Il Natural Language Processing (NLP o Elaborazione del Linguaggio Naturale), è un campo dell’intelligenza artificiale (AI) che abilita la comprensione e manipolazione del linguaggio umano (linguaggio naturale). Grazie a questo strumento, i software sono in grado di interpretare, analizzare e generare testi in maniera molto simile a quanto farebbe un essere umano.
Le prime tecniche di analisi sintattica e semantica erano fortemente limitate dagli strumenti informatici disponibili. Oggi, con l’aumento della potenza di calcolo e l’impiego di modelli di apprendimento automatico sempre più sofisticati, il NLP ha raggiunto livelli di funzionalità talmente elevati da permettere alle aziende di Business Intelligence di sviluppare soluzioni di Advanced Analytics inedite.
Cos’è il Natural Language Processing
Il Natural Language Processing, o NLP, è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo naturale. Questa tecnologia è fondamentale per l’analisi del linguaggio naturale, consentendo ai computer di comprendere, interpretare e generare testo in modo simile agli esseri umani. L’importanza del NLP nel contesto aziendale è innegabile, poiché consente alle organizzazioni di analizzare grandi volumi di dati testuali in modo efficiente ed efficace.
Alla base del NLP, vi sono alcuni processi e tecniche che permettono la comprensione, manipolazione e generazione del Linguaggio Naturale, ossia del modo in cui gli esseri umani comunicano tra loro, comprendendo la lingua parlata e scritta, con tutte le sue sfumature e ambiguità.
- La tokenizzazione è il processo di suddivisione di un testo in unità più piccole, chiamate token. I token possono essere parole, frasi o anche singoli caratteri. La tokenizzazione è un passaggio fondamentale per analizzare e manipolare il testo da parte di una macchina.
- Lo stemming è una tecnica utilizzata per ridurre le parole alla loro forma di base, chiamata “radice” o “stem”. Ad esempio, i termini “gatti” e “gatto” verrebbero ridotti alla radice “gatt”.
È evidente che questo non è sufficiente, basti pensare alla complessità del linguaggio umano, come l’ambiguità del linguaggio (il linguaggio umano può essere interpretato in modi diversi e le parole possono avere molteplici significati a seconda del contesto) o la contestualità: le frasi possono acquisire significati diversi a seconda del contesto in cui sono inserite.
Come funziona il Natural Language Processing
Il Natural Language Processing (NLP) utilizza una vasta gamma di tecniche e modelli per analizzare e generare testo in modo accurato.
Tecniche nel Natural Language Processing
- Classificazione dei testi: è una tecnica che assegna etichette o categorie a dei documenti. È ampiamente utilizzata per attività come la classificazione delle email in spam o non spam, la categorizzazione dei documenti in diverse tematiche o la determinazione delle emozioni associate a un testo. Le tecniche di classificazione utilizzano algoritmi di apprendimento automatico per estrarre caratteristiche rilevanti dai testi e addestrare modelli che possano effettuare previsioni accurate.
- Estrazione di informazioni: consiste nel riconoscere ed estrarre informazioni strutturate da testi non strutturati. Ad esempio, può essere utilizzata per identificare nomi di persone, luoghi, organizzazioni o date all’interno di un documento. Questa tecnica sfrutta metodi di analisi sintattica e semantica per identificare le entità e le relazioni all’interno del testo.
- Generazione di testo: è una tecnica che permette ai software di produrre testi in modo automatico. Può essere utilizzata per creare riassunti automatici, rispondere a domande o realizzare qualsiasi produzione scritta. La generazione di testo si basa su modelli di linguaggio che apprendono le probabilità delle sequenze di parole in base a un insieme di dati di addestramento. Questi modelli utilizzano spesso le reti neurali per catturare le relazioni complesse tra le parole e generare testo coerente.
Modelli di apprendimento automatico nel Natural Language Processing
- Reti neurali: sono modelli matematici ispirati al funzionamento del cervello umano. Nel NLP, le reti neurali possono essere utilizzate per compiti come la classificazione dei testi, la traduzione automatica o l’analisi dei sentimenti. Le reti neurali consentono alle macchine di apprendere dai dati di addestramento e di migliorare le proprie previsioni man mano che acquisiscono esperienza.
- Transformers: sono un tipo di architettura di rete neurale che si è dimostrata particolarmente efficace nel campo del NLP. Questa architettura si basa sull’attenzione, un meccanismo che consente alla rete di concentrarsi su parti rilevanti del testo durante l’elaborazione. Sono modelli di tipo Transformer, BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer).
Applicazioni del Natural Language Processing
Il Natural Language Processing (NLP) sta aprendo nuove strade alla Business Intelligence (BI) fornendo strumenti e tecnologie per l’analisi e l’interpretazione dei dati testuali.
Tramite il NLP, infatti, è possibile estrarre informazioni utili dai dati testuali non strutturati, come rapporti aziendali, documenti finanziari, email e altri testi. Questa estrazione di informazioni consente di identificare tendenze, individuare argomenti rilevanti e ottenere una visione più approfondita dei dati aziendali. Ad esempio, la NLP può estrarre automaticamente le cifre finanziarie chiave da rapporti annuali o identificare menzioni di prodotti specifici nelle recensioni dei clienti.
Uno dei grandi vantaggi è che il NLP consente di elaborare e analizzare grandi volumi di dati testuali in modo efficiente e automatizzato, permettendo di individuare informazioni rilevanti, identificare connessioni, scoprire pattern e generare insight preziosi altrimenti nascosti, a supporto delle decisioni aziendali. Anche per questo, il NLP viene spesso utilizzato per migliorare l’efficienza nella ricerca e nell’accesso alle informazioni: i sistemi di ricerca basati sulla NLP consentono agli utenti di formulare domande in linguaggio naturale e di ottenere risultati pertinenti. Questo semplifica l’individuazione di informazioni specifiche, riduce il tempo di ricerca e migliora l’accessibilità ai dati aziendali.
Una conseguenza diretta è l’impiego dei sistemi di NLP per generare report automatizzati che sintetizzano informazioni chiave da grandi quantità di dati testuali. Insomma, la capacità di elaborare e comprendere il linguaggio naturale ha aperto nuove opportunità per l’analisi dei dati e migliorato l’efficienza e la precisione delle strategie aziendali.
NLP al servizio delle Aziende
Il Natural Language Processing è già ampiamente utilizzato dalle aziende per migliorare l’efficienza operativa, comprendere meglio i clienti e offrire servizi personalizzati.
Assistenza clienti automatizzata
Le aziende utilizzano la NLP per implementare chatbot e assistenti virtuali che possono rispondere alle domande dei clienti in modo automatico e immediato. Gli assistenti virtuali possono così comprendere il linguaggio naturale degli utenti e fornire risposte pertinenti. Questo si traduce nel miglioramento dell’esperienza del cliente, riduzione dei tempi di attesa e gestione di un alto volume di richieste senza l’intervento umano.
Analisi dei feedback dei clienti
Il NLP viene utilizzato per analizzare il sentiment espresso nei dati testuali, come recensioni dei clienti, commenti sui social media o feedback dei sondaggi. Le aziende possono così comprendere l’opinione dei clienti, rilevare le opinioni positive o negative verso i prodotti o servizi e individuare eventuali problemi. La Sentiment Analysis consente alle aziende di adattare le loro strategie, migliorare l’esperienza del cliente e prendere decisioni informate per migliorare i prodotti e i servizi.
Elaborazione automatica di documenti
Il NLP permette l’elaborazione automatica di documenti, come contratti, fatture o report, ma anche guide tecniche, migliorando l’efficienza nella gestione dei documenti e riducendo gli errori umani. Ad esempio, è possibile estrarre automaticamente i dati dai documenti per migliorare il servizio di assistenza tecnica interno o realizzare intere anagrafiche clienti.
Traduzione automatica
Con il NLP le aziende semplificano il processo di espansione a livello globale, superando le barriere linguistiche e raggiungendo un pubblico più ampio. La traduzione automatica può essere utilizzata per tradurre documenti, comunicazioni interne, contenuti web e comunicazioni con clienti internazionali.
Introduzione del NLP in azienda
Per introdurre sistemi di Natural Language Processing nelle aziende, sono necessari alcuni elementi chiave come la definizione di obiettivi chiari, la corretta gestione dei dati aziendali e di una cultura data driven.
A questo si aggiungono elementi che hanno a che fare con le risorse tecniche e competenze in ambito data science: questo può includere l’acquisizione di strumenti o piattaforme di NLP, la disponibilità di risorse hardware e software adeguate, nonché l’accesso a personale esperto o la possibilità di formare internamente i dipendenti su tali competenze.
Un altro aspetto riguarda la capacità di valutare e scegliere i modelli di NLP disponibili per trovare quelli più adatti alle esigenze dell’azienda. Talvolta è necessaria una valutazione su dati di prova o l’implementazione di un processo di prova e errore per identificare la migliore soluzione. Strettamente correlata è la questione dell’integrazione e sviluppo delle soluzioni: una volta selezionati i modelli, è necessario integrarli nelle soluzioni aziendali esistenti. Ciò può richiedere la collaborazione tra team di sviluppo software, team di data science e altri stakeholder rilevanti.
L’introduzione dei sistemi di NLP richiede un approccio strategico, la collaborazione tra diversi team aziendali e una profonda conoscenza degli strumenti e software disponibili sul mercato.
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