Che cos'è la PNL?
Natural Language Processing (NLP) è un sottocampo dell'intelligenza artificiale (AI). Consente ai robot di analizzare e comprendere il linguaggio umano, consentendo loro di svolgere attività ripetitive senza l'intervento umano. Gli esempi includono la traduzione automatica, il riepilogo, la classificazione dei biglietti e il controllo ortografico.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è la capacità di un computer di analizzare e comprendere il linguaggio umano. La PNL è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale incentrata sul linguaggio umano ed è strettamente correlata alla linguistica computazionale, che si concentra maggiormente sugli approcci statistici e formali alla comprensione del linguaggio.
La PNL viene in genere utilizzata per il riepilogo dei documenti, la classificazione del testo, il rilevamento e il monitoraggio degli argomenti, la traduzione automatica, il riconoscimento vocale e molto altro.
Come funziona la PNL?
I sistemi NLP utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per analizzare grandi quantità di dati non strutturati ed estrarre informazioni rilevanti. Gli algoritmi sono addestrati a riconoscere schemi e fare inferenze basate su tali schemi. Ecco come funziona:
- L'utente deve inserire una frase nel sistema di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
- Il sistema NLP scompone quindi la frase in parti più piccole di parole, chiamate token, e converte l'audio in testo.
- Quindi, la macchina elabora i dati di testo e crea un file audio basato sui dati elaborati.
- La macchina risponde con un file audio basato sui dati di testo elaborati.
Dimensioni e crescita del mercato NLP
L'intelligenza artificiale sarà la prossima grande novità nel mondo della tecnologia. Con la sua capacità di comprendere il comportamento umano e agire di conseguenza, l'IA è già diventata parte integrante della nostra vita quotidiana. L'uso dell'IA si è evoluto, con l'ultima ondata di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
La dimensione del mercato globale della NLP è valutata a 15.7 miliardi di dollari nel 2022 e si prevede che crescerà a un CAGR di oltre il 25% nel periodo di previsione 2022-2027. Si prevede che il mercato raggiungerà i 49.4 miliardi di dollari entro il 2027 con un CAGR del 25.7%.
Vantaggi della PNL
Maggiore efficienza e precisione della documentazione
Un documento generato dalla PNL riassume accuratamente qualsiasi testo originale che gli esseri umani non possono generare automaticamente. Inoltre, può svolgere attività ripetitive come l'analisi di grandi quantità di dati per migliorare l'efficienza umana.
Possibilità di creare automaticamente un riepilogo di contenuti testuali grandi e complessi
Il linguaggio di elaborazione naturale può essere utilizzato per semplici attività di estrazione di testo come l'estrazione di fatti da documenti, l'analisi delle opinioni o l'identificazione di entità denominate. L'elaborazione naturale può essere utilizzata anche per compiti più complessi, come la comprensione dei comportamenti e delle emozioni umane.
Consente agli assistenti personali come Alexa di interpretare le parole pronunciate
La PNL è utile per gli assistenti personali come Alexa, consentendo all'assistente virtuale di comprendere i comandi vocali. Aiuta anche a trovare rapidamente informazioni rilevanti da database contenenti milioni di documenti in pochi secondi.
Consente l'utilizzo di chatbot per l'assistenza clienti
La NLP può essere utilizzata in chatbot e programmi per computer che utilizzano l'intelligenza artificiale per comunicare con le persone tramite testo o voce. Il chatbot utilizza la NLP per capire cosa sta digitando la persona e rispondere in modo appropriato. Consentono inoltre a un'organizzazione di fornire assistenza clienti 24 ore su 7, XNUMX giorni su XNUMX su più canali.
L'esecuzione dell'analisi del sentimento è più semplice
L'analisi del sentimento è un processo che implica l'analisi di una serie di documenti (come recensioni o tweet) relativi al loro atteggiamento o stato emotivo (ad esempio, gioia, rabbia). L'analisi del sentimento può essere utilizzata per classificare e classificare i post sui social media o altro testo in diverse categorie: positivo, negativo o neutro.
Approfondimenti di analisi avanzate che in precedenza erano fuori portata
La recente proliferazione di sensori e dispositivi connessi a Internet ha portato a un'esplosione del volume e della varietà di dati generati. Di conseguenza, molte organizzazioni sfruttano la NLP per dare un senso ai propri dati per prendere decisioni aziendali migliori.
Sfide con la PNL
Errori ortografici
Le lingue naturali sono piene di errori di ortografia, errori di battitura e incongruenze di stile. Ad esempio, la parola "processo" può essere scritta come "processo" o "elaborazione". Il problema è aggravato quando si aggiungono accenti o altri caratteri che non sono nel dizionario.
Differenze linguistiche
Un madrelingua inglese potrebbe dire: "Vado a lavorare domani mattina", mentre un madrelingua italiano direbbe "Domani Mattina vado al lavoro". Anche se queste due frasi significano la stessa cosa, la PNL non capirà quest'ultima a meno che tu non la traduca prima in inglese.
Pregiudizi innati
I linguaggi di elaborazione naturali si basano sulla logica umana e sui set di dati. In alcune situazioni, i sistemi NLP possono eseguire i pregiudizi dei loro programmatori o dei set di dati che utilizzano. A volte può anche interpretare il contesto in modo diverso a causa di pregiudizi innati, portando a risultati imprecisi.
Parole con più significati
La PNL si basa sul presupposto che il linguaggio sia preciso e non ambiguo. In realtà, il linguaggio non è né preciso né univoco. Molte parole hanno più significati e possono essere usate in modi diversi. Ad esempio, quando diciamo "abbaiare", può essere corteccia di cane o corteccia d'albero.
Incertezza e falsi positivi
I falsi positivi si verificano quando la PNL rileva un termine che dovrebbe essere comprensibile ma a cui non è possibile rispondere correttamente. L'obiettivo è creare un sistema di PNL in grado di identificare i suoi limiti e chiarire la confusione utilizzando domande o suggerimenti.
Dati di allenamento
Una delle maggiori sfide con il linguaggio di elaborazione naturale sono i dati di addestramento imprecisi. Più dati di allenamento hai, migliori saranno i tuoi risultati. Se fornisci al sistema dati errati o distorti, o imparerà le cose sbagliate o imparerà in modo inefficiente.
Esempio di PNL
Traduzione in linguaggio naturale, ad esempio Google Translate
Google Translate è un servizio di traduzione gratuito basato sul Web che supporta oltre 100 lingue e può tradurre automaticamente i tuoi contenuti in queste lingue. Il servizio prevede due modalità: traduzione e suggerimenti di traduzione.
I word processor, ad esempio MS Word e Grammarly, usano la NLP per controllare gli errori grammaticali
Elaboratori di testi come MS Word e Grammarly utilizzano la NLP per controllare il testo per errori grammaticali. Lo fanno guardando il contesto della tua frase invece che solo le parole stesse.
Sistemi di riconoscimento vocale/IVR utilizzati nei call center
Il riconoscimento vocale è un eccellente esempio di come la PNL può essere utilizzata per migliorare l'esperienza del cliente. È un requisito molto comune per le aziende disporre di sistemi IVR in atto in modo che i clienti possano interagire con i loro prodotti e servizi senza dover parlare con una persona dal vivo. Ciò consente loro di gestire più chiamate, ma aiuta anche a ridurre i costi.
Assistenti digitali personali, ad esempio Google Home, Siri, Cortana e Alexa
L'uso della PNL è diventato più diffuso negli ultimi anni con l'avanzare della tecnologia. Le applicazioni di Personal Digital Assistant come Google Home, Siri, Cortana e Alexa sono state tutte aggiornate con le funzionalità NLP. Questi dispositivi utilizzano la NLP per comprendere il parlato umano e rispondere in modo appropriato.
Casi d'uso
Elaborazione intelligente dei documenti
Questo caso d'uso comporta l'estrazione di informazioni da dati non strutturati, come testo e immagini. La PNL può essere utilizzata per identificare le parti più rilevanti di tali documenti e presentarli in modo organizzato.
Analisi del sentimento
L'analisi del sentimento è un altro modo in cui le aziende potrebbero utilizzare la PNL nelle loro operazioni. Il software analizzerebbe i post sui social media su un'azienda o un prodotto per determinare se le persone ne pensano positivamente o negativamente.
Intercettazione di una frode
La PNL può essere utilizzata anche per il rilevamento delle frodi analizzando dati non strutturati come e-mail, telefonate, ecc. e database assicurativi per identificare schemi o attività fraudolente in base a parole chiave.
Rilevamento della lingua
NLP viene utilizzato per rilevare la lingua di documenti di testo o tweet. Questo potrebbe essere utile per le società di moderazione dei contenuti e di traduzione di contenuti.
IA conversazionale / Chatbot
Un'IA conversazionale (spesso chiamata chatbot) è un'applicazione che comprende l'input del linguaggio naturale, parlato o scritto, ed esegue un'azione specifica. Un'interfaccia conversazionale può essere utilizzata per scopi di assistenza clienti, vendita o intrattenimento.
Riepilogo del testo
Un sistema NLP può essere addestrato a riassumere il testo in modo più leggibile rispetto al testo originale. Ciò è utile per articoli e altri testi lunghi in cui gli utenti potrebbero non voler perdere tempo a leggere l'intero articolo o documento.
Traduzione di testi
La PNL viene utilizzata per tradurre automaticamente il testo da una lingua all'altra utilizzando metodi di apprendimento profondo come le reti neurali ricorrenti o le reti neurali convoluzionali.
Domanda-Risposta
La risposta alle domande (QA) è un'attività nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che riceve una domanda come input e restituisce la sua risposta. La forma più semplice di risposta alle domande è trovare una voce corrispondente nella base di conoscenza e restituirne il contenuto, noto come "recupero di documenti" o "recupero di informazioni".
Riconoscimento di entità nominate
Il riconoscimento dell'entità denominata è una funzionalità fondamentale nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). È un processo di estrazione di entità denominate da testo non strutturato in categorie predefinite. Esempi di entità denominate includono persone, organizzazioni e posizioni.
Social Media Monitoring
Gli strumenti di monitoraggio dei social media possono utilizzare tecniche di NLP per estrarre menzioni di un marchio, prodotto o servizio dai post sui social media. Una volta rilevate, queste menzioni possono essere analizzate per sentiment, coinvolgimento e altre metriche. Queste informazioni possono quindi informare le strategie di marketing o valutarne l'efficacia.
Testo predittivo
Il testo predittivo utilizza la NLP per prevedere quale parola gli utenti digiteranno successivamente in base a ciò che hanno digitato nel messaggio. Ciò riduce il numero di sequenze di tasti necessarie agli utenti per completare i propri messaggi e migliora la loro esperienza utente aumentando la velocità con cui possono digitare e inviare messaggi.
