L’elaborazione del linguaggio naturale, definito anche NLP (dall’inglese “Natural Language Processing”), è quell’area dell’intelligenza artificiale riguardante l’interazione fra i computer e il linguaggio umano.

In particolare, concerne lo studio e l’estrazione del significato intrinseco di una frase o un testo espresso in lessico naturale al fine di analizzarlo e comprenderlo per estrarne le informazioni significative.

L’obiettivo dell’NLP è quello di permettere ai computer di comunicare con gli esseri umani nella loro lingua, la finalità è quella di renderli capaci di leggere un testo, ascoltare una voce, interpretarla, misurare il sentimento (attraverso la “sentiment analysis”) e determinare quali sono i contenuti più significativi.

Questi algoritmi sono nati con  con lo scopo di analizzare la grammatica e identificare le regole del linguaggio naturale ma, a causa proprio dell’ambiguità e delle caratteristiche peculiari di quest’ultimo, tale processo risulta articolato e complesso.

Il processo, a causa proprio della sua complessità, viene suddiviso in fasi diverse:

  • Analisi Lessicale: attraverso lo studio e la scomposizione delle frasi in input vengono identificate le parole chiave, chiamate “token”;
  • Analisi Grammaticale: consiste nell’identificare la categoria lessicale di ogni parola;
  • Analisi Sintattica: utilizzata per capire le relazioni fra le singole unità della frase, consiste nella creazione di una struttura sintattica ad albero (“parse tree”);
  • Analisi Semantica: consiste nell’identificazione delle entità con significato semantico e di conseguenza nell’associazione di un significato alla struttura sintattica, cioè all’espressione linguistica.

L’elaborazione del linguaggio naturale viene in aiuto e supporto a tutte quelle attività che necessitano e riguardano la comprensione di un testo o di una voce.

In particolare tra le applicazioni più note si trovano sicuramente gli assistenti virtuali, definiti più comunemente chatbot, che permettono, ad esempio, di assistere la clientela di un Brand o addirittura permettere agli utenti di effettuare prenotazioni attraverso l’esclusivo utilizzo del chatbot.

L’utilizzo degli assistenti virtuali permette di migliorare la customer care, mentre un utilizzo interessante nel marketing è quello di usare tecniche di sentiment analysis per analizzare le recensioni e i post sui vari social network, identificando la polarità (positivo, negativo, neutro) del commento.

L’elaborazione del linguaggio naturale permette, inoltre, una gestione automatica ed efficiente della classificazione documentale. Difatti, attraverso l’estrazione delle informazioni contenute nei documenti, questi possono essere organizzati e divisi secondo diversi criteri.

Esempi pratici possono essere lo screening automatico dei CV, che permetterebbe ai recruiter di concentrarsi solo sui curriculum davvero inerenti all’offerta lavorativa, oppure i sistemi di question answering, che mettono a disposizione i documenti/articoli più inerenti trovati rispetto alle domande poste.

Un altro uso dell’NLP è la creazione automatica dei testi, attraverso l’addestramento di reti neurali su un tipo particolare di testo, questa rete sarà in grado sia di consigliare la parola successiva quando si sta scrivendo, sia di scrivere in maniera automatica dei testi a partire da parole chiave fornite dall’utente.

Sicuramente l’NLP ha, come precedentemente descritto, svariate applicazioni in diversi ambiti, ma la caratteristica che accomuna tutti i suoi utilizzi è permettere l’ eliminazione del lavoro ripetitivo e alienante, svolgendolo in maniera automatica secondo standard prefissati e consentendo una redistribuzione delle risorse umane in quei ruoli dove l’ingegno e la capacità umana sono imprescindibili.

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