testi senza leggere l'intero contenuto.
I casi d'uso sopra elencati rappresentano solo una piccola frazione di ciò che la NLP può fare. L'elaborazione del linguaggio naturale ha il potenziale di trasformare più settori, favorendo miglioramenti nel modo in cui le aziende operano e interagiscono con i loro acquirenti. Man mano che le aziende raccolgono sempre più dati non strutturati da varie fonti, la NLP svolge un ruolo sempre più importante nell'estrazione di informazioni attuabili e nell'automazione dei processi essenziali. Ciò sta creando opportunità per le organizzazioni di migliorare il proprio approccio al processo decisionale e migliorare in modo significativo l'esperienza clienti.
Allo stesso tempo, le tecnologie NLP aiutano le aziende a superare le barriere linguistiche e a estendere la loro portata a clienti e mercati al di fuori della loro area geografica immediata. Automatizzando la traduzione e facilitando il supporto multilingue ai clienti, le aziende possono espandersi senza che l'espansione sia limitata dalla competenza linguistica.
Insieme, la familiarità con la NLP può fornire alle aziende un vantaggio competitivo, consentendo loro di sfruttare tutto il potenziale dei loro dati e migliorare le offerte di servizi per soddisfare al meglio le aspettative dei clienti.
L'importanza della NLP non può essere sottovalutata, in particolare perché l'intelligenza artificiale continua a evolversi e integrarsi nella vita quotidiana. Tuttavia, ciò non implica che l'elaborazione del linguaggio naturale sia priva di imperfezioni; è opportuno tenere in considerazione alcune questioni fondamentali e preoccupazioni rilevanti.
Il contesto è fondamentale nella NLP. Il significato delle parole e delle frasi può cambiare in base all'uso che se ne fa in una frase, il che richiede algoritmi per interpretare correttamente il contesto e comprendere intenzioni e significati nel modo giusto. Una soluzione consiste nell'implementare algoritmi sensibili al contesto che consentono di valutare ulteriormente il testo circostante e aiutare l'intelligenza artificiale a comprendere più accuratamente l'uso e il significato delle parole.
Individuare ironia e sarcasmo nel testo è un compito arduo anche per gli esseri umani, mentre può risultare praticamente impossibile per le macchine. Questo perché implica sfumature spesso comprese attraverso il tono o il contesto, non solo il significato letterale delle parole. I sistemi NLP devono distinguere questi elementi per interpretare con precisione percezioni e intenti. Tecniche avanzate di analisi della percezione, tra cui modelli di deep learning addestrati mediante vasti set di dati con annotazioni che includono esempi di ironia e sarcasmo, possono contribuire a migliorare il riconoscimento.
Lo sviluppo e la manutenzione di sistemi NLP avanzati possono essere costosi. Richiedono un investimento sostanziale in acquisizione di dati, risorse informatiche e personale qualificato, che potrebbe essere proibitivo per alcune organizzazioni o ricercatori che possono contare su finanziamenti limitati. L'utilizzo di servizi NLP basati su cloud può ridurre i costi fornendo risorse scalabili e manutenzione. Anche gli strumenti e i framework open source riducono la barriera all'accesso fornendo modelli predefiniti con il sostegno di community online di supporto.
I sistemi NLP devono gestire gli errori nei dati di input, come ad esempio le correzioni ortografiche nel testo scritto o le pronunce errate in quello orale, che possono complicare la comprensione e l'elaborazione. Fasi di pre-elaborazione complete (come il controllo ortografico, la correzione grammaticale e la riduzione del rumore negli input vocali) possono migliorare la precisione dei dati prima che vengano elaborati dalla NLP.
Non tutti comunicano nella lingua standard dei libri di testo. La natura informale delle espressioni colloquiali e gergali varia ampiamente a seconda della cultura e della comunità, rendendo necessario per la NLP rimanere aggiornata e pertinente, nonché interagire con il pubblico secondo le sue caratteristiche specifiche. L'aggiornamento continuo dei modelli linguistici con i set di dati attuali e l'integrazione dei social media e di altre fonti di utilizzo linguistico in tempo reale possono aiutare i sistemi a restare aggiornati sulle tendenze linguistiche in continua evoluzione.
Molti modelli di NLP, in particolare quelli basati sul deep learning, non sono facili da interpretare e spesso non è chiaro come arrivino alle loro conclusioni. Ciò può rendere difficile per gli utenti comprendere o fidarsi dei processi decisionali del sistema. Questo limite è spesso indicato come il "problema della scatola nera". Tecniche quali LRP (Layer-wise Relevance Propagation) o SHAP (Shappley additive explanations) possono offrire informazioni su quali input influiscono maggiormente sui risultati, aumentando la trasparenza complessiva e l'attendibilità.
La creazione di sistemi NLP in grado di elaborare in modo efficace più lingue comporta la comprensione e l'integrazione delle sfumature sintattiche, semantiche e pragmatiche di ogni lingua, il che richiede dati estesi e sofisticate tecniche di modellazione. I modelli multilingue in grado di trasferire l'apprendimento in più lingue possono risolvere questo problema sfruttando le similitudini tra le lingue per migliorare l'efficienza di elaborazione anche quando si interagisce in una vasta serie di dialetti.
Nonostante le sfide inerenti l'elaborazione del linguaggio naturale, esistono anche alcuni innegabili vantaggi, in particolare per le aziende. Tra i vantaggi più interessanti figurano i seguenti:
- Analisi di vasti set di dati
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) può analizzare ed elaborare rapidamente enormi quantità di dati di testo non strutturati, cosa che sarebbe difficilmente realizzabile in autonomia per un agente umano. Questa funzionalità consente alle organizzazioni di ottenere informazioni preziose dal feedback dei clienti, dalle conversazioni sui social media e da altre fonti. - Semplificazione dei processi quotidiani e aumento della produttività
Automatizzando le attività di routine come l'immissione dei dati, il supporto clienti e il recupero delle informazioni, la NLP può semplificare le operazioni quotidiane, liberando le risorse umane per attività più complesse. - Esecuzione di un'analisi obiettiva
La NLP fornisce strumenti per l'analisi imparziale e coerente dei dati di testo. L'obiettività è un aspetto cruciale in ambiti quali la ricerca di mercato e la revisione dei documenti legali, dove l'influenza umana può portare a risultati distorti o fuorvianti. - Accesso a dati utilizzabili
Dall'analisi della percezione alla rilevazione delle tendenze, la NLP aiuta le aziende a comprendere i modelli e le percezioni sottostanti nei dati di testo, fornendo conclusioni chiare per un processo decisionale e una pianificazione strategica informati. - Miglioramento dell'esperienza clienti
La NLP migliora la comunicazione tra i clienti e le aziende attraverso chatbot e assistenti virtuali che sono in grado di comprendere e rispondere al linguaggio umano in modo naturale. Ciò migliora il coinvolgimento e aumenta la soddisfazione e la fedeltà dei clienti.
L'elaborazione del linguaggio naturale prevede una serie di passaggi per interpretare e generare automaticamente il linguaggio umano, riunendo vari aspetti del machine learning, del deep learning, della linguistica computazionale e di varie altre scienze informatiche. Anche se il processo in sé è estremamente complesso, in genere si svolge come segue:
- Raccolta dei dati
Prima che la NLP possa iniziare ad analizzare e comprendere il linguaggio, deve essere addestrata per quel linguaggio. Ciò comporta la raccolta di un'ampia gamma di dati di testo e voce non strutturati provenienti da varie fonti. - Pre-elaborazione
I dati vengono puliti e organizzati, un processo che include tokenizzazione, rimozione di stop words, derivazione e lemmatizzazione per semplificare il testo. - Addestramento del modello
I sistemi NLP utilizzano tecniche di machine learning e deep learning per addestrare i dati pre-elaborati al fine di individuare schemi e strutture linguistiche. - Estrazione di funzionalità
Vengono identificate ed estratte funzionalità specifiche dai dati. Queste funzionalità vengono utilizzate per creare set di dati altamente dettagliati da utilizzare nella previsione, la classificazione e il clustering. - Sviluppo di algoritmi
Vengono sviluppati e perfezionati algoritmi per aiutare il sistema a interpretare e generare un linguaggio accurato in base ai dati di addestramento. - Verifica e convalida
Le prestazioni del modello vengono valutate sulla base di dati nuovi e sconosciuti per garantirne l'accuratezza e l'efficacia. - Implementazione
Il modello NLP è integrato nelle applicazioni per l'uso finale. - Apprendimento continuo
Man mano che vengono resi disponibili nuovi dati, il modello viene aggiornato per migliorare e adattare il sistema alle tendenze linguistiche in continua evoluzione.
Il modo in cui gli esseri umani e le macchine comunicano sta cambiando, e poiché l'applicazione del processo di elaborazione del linguaggio naturale si espande, la sua importanza tra le aziende diventa sempre più evidente. Tuttavia, sfruttare tutti i vantaggi della NLP mentre se ne affrontano le complessità spesso richiede la collaborazione con un service provider esperto. ServiceNow, leader nell'automazione ottimizzata da IA, offre la soluzione: la Now Platform®.
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