Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?
Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)?
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnologia che consente ai computer di interpretare, manipolare e comprendere il linguaggio umano. Le organizzazioni oggi dispongono di grandi volumi di dati vocali e di testo provenienti da vari canali di comunicazione come e-mail, messaggi di testo, feed di notizie sui social media, video, audio e altro ancora. L'elaborazione del linguaggio naturale è fondamentale per analizzare questi dati per ottenere informazioni aziendali utilizzabili. Le organizzazioni possono classificare, ordinare, filtrare e comprendere l'intento o il sentimento nascosto nei dati linguistici. L'elaborazione del linguaggio naturale è una caratteristica chiave dell'automazione basata sull'intelligenza artificiale e supporta la comunicazione uomo-macchina in tempo reale.
Perché l'NLP è importante?
L'elaborazione del linguaggio naturale è integrata in quasi tutti i moderni flussi di lavoro di automazione relativi alla comunicazione umana. Ogni chatbot con cui interagisci è basato sull'elaborazione del linguaggio naturale, così come la maggior parte degli strumenti di intelligenza artificiale. Poiché il mondo genera più dati di testo e voce non strutturati che mai, l'NLP consente alle aziende di trasformare la comunicazione in un vantaggio competitivo.
Storia
L'NLP è nato negli anni '50, quando i ricercatori hanno sperimentato per la prima volta la traduzione automatica. Una delle prime pietre miliari fu l'esperimento Georgetown-IBM nel 1954, che tradusse automaticamente 60 frasi russe in inglese.
Le tecnologie NLP hanno guadagnato popolarità negli anni '90 e all'inizio degli anni 2000 con applicazioni come il filtro antispam, la classificazione dei documenti e i chatbot di base. Tuttavia, la svolta è avvenuta intorno al 2010 con l'ascesa dei modelli di deep learning. Hanno utilizzato l'architettura di rete neurale per analizzare le sequenze di dati, rendendo possibile l'analisi di blocchi di testo più grandi. Le organizzazioni potrebbero utilizzare l'NLP per sbloccare informazioni nascoste nelle e-mail, nel feedback dei clienti, nei ticket di assistenza e nei post sui social media.
L'NLP nell'IA
La tecnologia di IA generativa ha segnato un importante passo avanti nell'elaborazione del linguaggio naturale. Il software ora può rispondere in modo creativo, passando dall'elaborazione alla generazione del linguaggio naturale. Gli agenti IA con funzionalità NLP possono riepilogare le riunioni, redigere e-mail e tradurre le conversazioni in tempo reale.
Quali sono i casi d'uso di NLP per le aziende?
Le aziende utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale per diverse attività automatizzate, come:
- Elaborazione, analisi e archiviazione dei documenti di grandi dimensioni
- Analisi del feedback dei clienti o delle registrazioni dei call center
- Esecuzione di chatbot per un servizio clienti automatizzato
- Risposta alle domande chi-cosa-quando-dove
- Classificazione ed estrazione del testo
Le aziende utilizzano software e strumenti di elaborazione del linguaggio naturale per semplificare, automatizzare e migliorare le operazioni in modo efficace e preciso. Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso.
Redazione di dati sensibili
Le aziende dei settori assicurativo, legale e sanitario elaborano, ordinano e recuperano grandi volumi di documenti sensibili come cartelle cliniche, dati finanziari e dati privati. Invece di controllare manualmente, le aziende utilizzano la tecnologia NLP per oscurare le informazioni di identificazione personale e proteggere i dati sensibili. Ad esempio, Chisel AI aiuta le compagnie assicurative a estrarre numeri di polizza, date di scadenza e altri attributi personali dei clienti da documenti non strutturati con Amazon Comprehend.
Coinvolgimento dei clienti
Le tecnologie NLP rendono i bot vocali e di chat più simili all'uomo durante la conversazione con i clienti. Le aziende utilizzano i chatbot per dimensionare la capacità e la qualità del servizio clienti mantenendo al minimo i costi operativi. PubNub, che crea software di chatbot, utilizza Amazon Comprehend per introdurre funzionalità di chat localizzate per i suoi clienti globali. T-Mobile utilizza NLP per identificare parole chiave specifiche nei messaggi di testo dei clienti e offrire suggerimenti personalizzati. La Oklahoma State University implementa una soluzione di chatbot di domande e risposte per rispondere alle domande degli studenti utilizzando la tecnologia di machine learning.
Analisi del business
Gli esperti di marketing utilizzano strumenti di NLP come Amazon Comprehend e Amazon Lex per ottenere una percezione consapevole di ciò che i clienti sentono nei confronti dei prodotti o dei servizi di un'azienda. Scansionando frasi specifiche, possono valutare gli stati d'animo e le emozioni dei clienti nei feedback scritti. Ad esempio, Success KPI fornisce soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale che aiutano le aziende a concentrarsi su aree mirate nell'analisi del sentiment e aiutano i contact center a ricavare informazioni dettagliate fruibili dall'analisi delle chiamate.
Quali sono gli approcci all'elaborazione del linguaggio naturale?
Di seguito sono riportati alcuni approcci comuni all'elaborazione del linguaggio naturale.
NLP supervisionato
I metodi di NLP supervisionati addestrano il software con una serie di input e output etichettati o conosciuti. Il programma elabora innanzitutto grandi volumi di dati conosciuti e impara a produrre l'output corretto da qualsiasi input sconosciuto. Ad esempio, le aziende addestrano strumenti di NLP per classificare i documenti in base a etichette specifiche.
NLP senza supervisione
L'NLP senza supervisione utilizza un modello linguistico statistico per prevedere il modello che si verifica quando viene alimentato da input non etichettati. Ad esempio, la funzionalità di completamento automatico nei messaggi di testo suggerisce parole pertinenti che hanno senso per la frase monitorando la risposta dell'utente.
Riconoscimento del linguaggio naturale
La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è un sottoinsieme di NLP che si basa sull'analisi del significato dietro le frasi. NLU consente al software di trovare significati simili in frasi diverse o di elaborare parole con significati diversi.
Generazione del linguaggio naturale
La generazione del linguaggio naturale (NLG) si basa sulla produzione di testo conversazionale come fanno gli esseri umani sulla base di parole chiave o argomenti specifici. Ad esempio, un chatbot intelligente con funzionalità NLG può dialogare con i clienti in modo simile al personale di assistenza clienti.
Cosa sono le attività di NLP?
Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, o attività di NLP, suddividono il testo o il parlato umano in parti più piccole che i programmi per computer possono comprendere facilmente. Di seguito sono riportate le funzionalità di elaborazione e analisi del testo comuni in NLP.
Part-of-speech tagging
Questo è un processo in cui il software di NLP contrassegna le singole parole in una frase in base a usi contestuali, come nomi, verbi, aggettivi o avverbi. Tale processo consente al computer di comprendere in che modo le parole formano relazioni significative tra loro.
Disambiguazione del senso delle parole
Alcune parole possono avere significati diversi se utilizzate in scenari diversi. Ad esempio, la parola "pesca" significa cose diverse in queste frasi:
- La pesca è un frutto estivo.
- La pesca è l'attività di cattura dei pesci con reti, ami e altri mezzi.
Con la disambiguazione del senso delle parole, il software di NLP identifica il significato previsto di una parola, addestrando il suo modello linguistico o facendo riferimento alle definizioni del dizionario.
Riconoscimento vocale
Il riconoscimento vocale trasforma i dati vocali in testo. Il processo prevede la suddivisione delle parole in parti più piccole e la comprensione di accenti, espressioni, intonazioni e usi grammaticali non standard nelle conversazioni quotidiane. Un'applicazione chiave del riconoscimento vocale è la trascrizione, che può essere eseguita utilizzando servizi di riconoscimento vocale come Amazon Transcribe.
Machine translation
Il software di traduzione automatica utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per convertire testo o parlato da una lingua all'altra mantenendo la precisione contestuale. Il servizio AWS che supporta la traduzione automatica è Amazon Translate.
Riconoscimento delle entità nominali
Questo processo identifica i nomi univoci per persone, luoghi, eventi, aziende e altro ancora. Il software NLP utilizza il riconoscimento di entità nominali per determinare la relazione tra le diverse entità in una frase.
Considera il seguente esempio: "Jane è andata in vacanza in Francia. Lei sì che è ha potuto apprezzare la cucina locale".
Il software NLP identificherà "Jane" e "Francia" come entità speciali nella frase. Questo concetto può essere ulteriormente ampliato con la risoluzione di co-riferimento, che determina se parole diverse sono usate per descrivere la stessa entità. Nell'esempio precedente, sia "Jane" che "Lei" indicano la stessa persona.
Analisi del sentiment
L'analisi del sentiment è un approccio basato sull'intelligenza artificiale per interpretare l'emozione trasmessa dai dati testuali. Il software di NLP analizza il testo alla ricerca di parole o frasi che mostrano insoddisfazione, felicità, dubbio, rimpianto e altre emozioni nascoste.
Quali tecnologie utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale?
L'elaborazione del linguaggio naturale combina linguistica computazionale, intelligenza artificiale predittiva e modelli di deep learning per elaborare il linguaggio umano.
Linguistica computazionale
La linguistica computazionale è la scienza della comprensione e della costruzione di modelli di linguaggio umano con computer e strumenti software. I ricercatori utilizzano metodi di linguistica computazionale, come l'analisi sintattica e semantica, per creare strutture che aiutano le macchine a comprendere il linguaggio umano conversazionale. Strumenti come traduttori linguistici, sintetizzatori di sintesi vocale e software di riconoscimento vocale si basano sulla linguistica computazionale.
IA predittiva
L'IA predittiva, detta anche machine learning o deep learning, è una tecnologia che addestra un computer con dati di esempio per eseguire attività specifiche. Implica una rete neurale composta da nodi di elaborazione dati per creare operazioni simili a quelle del cervello umano. Con il deep learning, i computer riconoscono, classificano e mettono in correlazione modelli complessi nei dati di input.
Il linguaggio umano ha diverse caratteristiche come sarcasmo, metafore, variazioni nella struttura della frase, oltre a eccezioni grammaticali e di utilizzo, per imparare le quali l'uomo impiega anni. I programmatori utilizzano metodi predittivi per insegnare alle applicazioni NLP a riconoscere e comprendere in modo accurato queste caratteristiche sin dall'inizio.
Le reti neurali tradizionali gestiscono sequenze di dati che utilizzano un modello di architettura codificatore/decodificatore. Il codificatore legge ed elabora l'intera sequenza di dati di input, ad esempio una frase inglese, e la trasforma in una rappresentazione matematica compatta. Questa rappresentazione è un riepilogo che cattura l'essenza dell'input. Quindi, il decodificatore prende questo riepilogo e, passo dopo passo, genera la sequenza di output. Potrebbe trattarsi della stessa frase in un'altra lingua o di informazioni sull'intento e sul sentimento della frase.
IA generativa
La tecnologia di IA generativa utilizza i trasformatori, ovvero reti neurali che integrano un meccanismo di autoattenzione. Invece di elaborare i dati in ordine, il meccanismo consente al modello di esaminare contemporaneamente diverse parti della sequenza e determinare quali sono le parti più importanti.
Grazie all'attenzione personale, i trasformatori possono imparare da set di dati più grandi ed elaborare testi molto grandi in cui il contesto da molto lontano influenza il significato di ciò che verrà dopo.
Come funziona il processo di NLP?
In genere, il processo di NLP inizia raccogliendo e preparando dati vocali o di testo non strutturati da origini quali data warehouse nel cloud, sondaggi, e-mail o applicazioni di processi aziendali interni.
Pre-elaborazione
Il software di NLP utilizza tecniche di pre-elaborazione come la tokenizzazione, lo stemming, la lemmatizzazione e la rimozione delle stop word per preparare i dati per le varie applicazioni.
Ecco una descrizione di queste tecniche:
- La tokenizzazione suddivide una frase in singole unità di parole o frasi.
- Lo stemming e la lemmatizzazione semplificano le parole nella loro forma radice. Ad esempio, questi processi trasformano "iniziare" in "inizia".
- La rimozione delle stop word fa in modo che le parole che non aggiungono significato importante a una frase, come "per" e "con", vengano rimosse.
Addestramento
I ricercatori utilizzano i dati pre-elaborati e il machine learning per addestrare modelli di NLP per eseguire applicazioni specifiche sulla base di informazioni testuali fornite. L'addestramento di algoritmi di NLP richiede l'inserimento nel software di campioni di dati di grandi dimensioni per aumentarne l'accuratezza.
Implementazione e inferenza
Gli esperti di machine learning implementano quindi il modello o lo integrano in un ambiente di produzione esistente. Il modello di NLP riceve l'input e prevede un output per il caso d'uso specifico per cui è stato progettato. È possibile eseguire l'applicazione di NLP su dati in tempo reale e ottenere l'output richiesto.
In che modo AWS può essere utile per le tue attività di NLP?
AWS offre il set più ampio e completo di servizi di intelligenza artificiale per clienti di ogni livello di competenza. Questi servizi sono collegati a un set completo di origini dati.
- Amazon Comprehend aiuta a scoprire approfondimenti e relazioni nel testo
- Amazon Transcribe esegue il riconoscimento vocale automatico
- Amazon Translate traduce fluentemente il testo, supportando decine di combinazioni linguistiche
- Amazon Polly trasforma il testo in un parlato dal suono naturale
- Amazon Lex aiuta a creare chatbot per interagire con i clienti
- Amazon Kendra esegue una ricerca intelligente dei sistemi aziendali per trovare rapidamente i contenuti che si stanno cercando
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