Migliori Software di 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, inclusi il tagging delle parti del discorso, la sintesi automatica, il riconoscimento delle entità nominate, l'analisi del sentimento, il rilevamento delle emozioni, il parsing, la tokenizzazione, la lemmatizzazione, il rilevamento della lingua e altro ancora.
Alcuni esempi di casi d'uso includono chatbot, applicazioni di traduzione e strumenti di monitoraggio dei social media che scansionano Facebook e Twitter per le menzioni. Gli algoritmi NLU sono un esempio di algoritmo di deep learning e possono essere un'offerta preconfezionata in una piattaforma AI.
Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria della Comprensione del Linguaggio Naturale, un prodotto deve:
Fornire un algoritmo di deep learning specificamente per l'interazione con il linguaggio umano Connettersi con pool di dati linguistici per apprendere una soluzione o funzione specifica Consumare il linguaggio come input e fornire una soluzione in outputIl miglior Software di comprensione del linguaggio naturale (NLU) a colpo d'occhio
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Stanford CoreNLP fornisce un insieme di strumenti di analisi del linguaggio naturale che possono fornire le forme base delle parole, le loro parti del discorso, se sono nomi di aziende, persone, ecc.,
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La libreria Apache OpenNLP è un toolkit basato sull'apprendimento automatico per l'elaborazione del testo in linguaggio naturale che supporta i comuni compiti di NLP, come la tokenizzazione, la segmen
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Che cos'è il software di comprensione del linguaggio naturale?
La comprensione del linguaggio naturale, un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), effettua previsioni o decisioni basate sui dati testuali. Questi algoritmi di apprendimento possono essere integrati all'interno delle applicazioni per fornire funzionalità di intelligenza artificiale (AI) automatizzate. È necessaria una connessione a una fonte di dati affinché l'algoritmo possa apprendere e adattarsi nel tempo.
Estrarre informazioni utili dai dati numerici contenuti nei sistemi ERP, nel software CRM o nel software di contabilità è una cosa, ma ottenere informazioni da fonti di dati non strutturati è inestimabile. Senza un software dedicato a questo compito, le aziende devono spendere tempo e risorse significative per costruire modelli di comprensione del linguaggio naturale o indagare in modo approssimativo i dati.
Questi algoritmi possono essere sviluppati con apprendimento supervisionato o non supervisionato. L'apprendimento supervisionato comporta l'addestramento di un algoritmo per determinare un modello di inferenza fornendogli dati coerenti per produrre un output ripetuto e generale. L'addestramento umano è necessario per questo tipo di apprendimento. Gli algoritmi non supervisionati raggiungono autonomamente un output e sono una caratteristica degli algoritmi di deep learning. L'apprendimento per rinforzo è la forma finale di apprendimento automatico, che consiste in algoritmi che comprendono come reagire in base alla loro situazione o ambiente.
Gli utenti finali delle applicazioni intelligenti potrebbero non essere consapevoli che uno strumento software quotidiano utilizza un algoritmo di apprendimento automatico per fornire un'automazione di qualche tipo. Inoltre, le soluzioni di apprendimento automatico per le aziende possono essere offerte in un modello di machine learning as a service (MLaaS).
Cosa significa NLU?
NLU sta per Natural Language Understanding, che è un sottoinsieme dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Quali tipi di software di comprensione del linguaggio naturale esistono?
La comprensione del linguaggio naturale, nella sua essenza, consente alle macchine di comprendere il linguaggio umano in forma parlata o scritta. Ci sono due metodi chiave con cui questo può essere realizzato.
Sistemi basati sull'apprendimento automatico
Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi statistici. Imparano a svolgere compiti basati sui dati di addestramento che ricevono e adattano i loro metodi man mano che vengono elaborati più dati. Utilizzando una combinazione di apprendimento automatico, deep learning e reti neurali, gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale affinano le proprie regole attraverso l'elaborazione e l'apprendimento ripetuti.
Sistemi basati su regole
Questo sistema utilizza regole linguistiche attentamente progettate. Questo approccio è stato utilizzato all'inizio dello sviluppo dell'elaborazione del linguaggio naturale ed è ancora utilizzato.
Quali sono le caratteristiche comuni del software di comprensione del linguaggio naturale?
Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno del software di comprensione del linguaggio naturale che possono aiutare gli utenti a comprendere meglio i dati testuali:
Tagging delle parti del discorso (POS): Con il tagging POS, gli utenti possono analizzare il testo per parti del discorso. Questo può aiutare a scomporre le frasi in parti componenti per comprenderle.
Riconoscimento delle entità nominate (NER): Le frasi sono composte da varie entità, dai nomi delle strade ai cognomi, ai luoghi e altro ancora. Con il NER, si possono estrarre queste entità. Queste entità estratte possono quindi essere alimentate automaticamente in altri sistemi.
Analisi del sentimento: Il linguaggio può essere positivo, negativo o neutro. Utilizzando tecniche di analisi del sentimento, si può inserire un testo e ottenere il sentimento (positivo o negativo) di quel testo.
Rilevamento delle emozioni: Simile all'analisi del sentimento, il rilevamento delle emozioni può rilevare l'emozione del linguaggio umano, sia scritto che parlato. Nonostante la ricerca che lo supporta, questo metodo è stato messo in discussione e la sua veridicità è stata contestata.
Quali sono i vantaggi del software di comprensione del linguaggio naturale?
La comprensione del linguaggio naturale è utile in molti contesti e settori diversi.
Sviluppo di applicazioni: L'NLU guida lo sviluppo di applicazioni AI che semplificano i processi, identificano i rischi e migliorano l'efficacia.
Efficienza: Le applicazioni alimentate da NLU migliorano costantemente grazie al riconoscimento del loro valore e alla necessità di rimanere competitive nei settori in cui vengono utilizzate. Aumentano anche l'efficienza dei compiti ripetibili. Un esempio lampante di ciò può essere visto nell'eDiscovery, dove l'apprendimento automatico ha creato enormi progressi nell'efficienza con cui vengono esaminati i documenti legali e vengono identificati quelli rilevanti.
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 attraverso i dataset di testo 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 accadendo sotto la superficie.
Empowerment degli utenti non tecnici: Gran parte della tecnologia NLU sul mercato è no-code o low-code, il che consente agli utenti non tecnici di beneficiare della tecnologia. Sono finiti i giorni in cui era necessario rivolgersi a un data scientist o a un professionista IT per comprendere i dati linguistici.
Chi utilizza il software di comprensione del linguaggio naturale?
L'NLU ha applicazioni in quasi tutti i settori. Alcuni settori che beneficiano delle applicazioni NLU includono servizi finanziari, cybersecurity, reclutamento, servizio clienti, energia e regolamentazione.
Marketing: Le applicazioni di marketing alimentate da NLU aiutano i marketer a identificare le tendenze dei contenuti, a modellare la strategia dei contenuti e a personalizzare i contenuti di marketing.
Finanza: Le istituzioni di servizi finanziari stanno aumentando l'uso delle applicazioni alimentate da NLU per rimanere competitive con altre nel settore che stanno facendo lo stesso. Alcuni esempi possono includere la ricerca tra migliaia di richieste di assicurazione e l'identificazione di quelle con un alto potenziale di essere fraudolente. Il processo è simile e l'algoritmo di apprendimento automatico può digerire i dati per raggiungere l'obiettivo desiderato più rapidamente.
Risorse umane: I curriculum sono lunghi e pieni di parole. Pertanto, la tecnologia di comprensione del linguaggio naturale può aiutare i reclutatori a esaminare grandi quantità di curriculum e altri dati testuali per comprendere meglio i candidati.
Quali sono le alternative al software di comprensione del linguaggio naturale?
Le alternative al software di comprensione del linguaggio naturale possono sostituire questo tipo di software, parzialmente o completamente:
Software di apprendimento automatico: Il software di comprensione del linguaggio naturale (NLU) è specificamente collegato e utilizzato per i dati testuali. Se si cerca algoritmi di apprendimento automatico di uso più generale, il software di apprendimento automatico sarebbe una buona categoria da perseguire.
Software di analisi del testo: Il software NLU è orientato a incorporare le capacità NLU in altre applicazioni o sistemi. Il software di analisi del testo, tuttavia, è una soluzione universale costruita per analizzare qualsiasi dato testuale. Le aziende che desiderano concentrarsi sull'analisi dei propri dati testuali, come quelli provenienti da sondaggi, siti di recensioni, social media e strumenti di servizio clienti, possono sfruttare il software di analisi del testo per raggiungere questo obiettivo. Questo software consente alle aziende di consolidare e analizzare i propri dati testuali all'interno di una singola piattaforma.
Software correlato al software di comprensione del linguaggio naturale
Le soluzioni correlate che possono essere utilizzate insieme al software di comprensione del linguaggio naturale includono:
Software di chatbot: Le aziende che cercano una soluzione AI conversazionale pronta all'uso possono sfruttare i chatbot. Gli strumenti specificamente orientati alla creazione di chatbot aiutano le aziende a utilizzare i chatbot pronti all'uso, con poca o nessuna esperienza di sviluppo o codifica necessaria.
Software di piattaforme bot: Le aziende che desiderano costruire il proprio chatbot possono beneficiare delle piattaforme bot, che sono strumenti utilizzati per costruire e distribuire chatbot interattivi. Queste piattaforme forniscono strumenti di sviluppo come framework e set di strumenti API per la creazione di bot personalizzabili.
Assistenti virtuali intelligenti (IVAs): Le aziende che desiderano un'AI conversazionale con forti capacità di comprensione del linguaggio naturale dovrebbero considerare gli IVAs. Gli IVAs comprendono una gamma di diversi intenti da un singolo enunciato e possono persino comprendere risposte che non sono esplicitamente programmate utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Con l'uso dell'apprendimento automatico e del deep learning, gli IVAs possono crescere in modo intelligente e comprendere un vocabolario più ampio e il linguaggio colloquiale, oltre a fornire risposte più precise e corrette alle richieste.
Sfide con il software di comprensione del linguaggio naturale
Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide.
Preparazione dei dati: Una potenziale preoccupazione è preparare i dati per essere ingeriti dallo strumento NLU. I dati devono essere memorizzati correttamente, sia che si tratti di un database o di un data warehouse. Gli utenti potrebbero richiedere l'assistenza IT o un amministratore dedicato per garantire che lo strumento di analisi del testo possa consumare i dati.
Resistenza all'automazione: Uno dei maggiori problemi potenziali con le applicazioni alimentate da apprendimento automatico, come l'NLU, risiede nel rimuovere gli esseri umani dai processi. Questo è particolarmente problematico quando si osservano tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma. Rimuovendo completamente gli esseri umani dal ciclo di sviluppo del prodotto, le macchine sono dotate del potere di decidere in situazioni di vita o di morte.
Sicurezza dei dati: Le aziende devono considerare le opzioni di sicurezza per garantire che gli utenti corretti vedano i dati corretti. Devono anche avere opzioni di sicurezza che consentano agli amministratori di assegnare agli utenti verificati diversi livelli di accesso alla piattaforma.
Quali aziende dovrebbero acquistare il software di comprensione del linguaggio naturale?
Il riconoscimento dei modelli può aiutare le aziende in vari settori. Previsioni efficaci ed efficienti possono aiutare queste aziende a prendere decisioni informate dai dati, come la determinazione dinamica dei prezzi basata su una gamma di punti dati.
Retail: Un sito di e-commerce può sfruttare un'interfaccia di programmazione delle applicazioni (API) NLU per creare esperienze ricche e personalizzate per ogni utente.
Intrattenimento: Le organizzazioni mediatiche possono sfruttare l'NLU per esaminare i loro script e altri contenuti per catalogare e categorizzare il loro materiale.
Finanza: Le istituzioni finanziarie possono analizzare i contratti e condurre analisi del sentimento e riconoscimento delle entità nominate per comprendere meglio questi documenti e per scalare le operazioni.
Come acquistare il software di comprensione del linguaggio naturale
Raccolta dei requisiti (RFI/RFP) per il software di comprensione del linguaggio naturale
Se un'azienda sta iniziando e cerca di acquistare il suo primo software NLU, ovunque si trovi nel processo di acquisto, g2.com può aiutare a selezionare il miglior software di apprendimento automatico per loro.
Prendere una visione olistica dell'azienda e identificare i punti critici può aiutare il team a creare un elenco di criteri. L'elenco serve come guida dettagliata che include sia le funzionalità necessarie che quelle desiderabili, inclusi budget, funzionalità, numero di utenti, integrazioni, requisiti di sicurezza, soluzioni cloud o on-premises e altro ancora. A seconda della portata della distribuzione, potrebbe essere utile produrre un RFI, un elenco di una pagina con alcuni punti elenco che descrivono ciò che è necessario da una piattaforma di apprendimento automatico.
Confrontare i prodotti di software di comprensione del linguaggio naturale
Creare una lista lunga
Dal soddisfare le esigenze funzionali aziendali all'implementazione, le valutazioni dei fornitori sono una parte essenziale del processo di acquisto del software. Per facilitare il confronto, dopo che le demo sono complete, è utile preparare un elenco coerente di domande riguardanti esigenze e preoccupazioni specifiche da porre a ciascun fornitore.
Creare una lista corta
Dalla lista lunga dei fornitori, è consigliabile restringere la lista dei fornitori e arrivare a una lista più corta di contendenti, preferibilmente non più di tre o cinque. Con questa lista in mano, le aziende possono produrre una matrice per confrontare le funzionalità e i prezzi delle varie soluzioni.
Condurre demo
Per garantire che il confronto sia approfondito, l'utente dovrebbe dimostrare ogni soluzione nella lista corta con lo stesso caso d'uso e dataset. Questo permetterà all'azienda di valutare come ogni fornitore si confronta con la concorrenza.
Selezione del software di comprensione del linguaggio naturale
Scegliere un team di selezione
Prima di iniziare, è fondamentale creare un team vincente che lavorerà insieme durante l'intero processo, dall'identificazione dei punti critici all'implementazione. Il team di selezione del software dovrebbe essere composto da membri dell'organizzazione che abbiano il giusto interesse, le competenze e il tempo per partecipare a questo processo. Un buon punto di partenza è mirare a tre-cinque persone che ricoprano ruoli come il principale decisore, il project manager, il proprietario del processo, il proprietario del sistema o l'esperto di materia del personale, oltre a un responsabile tecnico, un amministratore IT o un amministratore della sicurezza. Nelle aziende più piccole, il team di selezione dei fornitori può essere più piccolo, con meno partecipanti che svolgono più compiti e assumono più responsabilità.
Negoziazione
I prezzi sulla pagina dei prezzi di un'azienda non sono sempre fissi (anche se alcune aziende non si muoveranno). È imperativo aprire una conversazione riguardo ai prezzi e alle licenze. Ad esempio, il fornitore potrebbe essere disposto a concedere uno sconto per contratti pluriennali o per raccomandare il prodotto ad altri.
Decisione finale
Dopo questa fase, e prima di impegnarsi completamente, si consiglia di avviare un test o un programma pilota per testare l'adozione con un piccolo campione di utenti. Se lo strumento è ben utilizzato e ben accolto, l'acquirente può essere sicuro che la selezione sia stata corretta. In caso contrario, potrebbe essere il momento di tornare al tavolo da disegno.
Quanto costa il software di comprensione del linguaggio naturale?
Il software NLU è generalmente disponibile in diversi livelli, con le soluzioni più entry-level che costano meno di quelle a livello aziendale. Le prime solitamente mancano di funzionalità e possono avere limiti di utilizzo. I fornitori possono avere prezzi a livelli, in cui il prezzo è adattato alla dimensione dell'azienda degli utenti, al numero di utenti o entrambi. Questa strategia di prezzo può includere un certo grado di supporto, sia illimitato che limitato a un certo numero di ore per ciclo di fatturazione.
Una volta impostati, non richiedono spesso costi di manutenzione significativi, specialmente se distribuiti nel cloud. Poiché queste piattaforme spesso vengono con molte funzionalità aggiuntive, le aziende che cercano di massimizzare il valore del loro software possono contrattare consulenti di terze parti per aiutarli a derivare informazioni dai loro dati e ottenere il massimo dal software.
Ritorno sull'investimento (ROI)
Le aziende decidono di distribuire il software di apprendimento automatico con l'obiettivo di ottenere un certo grado di ROI. Poiché cercano di recuperare le perdite che hanno speso per il software, è fondamentale comprendere i costi associati ad esso. Come menzionato sopra, queste piattaforme sono tipicamente fatturate per utente, che a volte è a livelli a seconda della dimensione dell'azienda.
Più utenti si tradurranno naturalmente in più licenze, il che significa più denaro. Gli utenti devono considerare quanto viene speso e confrontarlo con ciò che viene guadagnato, sia in termini di efficienza che di entrate. Pertanto, le aziende possono confrontare i processi tra il pre e il post-distribuzione del software per comprendere meglio come i processi sono stati migliorati e quanto tempo è stato risparmiato. Possono persino produrre un caso di studio (sia per scopi interni che esterni) per dimostrare i guadagni che hanno visto dall'uso della piattaforma.
Tendenze del software di comprensione del linguaggio naturale
Automazione
Con l'adozione dell'NLU e l'automazione dei compiti ripetitivi, le aziende possono impiegare la loro forza lavoro umana in progetti più creativi. Ad esempio, se un algoritmo di apprendimento automatico visualizza automaticamente annunci personalizzati basati sul testo di un utente, il team di marketing umano può lavorare alla produzione di materiale creativo.
Tecnologia vocale
La voce è un metodo primordiale di interazione con gli altri. È naturale che ora conversiamo con le nostre macchine usando la nostra voce e che le piattaforme per questi voicebot abbiano avuto grande successo. La voce rende la tecnologia più umana e permette alle persone di fidarsi di più. La voce si rivelerà un'interfaccia naturale cruciale che media la comunicazione umana e le relazioni con i dispositivi in un mondo alimentato dall'AI.
Intelligenza artificiale (AI)
L'AI sta rapidamente diventando una caratteristica promettente di molti, se non della maggior parte, tipi di software. Con l'apprendimento automatico, gli utenti finali possono identificare modelli nei dati, permettendo loro di dare un senso ai contenuti e aiutarli a comprendere ciò che stanno vedendo. Questo riconoscimento dei modelli sta alimentando l'ascesa di chatbot più potenti e consapevoli del contesto.
