NPL - Elaborazione del linguaggio naturale

Cos’è l’NPL?

L'elaborazione del linguaggio naturale, o NLP (Natural Language Processing), è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai sistemi informatici di comprendere, interpretare, controllare e capire il linguaggio umano. Utilizza la linguistica computazionale abbinata a modelli di machine learning e deep learning per elaborare il linguaggio umano. Il linguaggio umano viene elaborato in dati testuali o vocali per capire l'intento/sentiment degli utenti.

I programmi informatici facilitano la traduzione di testi da una lingua all'altra, rispondono a comandi e riassumono grandi volumi di dati in tempo reale. Le aziende, ad esempio, utilizzano formati testuali e vocali per comunicare tramite email, social media, audio/video e così via.

Importanza dell’NLP

  • Elaborare, valutare e archiviare le informazioni
  • Implementare i chatbot per il servizio clienti
  • Classificazione ed estrazione del testo

L'NPL sfrutta le seguenti tecniche per analizzare il linguaggio umano.

  • Analisi del sentiment: analizza il testo per riconoscere i sentiment e capire l'opinione dei clienti.
  • Riassunto: sintetizza testi lunghi, mantenendo i concetti e le informazioni chiave.
  • Estrazione delle parole chiave: identifica ed estrae le parole chiave essenziali per SEO, visualizzazione dei dati e analisi.
  • Tokenizzazione: divide parole e caratteri in unità più piccole chiamate token per la pre-elaborazione, la segmentazione e l'elaborazione del linguaggio.

Come funziona l’NPL?

L’NLP utilizza algoritmi informatici che impiegano diversi tool e tecniche per elaborare e analizzare il linguaggio umano, in modo che i computer possano comprendere e rispondere creando testi, messaggi e conversazioni significativi.

Tutte queste tecniche estraggono informazioni specifiche dal testo indicato. Comprendono la tokenizzazione, l’assegnazione di tag a parti del testo, il parsing sintattico, il riconoscimento delle entità nominate, l'analisi semantica e la generazione del linguaggio.

La tokenizzazione è la fase iniziale dell’NLP in cui il testo viene suddiviso in singole parole o frasi chiamate token. Gli algoritmi ottengono così una comprensione di base della struttura e del contesto del testo, per facilitare l'elaborazione e l'analisi. I token di parole sono separati da spazi vuoti e i token delle frasi da interruzioni. La tokenizzazione di alto livello viene utilizzata per le collocazioni (parole che si abbinano tra loro), ad esempio "fast food".

Il tagging di parti del discorso assegna a ogni token etichette appropriate, indicandone la categoria grammaticale (ad es. sostantivo, verbo, aggettivo, pronome, preposizione, congiunzione). Questo aiuta a capire la struttura grammaticale di una frase da analizzare. Il parsing sintattico analizza la struttura della frase per capire la relazione tra parole e sintagmi. Individua il soggetto, il predicato e l'oggetto della frase, consentendo all'algoritmo di comprendere il significato delle frasi.

Inoltre, la NER (Named Entity Recognition) identifica e categorizza entità nominate quali nomi, luoghi oppure organizzazioni; estrae le informazioni essenziali da quelle successive e facilita l'estrazione di informazioni e l'analisi del sentiment. Ad esempio, nella frase "Giorgio insegna l'inglese", una persona (Giorgio) è correlata all'oggetto (l'inglese) dalla categoria semantica "insegna".

L'analisi semantica va oltre la sintassi per capire il significato del testo ed estrarre le informazioni pertinenti, analizza il testo e ne interpreta lo scopo. Infine, la generazione del linguaggio comporta la creazione di risposte simili a quelle umane o di un testo coerente utilizzando i dati estratti dalle fasi precedenti.

A cosa può servire l’NPL?

L’NPL è presente in diversi settori.

Sanità: l’NLP può estrarre e analizzare informazioni mediche da dati clinici, documenti di ricerca e cartelle dei pazienti per migliorare l'efficienza e la precisione dei documenti. Analizza i sintomi e l’anamnesi del paziente per supportare la diagnosi e le raccomandazioni terapeutiche. Automatizza attività quali la codifica e la fatturazione in campo medico, migliora il processo decisionale clinico analizzando i sintomi e le cartelle cliniche dei pazienti, oltre ad aiutare a estrarre informazioni utili da dati medici su vasta scala per la ricerca clinica.

Finanza: l’NLP svolge un ruolo fondamentale nell'analisi delle notizie finanziarie, nella sintesi dei report degli analisti e nell'estrazione di informazioni da documenti finanziari quali resoconti annuali e documentazione obbligatoria. L'analisi dei dati di testo con modelli sospetti aiuta a impedire violazioni della sicurezza e attività fraudolente.

L’NLP può anche contribuire alla gestione dei rischi estraendo e analizzando le informazioni contenute nei contratti legali e negli accordi finanziari. I chatbot basati su NLP aiutano a fornire servizi di consulenza finanziaria personalizzati e ad automatizzare i processi di supporto ai clienti nel settore bancario e finanziario.

eCommerce e vendita al dettaglio: l’NLP analizza i feedback e le recensioni dei clienti per capire i sentiment relativi al prodotto e trovare metodi per migliorare il prodotto/servizio. È inoltre possibile inviare suggerimenti personalizzati sui prodotti in base alle preferenze del cliente e alla sua cronologia di navigazione. Con l'aiuto dell’NLP, le aziende possono monitorare i processi dei concorrenti e le tendenze del mercato.

Servizio clienti: l’NLP può migliorare la customer experience dei clienti e snellire le operazioni. I chatbot e gli assistenti virtuali basati su NLP sono in grado di comprendere le domande dei clienti, fornire risposte pertinenti e gestire le transazioni di base. L’NLP è inoltre in grado di analizzare i feedback dei clienti, i post sui social media o le interazioni con il supporto clienti per ottenere informazioni sul sentiment dei clienti e migliorare la qualità del servizio.

Marketing e pubblicità: l’NLP può contribuire ad automatizzare la creazione di contenuti per le campagne di marketing, l'email marketing e le descrizioni dei prodotti. Inoltre, aiuta a monitorare la presenza del brand sui canali dei social media per gestire la reputazione e costruire una solida base di clienti.

Istruzione: gli istituti scolastici possono utilizzare l’NLP per valutare i compiti e gli scritti, fornendo un rapido feedback agli studenti. Inoltre, può aiutarli a capire la grammatica, la pronuncia e il vocabolario.

Risorse umane: le organizzazioni possono utilizzare l’NLP per analizzare i curricula e le candidature per scegliere i candidati ideali identificando le giuste competenze e qualifiche. Possono valutare i sondaggi sul feedback dei dipendenti per comprendere il sentiment e il coinvolgimento dei dipendenti.

Pubblica amministrazione e servizi pubblici: l’NLP analizza i documenti della pubblica amministrazione e i testi legislativi per estrarre informazioni, valutare l'impatto delle policy e migliorare il processo decisionale.

In che modo possiamo utilizzare l’NLP?

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