Il Natural Language Processing (NLP) è un campo di studio che unisce diversi ambiti disciplinari quali l’informatica, la matematica, la linguistica  e le scienze cognitive. Nato per dare la possibilità alle macchine di leggere e interpretare il linguaggio umano, grazie alle sue molte e versatili applicazioni si sta sempre di più integrando nei processi di business di molte aziende.

Come? Scopriamolo insieme in questo articolo.

NLP: che cos’è?

Ogni tipo di testo sia scritto che parlato porta con sé informazioni da cui estrarre conoscenza e significato. Ma, mentre la produzione di parole, frasi e testi è un qualcosa che facciamo quasi senza nessuna difficoltà, la loro analisi e interpretazione potrebbe comportare dei problemi in termini di costi, tempi e consistenza. Inoltre, le informazioni provenienti da questo tipo di dati sono spesso in formato non strutturato, ovvero sono prive di uno schema organizzativo e interpretativo di base e richiedono un qualche livello di processamento, prima di essere utilizzate.

Questi problemi sono limitanti soprattutto (ma non solo) quando la quantità di informazioni da processare è grande e quando tale compito viene fatto manualmente o utilizzando dei metodi poco efficaci.

Fortunatamente i grandi passi avanti fatti del campo dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale hanno migliorato il modo di gestire il linguaggio naturale e l’interazione uomo-macchina.

Il Natural Language Processing, anche NLP, è quel ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa del trattamento informatico del linguaggio naturale. L’NLP  legge, interpreta e dà un senso al linguaggio grazie all’utilizzo di regole, euristiche e modelli di apprendimento automatico.  

Le tecniche di comprensione del linguaggio giocano un ruolo fondamentale nel migliorare l’interazione uomo-macchina: esse strutturano e preparano il linguaggio affinché le informazioni contenute in esso vengano comprese, interpretate e organizzate dalle macchine. Alcuni dei maggiori vantaggi dell’NLP sono la possibilità di fare analisi in larga scala, l’automatizzazione in real-time di procedure ripetitive e l’estrazione di conoscenza dai dati.

Nelle prossime sezioni scopriremo insieme come NLP analizza il linguaggio umano  e quali sono alcune delle sue applicazioni.

Le fasi e gli approcci del Natural Language Processing

L’NLP si divide fondamentalmente in cinque fasi:

  1. Fase morfo-lessicale: in questa fase il testo viene considerato come un insieme di stringhe composte da caratteri che vengono poi classificate in parole, frasi, paragrafi, ecc….
  2. Fase sintattica: in questa fase si stabiliscono le relazioni tra le parole, il loro ordine e la loro correttezza grammaticale.
  3. Fase semantica: in questa fase si assegna un significato  alle parole.
  4. Fase del discorso: qui i dati delle analisi precedenti vengono integrati con il discorso, ovvero con il contesto che precede e segue il dato che stiamo processando. In questo modo si possono creare delle relazioni e inferenze da cui ricavare conoscenza
  5. Fase pragmatica: i dati vengono reinterpretati alla luce del contesto e delle varie convenzioni, sociali, culturali e linguistiche.

A queste cinque, si aggiunge in alcuni casi, la fase fonologica, che si interessa dell’interpretazione e analisi dei suoni linguistici nei sistemi di riconoscimento del parlato.

Per portare avanti i task NLP si possono utilizzare diversi approcci:

  • Approcci basati su regole: fanno affidamento ad un set di regole grammaticali, sintattiche e lessicali.
  • Approcci basati sull’apprendimento automatico: in questi casi, si allena un algoritmo affinché impari ad estrarre delle caratteristiche da un insieme di dati. Questo modello viene poi testato su dei dati nuovi e, se le performance sono buone, può essere utilizzato per analizzare dati simili in modo automatico.
  • Approcci ibridi: una combinazione dei precedenti approcci, per svolgere i diversi task di una pipeline NLP.

NLP: le sue applicazioni

Sebbene il termine potrebbe non dirci molto, l’NLP è qualcosa che fa parte della nostra vita da molto tempo e che già da molti anni sta migliorando e semplificando l’interazione uomo-computer.

L’NLP è la tecnologia che sta dietro Siri, Alexa e i vari assistenti virtuali con cui ci interfacciamo ormai costantemente; è ciò che sta alla base di Google Translate o dei sistemi di correzione automatica. Persino quando facciamo acquisti online l’NLP c’è e ci aiuta a trovare più facilmente quello di cui abbiamo bisogno.

Ma le tecnologie di comprensione del linguaggio sono e possono fare molto di più:

Text Analytics per l’automatizzazione dei processi aziendali

80% dei dati che un’azienda possiede sono in formato non strutturato. In questo modo diventa difficile ricavare informazioni utili in tempi e costi limitati.

Grazie alla comprensione del linguaggio naturale, i sistemi NLP possono leggere e comprendere le informazioni di qualunque tipo di testo estraendo, classificando e ragionando sul significato di tali informazioni. Il tutto in modo veloce, automatico ed efficace.

Come può questa tecnologia portare benefici alla tua azienda? Ecco alcuni use-case:

  • Analizzare automaticamente e in modo accurato i feedback dei clienti e il loro feeling su prodotti e servizi, per comprendere il loro grado di soddisfazione e migliorare, se necessario, l’user experience.
  • Analizzare testi lunghi e complessi come quelli di contratti e documenti aziendali. Alcune tra le più importanti compagnie di revisione, quali EY, Deloitte e PwC, hanno da qualche anno introdotto con successo tecniche automatiche di comprensione del linguaggio all’interno dei  loro processi di revisione.

Information Retrieval and Information Extraction

Trovare ed estrarre informazioni da dati non strutturati richiede una comprensione profonda del linguaggio naturale la quale può essere utilizzata per:

  • automatizzare alcuni processi di back-office, quali l’estrazione di informazioni da form o modulistica.
  • selezionare personale, individuando quei cv contenenti competenze in linea con la posizione di lavoro offerta.
  • identificare ed estrarre informazioni rilevanti da testi di varia natura.

Noi abbiamo usato l’NLP per estrarre valore da una raccolta di ricette di cucina. Presto te ne parleremo.

Digital Assistance and Chatbot

Flessibilità e disponibilità da parte di un’azienda hanno un ruolo importante nel determinare la customer satisfaction. Una comunicazione multicanale, multilingue e sempre disponibile come quella offerta da ChatBot e assistenti virtuali può risolvere i dubbi e le problematiche del cliente, rispondere alle sue domande, guidarlo attraverso il customer journey, mantenendo così un contatto costante e diretto con l’azienda.

Sei una piccola o media impresa e ti stai chiedendo se questa tecnologia fa al caso tuo? Sei tu a scegliere il design del tuo assistente virtuale, così come il suo livello di complessità. In tal caso potresti preferire una versione basic in stile “FAQ intelligente”, semplice da sviluppare ma già capace di far fronte alle richieste dei tuoi clienti.

Document Management

I sistemi di analisi del linguaggio sono capaci di comprendere il contenuto di un documento e di classificarlo in base a ciò di cui parla.

  • Ciò potrebbe risultare molto utile nel mondo dell’informazione per smistare e classificare le news che arrivano in redazione, identificare il contenuto di articoli e valutarne in seguito la loro veridicità.
  • Grazie all’NLP è possibile gestire non solo il testo ma anche gli allegati delle mail per ottimizzare i processi interni e la comunicazione con il cliente.
  • O ancora, è possibile classificare i reclami e i ticket interni ed esterni in modo da rispondere tempestivamente e in modo accurato alle richieste del cliente

Data Enrichment

Come trasformare dati non strutturati in dati con valore aggiunto? Attraverso le tecniche di NLP si possono taggare e arricchire in modo automatico i dati con informazioni capaci di portare valore a te e al tuo business. Noi ti seguiremo in tutto il percorso:

  1. Data Consultancy: mettiamo a disposizione la nostra competenza, offrendo consulenza strategica sui dati, sulla gestione di quelli esistenti e sulla loro acquisizione.
  2. Data Scouting: ti aiutiamo ad acquisire i  dati necessari e  ad integrali nel tuo modello di business. Valutiamo insieme i costi e le possibili implicazioni riguardanti la privacy o le licenze.
  3. Data Cleansing: utilizziamo tecniche automatiche per pulire e filtrare i tuoi dati.
  4. Resource Creation: costruiamo dataset, ontologie e altre risorse per mantenere e monitorare i tuoi dati.
  5. Data Enrichment: arricchiamo, tagghiamo i tuoi dati con informazioni di valore.
  6. System Development: utilizziamo i dati per sviluppare servizi e tecnologie utili al tuo business.

Ti restituiremo del valore da integrare nei tuoi processi di business per fare analisi, previsioni e  prendere decisioni data-driven, ottimizzando così le risposte che il tuo business è capace di dare all’ambiente che lo circonda.

Brand Monitoring

In una società dell’informazione come la nostra dove le notizie si diffondono in fretta, soprattutto sui canali social, sapere cosa si dice del nostro brand è molto importante. I sistemi di comprensione e analisi del linguaggio ci aggiornano sulle menzioni e i riferimenti al nostro business permettendoci di rispondere in modo tempestivo a recensioni, reclami o malcontento.

[per approfondire il tema clicca qui]

 

Linked Data

I dati da soli non bastano: per ricavarne valore bisogna non solo arricchirli ma anche collegarli tra di loro. Questo è ciò che fanno i Linked Data: collegano le risorse e i dati presenti sul web per creare delle basi di conoscenza profonde e aggiornate.

Le tecniche di comprensione del linguaggio precedono e aiutano il processo di interconnessione di dati e risorse.

Questa tecnologia può essere sfruttata a livello aziendale in due direzioni: internamente, per collegare le risorse presenti in azienda e creare una rete di conoscenza con i contenuti aziendali per il personale e i clienti; esternamente, collegando i contenuti aziendali a risorse esterne apportando così ulteriore valore al tuo business.

Il banking sta già utilizzando i Linked Data per conoscere meglio i suoi clienti, aprirsi a nuove fasce demografiche o identificare frodi e falle nelle relazioni finanziarie.

Anche il mondo dell’editoria digitale ha sperimentato i  benefici dell’ interconnessione di dati e risorse, con lo sviluppo di sistemi di catalogazione di archivi, classificazione di risorse e news da  esplorare in modo smart per temi, persone, luoghi e  molto altro.

Stiamo preparando dei contenuti per spiegarti meglio come abbiamo integrato i Linked Data nel mondo dell’editoria culinaria.

Soluzioni AI per la tua azienda?

Oltre l’’entusiasmo iniziale, spesso la parola intelligenza artificiale spaventa. I progetti in questo settore sono spesso lunghi, complessi e non apportano sempre un immediato ROI. Ma dietro il fallimento spesso si nasconde la mancanza di pianificazione, di un team di esperti e delle tecnologie adatte.

Gruppo RES ha acquisito negli anni le competenze per superare tali ostacoli. Nel proporre soluzioni tecnologiche, pensiamo prima di tutto al nostro cliente e a quelle che possono essere le sue esigenze.  In base a queste, il nostro team di esperti studia le soluzioni migliori in termini di risultati, tempi, costi e ROI.

Il Natural Language Processing non è un qualcosa di magico o futuristico, ma una combinazione di tecnologia e competenze multidisciplinari, le cui applicazioni possono e hanno già cambiato il modo di fare business di molte realtà aziendali.