Comprensione del Linguaggio Naturale (NLU)

Che cos'è la comprensione del linguaggio naturale (NLU)?

La comprensione del linguaggio naturale (NLU), una forma di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), consente agli utenti di comprendere meglio il testo attraverso algoritmi di apprendimento automatico e metodi statistici. Questi algoritmi prendono il linguaggio come input e forniscono una varietà di output in base al compito richiesto, tra cui il tagging delle parti del discorso, la sintesi automatica, il riconoscimento delle entità nominate (NER), l'analisi del sentimento, il rilevamento delle emozioni, il parsing, la tokenizzazione, la lemmatizzazione, il rilevamento della lingua e altro ancora.

L'NLP è la categoria madre o il concetto generale. È una forma di tecnologia di intelligenza artificiale (AI) che mira a dare un senso al linguaggio umano. L'NLP aiuta i computer a comprendere, interpretare e replicare le caratteristiche del linguaggio umano.

L'NLP nel suo complesso è un sottoinsieme dell'AI. L'AI è uno spazio molto generale e ampio, con una serie di diverse sottocategorie, tra cui piattaforme AI, chatbot, deep learning e machine learning. Il deep learning diventa ancora più granulare con ulteriori sottocategorie, come NLP, riconoscimento vocale e visione artificiale (riconoscimento delle immagini). Ciascuna di queste sottocategorie offre agli utenti una funzionalità molto diversa che può essere potenzialmente preziosa per le aziende in futuro.

Tipi di comprensione del linguaggio naturale (NLU)

A seconda di ciò per cui viene utilizzata l'NLU o del settore in cui si trova un'azienda, verrà utilizzato uno dei diversi tipi di NLU.

• Tagging delle parti del discorso: Questo tipo di NLU consente alle aziende di etichettare il loro testo per parti del discorso, come nomi, verbi e preposizioni. Questo può aiutare gli utenti a comprendere la semantica dei loro documenti e ottenere una migliore comprensione dei loro dati testuali.
• Riconoscimento delle entità nominate (NER): Il NER è un tipo di estrazione delle informazioni che può classificare le entità nominate (ad esempio, luoghi, persone e località) menzionate nel testo non strutturato in categorie predefinite.

• Sintesi automatica: Può essere difficile per gli esseri umani riassumere rapidamente e correttamente un grande corpus di testo. L'NLU può essere utilizzata per riassumere il testo, dando ai ricercatori, agli utenti aziendali o a chiunque abbia bisogno di un rapido riassunto un vantaggio.
• Analisi del sentimento: I testi possono presentare sentimenti positivi o negativi. I dati testuali delle interazioni con il servizio clienti possono essere analizzati utilizzando l'NLU, consentendo ai responsabili del servizio clienti di comprendere molte interazioni in vari punti di contatto e il tipo di sentimenti che presentano.

Vantaggi dell'utilizzo della comprensione del linguaggio naturale (NLU)

L'NLU non è una tecnologia utilizzata solo dai professionisti dell'AI e dagli sviluppatori esperti. Piuttosto, viene utilizzata in una serie di aree software, fornendo vantaggi tangibili agli utenti aziendali.

• Scalabilità: Gli esseri umani sono bravi nell'analisi, ma le loro capacità analitiche possono crollare quando la quantità di dati è vasta e quando devono produrre risultati in tempi record. La tecnologia alimentata da NLU non si stressa, non si sente sotto pressione o stanca. Può analizzare una quantità (relativamente) piccola di dati o un grande corpus di testo con facilità, velocità e precisione. Questo può essere scalato su dataset testuali di un'azienda e vari casi d'uso.
• Scoprire tendenze: L'NLU può fare un ottimo lavoro nel trovare tendenze e modelli nei dati testuali. Attraverso nuvole di parole, grafici e diagrammi, e altro ancora, l'NLU può fornire agli utenti una profonda comprensione di ciò che sta realmente accadendo sotto la superficie.
• Empower utenti non tecnici: Gran parte della tecnologia NLU sul mercato è no-code o low-code, il che consente agli utenti non tecnici di trarre vantaggio dalla tecnologia. Sono finiti i giorni in cui era necessario rivolgersi a un data scientist o a un professionista IT per comprendere i dati linguistici.

Impatto dell'utilizzo della comprensione del linguaggio naturale (NLU)

 Molte aree software sono positivamente influenzate dall'NLU: 

• Chatbot: Le interfacce conversazionali in diverse varianti, che si tratti di chatbot o di assistenti virtuali intelligenti (il loro cugino più intelligente), sono notevolmente migliorate quando vengono integrate con l'NLU. Con l'NLU, gli utenti possono avere conversazioni naturali e simili a quelle umane con la loro tecnologia, consentendo loro di ottenere dettagli sui prodotti, procurarsi informazioni HR, prenotare voli e molto altro. Senza l'NLU, le interfacce conversazionali dovranno sostanzialmente accontentarsi di barre dei menu.
• Analisi dei contratti: Il software di analisi dei contratti fornisce approfondimenti dai dati estratti dai contratti per aiutare le aziende a mantenere i termini coerenti in tutti i loro contratti. Questo tipo è potenziato dall'NLU.
• Intelligenza di mercato: Il software di intelligenza di mercato raccoglie informazioni pubblicamente disponibili su aziende e individui da una varietà di fonti e le utilizza per creare record o combinarle con dati CRM esistenti. Utilizzando l'NLU, può comprendere meglio le informazioni che raccoglie.
• Ricerca sui brevetti: Il software di ricerca sui brevetti, a volte chiamato software di ricerca sulla proprietà intellettuale, aiuta a gestire il processo di ricerca e analisi dei brevetti. Questo software può contenere funzionalità di ricerca semantica alimentate da NLP per fornire un contesto aggiuntivo alle ricerche.
• Automazione dei processi robotici (RPA): Il software RPA utilizza bot per automatizzare compiti di routine all'interno delle applicazioni software solitamente eseguiti dai dipendenti di un'azienda. Molte soluzioni in questa categoria forniscono capacità NLP per comprendere il testo nei documenti e nelle applicazioni.

Elementi di base della comprensione del linguaggio naturale (NLU)

Le soluzioni NLU possono variare nel modo in cui sono confezionate o fornite, ma un'offerta completa includerà i seguenti elementi:

• Capacità di consumare dati testuali: Con il linguaggio naturale al suo centro, questa tecnologia deve fornire la capacità di consumare vari tipi di dati testuali da diverse fonti.
• Capacità di dare un senso ai dati testuali: Come output, l'NLU deve fornire all'utente finale qualcosa che dia un senso al testo, come NER, analisi del sentimento o sintesi automatica.

Best practice per la comprensione del linguaggio naturale (NLU)

Per far funzionare la comprensione del linguaggio naturale, segui queste best practice:

• Avere dati puliti: Se i dati sono pieni di dati irrilevanti o errati, aspettati che i risultati siano difettosi. Il miglior algoritmo è solo buono quanto i dati che gli vengono presentati.
• Comprendere i dati: L'NLU, come altre varietà di AI, non è magia. Pertanto, non avrà automaticamente tutte le risposte alle domande che non hai ancora posto. Pertanto, è imperativo avere una comprensione dei tipi di domande che si stanno affrontando, nonché dei dettagli di base dei dati testuali in questione. Da quel punto di partenza, l'NLU può aiutare a comprendere modelli e tendenze.

Comprensione del linguaggio naturale (NLU) vs. generazione del linguaggio naturale (NLG)

Sia l'NLU che la NLG sono sottocategorie dell'NLP.  La prima prende il testo come input e fornisce una sorta di intuizione correlata al testo come output. La seconda presenta i dati (ad esempio, grafici e diagrammi) in un modo comprensibile e naturale.