Natural Language Processing: cos’è, come funziona e quali sono le sue applicazioni

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Il Natural Language Processing è un insieme di tecniche di Artificial Intelligence che, da qualche anno a questa parte, ha registrato importanti evoluzioni e un interesse sempre crescente da parte delle aziende.

Possiamo definire il NLP come una tecnologia che fornisce alle macchine l’abilità di ricostruire ed elaborare il linguaggio naturale umano. In termini pratici, ciò significa che un computer dotato di Natural Language Processing ha, virtualmente, la capacità di leggere, scrivere e narrare testi esattamente come farebbe una persona in carne e ossa: vediamo già quotidianamente esempi di questa AI in applicazioni come Google Translate, software di traduzione come Grammarly piuttosto che nei classici chatbot che, in sempre più siti web, si prendono carico di interloquire con gli utenti fornendo loro un comodo servizio di assistenza in tempo reale.

Tuttavia, non è questa l’unica modalità con cui il Natural Language Processing può essere applicato. Uno dei suoi impieghi più recenti è relativo alla sentiment analysis, ossia l’insieme di processi finalizzato all’analisi e all’ascolto del web, così da conoscere l’opinione degli utenti relativamente a un determinato brand, prodotto o servizio. Tale analisi è considerata sempre più essenziale nella strutturazione di strategie di marketing evolute.

Gli ambiti applicativi della tecnologia del NLP non finiscono qui e, di fatto, evolvono contestualmente all’avanzare di tecniche di Intelligenza Artificiale come il Deep Learning e, più in generale, il Machine Learning.

Come funziona il Natural Language Processing

Gli algoritmi di Intelligenza Artificiale che sono al cuore del NLP hanno l’obiettivo di rappresentare il linguaggio naturale con diverse finalità: comprensione, traduzione, correzione della grammatica e, in alcuni casi, anche produzione di contenuti originali a partire da dati acquisiti (un esempio in questo senso è il modello di linguaggio autoregressivo Generative Pre-trained Transformer 3, che impiega il Deep Learning per produrre testo inedito quanto più simile a quello che scriverebbe un essere umano).

Diversamente dai linguaggi di programmazione, il Natural Language Processing si trova ad affrontare l’enorme difficoltà di doversi interfacciare con una “entità” che non segue regole facilmente interpretabili: le lingue utilizzate dall’uomo. Per raggiungere un adeguato grado di comprensione e interazione viene quindi utilizzata la linguistica computazionale, ossia la scienza che si focalizza sullo sviluppo di formalismi descrittivi che illustrano il funzionamento di una lingua naturale, per poi trasformarli in programmi eseguibili da una macchina.

Nel Natural Language Processing, le sequenze di parole che esprimono messaggi in una lingua naturale costituiscono la base per costruire un dialogo tra uomo e macchina, e coinvolgono aspetti anche molto complessi come la fonologia, la fonetica, la semantica, la sintassi, la pragmatica. In pratica, il discorso nella sua totalità.

Il funzionamento del NLP avviene pertanto attraverso attività come il riconoscimento di una determinata lingua, la scomposizione di frasi complesse in frammenti e unità più elementari, e la successiva analisi semantica.

Come vengono svolte queste attività? Attraverso “task” quali ad esempio l’Automatic Summarization, ossia la sintetizzazione automatica di un testo; la Text Classification, ovvero l’interpretazione di un testo così da poterlo comprendere e classificare (per esempio, nel caso di un’e-mail, differenziandolo tra messaggio di interesse da collocare nell’inbox piuttosto che nello spam); la Smart Search, ossia la ricerca in archivio di testi che rispondono a un’interrogazione posta in linguaggio naturale.

Oltre a questi processi, vale la pena menzionare anche la già citata Sentiment Analysis e l’Intent Monitoring, che altro non è che la comprensione di un testo parlato o scritto come base per la previsione di futuri comportamenti.

Le tante applicazioni del Natural Language Processing

Le applicazioni attuali del Natural Language Processing sono già numerosissime, e molto probabilmente lo diventeranno ancora di più in futuro.

Oltre all’analisi delle e-mail e all’estrazione di dati da documenti di governance, questa tecnologia viene ampiamente utilizzata anche per l’analisi di documenti amministrativi (come ad esempio contratti o fatture), per il customer care e per l’help desk aziendale.

Nella sfera del business, avremo quindi a disposizione applicazioni di Document AI (per l’estrazione di insight e dati strutturati da contenuti non strutturati, così da permetterne l’automazione della loro organizzazione e classificazione), di Robotic Process Automation, che utilizza robot software per eseguire attività ripetitive e che può essere potenziata dagli algoritmi di NLP; di Virtual Assistant (che, così come i chatbot, sono sistemi conversazionali automatizzati che supportano il personal di help desk e assistenza clienti); di Cognitive Search (che consente l’individuazione di documenti corretti a partire dall’analisi di Big Data, così da ricostruire in modo quanto più possibile preciso l’intento della ricerca).

Anche l’Insight Engine è un’interessante applicazione del Natural Language Processing: si tratta in sintesi di una sorta di “estrattore di testo” che permette di individuare determinate informazioni all’interno di grandi moli di dati.

Virtualmente qualunque settore aziendale può oggi impiegare il Natural Language Processing, non solo per le già citate attività di classificazione dei documenti, ma anche per ambiti più specifici come la prevenzione delle frodi a partire dall’analisi del testo.

I vantaggi sono tangibili per qualunque area di business: analisi automatizzata su larga scala e su grandi quantità di dati, per qualunque tipo di documento; incremento sensibile della produttività e riduzione delle attività ripetitive svolte da personale umano; maggiore efficienza dei processi, grazie all’enorme potenziale strategico e di decision making offerto dall’analisi dei dati.

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Andrea Bergonzi

Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.

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    Sono laureato in Economia, Finanza e Mercati Internazionali presso l’Università Cattolica di Milano. Prima di terminare gli studi, ho ricoperto il ruolo di analista dei mercati finanziari presso una società di consulenza e ho collaborato come Research Editor con una società di Singapore. Dal 2020 sono membro di Dataskills, dove mi occupo di Data Science e Business Intelligence.