Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un ramo dell'intelligenza artificiale che si occupa di come i computer comprendono e elaborano grandi volumi di dati in linguaggio naturale. Studia il linguaggio naturale come input e lo scompone per una facile elaborazione.
Gli sviluppi dell'NLP hanno portato allo sviluppo di dispositivi intelligenti interattivi e software di sintesi vocale. Questo tipo di software, noto anche come sintesi vocale o generazione vocale, può aggiungere voci sintetizzate a siti web o applicazioni.
Negli ultimi dieci anni, un cambiamento drammatico nella ricerca NLP ha portato all'uso estensivo di tecniche statistiche come l'apprendimento automatico (ML) e il data mining. L'NLP combina informatica, linguistica e ML per studiare il metodo di comunicazione tra computer e umani in linguaggio naturale.
Vantaggi dell'elaborazione del linguaggio naturale
L'NLP ha diversi vantaggi per le aziende, tra cui:
- Aiuta ad analizzare grandi set di dati. Le aziende si imbattono ogni giorno in vasti set di dati non strutturati. Ci vorrebbero giorni o settimane per analizzarli manualmente. La tecnologia NLP aiuta ad analizzare e elaborare tali dati massicci in modo accurato e veloce.
- Fornisce un'analisi imparziale. I decisori possono essere influenzati da fattori esterni che potrebbero influenzare la loro analisi, o avere bias cognitivi, che possono portare a errori nell'analisi. L'NLP fornisce un'analisi imparziale e obiettiva, riducendo qualsiasi possibilità di errori.
- Migliora le esperienze dei clienti. L'NLP aiuta a comprendere le domande dei clienti e a rispondere loro per una risoluzione più rapida. Esempi includono chatbot e assistenti virtuali.
Tecniche di elaborazione del linguaggio naturale
L'NLP è diventato sempre più cruciale per le aziende per ottenere un vantaggio competitivo e fornire servizi personalizzati ai loro clienti. Di seguito sono riportate alcune tecniche che le aziende utilizzano per sfruttare l'NLP.
Di seguito sono riportate alcune tecniche NLP notevoli che le aziende possono utilizzare.
- Analisi del sentimento è la dissezione dei dati, come testo o voce, per determinare se è positivo, neutro o negativo. Trasforma enormi volumi di feedback o recensioni dei clienti in risultati quantificati.
- Riconoscimento delle entità nominate tagga nomi di organizzazioni, persone o nomi propri nel testo e li estrae per ulteriori studi.
- Riassunto del testo scompone il gergo in termini semplici.
- Modellazione dei temi utilizza programmi di intelligenza artificiale per taggare e raggruppare cluster con argomenti comuni.
- Classificazione del testo organizza grandi volumi di dati non strutturati.
- Estrazione di parole chiave semplifica il compito di individuare i dati più rilevanti all'interno del testo.
- Lemmatizzazione e stemming illustrano come i dati testuali vengono divisi, taggati e organizzati in base al radice o alla definizione.
Casi d'uso dell'elaborazione del linguaggio naturale
In molte applicazioni del mondo reale, l'intelligenza artificiale è alimentata dall'elaborazione del linguaggio naturale, alcune delle quali sono discusse di seguito.
- Rilevamento dello spam. L'NLP è il principale strumento di rilevamento dello spam. Esamina le email per il linguaggio che denota frequentemente spam o phishing. L'uso eccessivo di frasi finanziarie, grammatica riconoscibilmente scadente, linguaggio intimidatorio, urgenza impropria o nomi aziendali scritti male sono segnali di allarme. Uno dei pochi problemi NLP che gli esperti ritengono "largamente risolto" è il rilevamento dello spam.
- Traduzione automatica. Google Translate è una tecnologia NLP facilmente accessibile. Piuttosto che sostituire parole da una lingua all'altra, la traduzione automatica deve catturare con precisione il significato e il tono della lingua di origine per produrre materiale che abbia lo stesso significato e l'effetto desiderato nella lingua di destinazione. Il testo tradotto in una lingua e poi di nuovo nell'originale è un ottimo approccio per testare qualsiasi software di traduzione automatica.
- Chatbot e assistenti virtuali. Gli assistenti virtuali utilizzano riconoscimento vocale per trovare schemi nei comandi vocali e generazione del linguaggio naturale per rispondere in modo appropriato. Un esempio è Siri di Apple.
- Analisi del sentimento nei social media. L'NLP è emerso come uno strumento commerciale cruciale per rivelare intuizioni nascoste dai dati dalle piattaforme di social network. L'analisi del sentimento può esaminare il linguaggio utilizzato nei social media post, commenti e recensioni per estrarre atteggiamenti ed emozioni in risposta a prodotti, promozioni ed eventi. Le aziende possono utilizzare queste informazioni per creare nuovi prodotti e lanciare nuove iniziative di marketing.
- Riassunto del testo. Questo utilizza tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per elaborare enormi quantità di testo digitale e fornire riassunti per indici, database di ricerca o utenti impegnati che non hanno tempo per leggere il testo completo. Il miglior software di riassunto del testo utilizza la generazione del linguaggio naturale (NLG) e il ragionamento semantico per riassumere il contesto rilevante e le conclusioni.
Elaborazione del linguaggio naturale vs. text mining
L'elaborazione del linguaggio naturale insegna alle macchine a comprendere il linguaggio naturale. Sebbene i computer comprendano le informazioni strutturate, diventa una sfida comprendere le lingue umane, i testi e le voci che rientrano nei dati non strutturati.
Il text mining è una tecnica che estrae indici numerici critici dal testo. Di conseguenza, rende diversi algoritmi capaci di accedere alle informazioni nel contenuto testuale. Le informazioni possono essere estratte per creare riassunti da un documento. Il text mining è un sistema di intelligenza artificiale che elabora dati da vari contenuti basati su testo. Molti algoritmi di deep learning vengono applicati per valutare accuratamente il testo.
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Sagar Joshi
Sagar Joshi is a former content marketing specialist at G2 in India. He is an engineer with a keen interest in data analytics and cybersecurity. He writes about topics related to them. You can find him reading books, learning a new language, or playing pool in his free time.
