Natural Language Processing e intelligenza artificiale: l’interazione del futuro

Natural Language Processing

Il Natural Language Processing (NLP) ha compiuto importanti passi avanti negli ultimi anni, riuscendo a rafforzare le tecnologie tradizionali delle aziende. Questo processo ha snellito le operazioni principali delle attività, che hanno potuto tagliare i costi e ridurre i tempi a tutto beneficio della produttività.

L’obiettivo principale dell’NLP è decifrare, interpretare, comprendere e dare un senso al linguaggio umano. Nonostante i notevoli progressi dell’intelligenza artificiale, non è così automatico per una macchina comprendere il linguaggio umano, in quanto deve avere una determinata conoscenza anche del mondo circostante. Capire il significato di una parola non è sufficiente per interpretarla, ma è necessario comprendere in quale contesto viene usata.

Proprio per questo motivo l’NLP punta a “formare” una macchina intelligente che, grazie anche ad un “addestramento” costante, è in grado di comprendere perfettamente il linguaggio umano e di poterlo replicare in modo del tutto autonomo. Se vuoi conoscere tutti i benefici derivanti dall’NLP ti basta contattare noi di Humable. Le nostre soluzioni facilitano l’autoapprendimento delle macchine, sfruttando sofisticate tecnologie di machine learning.

Cos’è il Natural Language Processing?

Natural Language Processing e intelligenza artificiale

Per capire in che modo l’NLP può supportare la tua azienda, è opportuno comprendere cos’è e come funziona.

Tutti i testi, sia scritti che parlati, contengono una serie di informazioni che vanno analizzate e studiate. Questo è un processo piuttosto complesso, che richiede tempo e risorse. Le informazioni estratte da un testo risultano particolarmente elaborate e non strutturate, quindi il tempo si dilata ulteriormente e possono essere richieste competenze specifiche. Per processare una notevole quantità di dati si utilizzano metodi poco efficaci, o addirittura si procede all’operazione manualmente. Maggiori sono le informazioni da processare e maggiore il lavoro risulta difficoltoso, con un’alta incidenza sul budget aziendale e sulla quantità di risorse da schierare in campo.

Proprio in questa fase gioca un ruolo fondamentale l’NLP che, forte dei passi avanti fatti nel campo dell’apprendimento automatico, fornisce un valido supporto alle aziende. L’NLP, sfruttando regole, algoritmi e modelli di apprendimento automatico, interpreta e dà un senso al linguaggio umano. In questo modo le aziende possono beneficiare di numerosi vantaggi come analisi su vasta scala, estrazione di conoscenza dai dati ed automatizzazione in tempo reale di procedure ripetitive.

 

Le varie fasi dell’NLP

I notevoli miglioramenti apportati dall’intelligenza artificiale hanno permesso di suddividere il Natural Language Processing in 5 fasi: morfo-lessicale, sintattica, semantica, del discorso e pragmatica.

Nella fase morfo-lessicale il testo viene letto come un insieme di stringhe costituite da caratteri, a loro volta suddivisi in frasi, parole, paragrafi ecc.

La fase sintattica aiuta a stabilire che relazione c’è tra le parole, in che modo vengono messe in ordine ed il loro livello di correttezza grammaticale.

Durante la fase semantica si attribuisce un significato ad ogni parola.

Tutti i dati analizzati fino a questo momento vengono integrati nella fase del discorso, così da poterli opportunamente contestualizzarli e ricavare una conoscenza.

Infine nella fase pragmatica i dati vengono nuovamente reinterpretati a seconda del contesto.

Le applicazione dell’NLP nei processi aziendali: alcuni esempi

Le aziende e le società si ritrovano ogni giorno a processare una mole enorme di dati, che però nella maggior parte dei casi non sono strutturati. I sistemi NLP raggruppano questi dati leggendo e comprendendo le informazioni di qualsiasi testo in modo rapido. Analizziamo alcuni ambiti in cui i processi NLP forniscono un effettivo supporto.

L’analisi dei feedback dei clienti su un prodotto o su un servizio sono importantissimi per le aziende, che però perderebbero molto tempo se volessero monitorare ogni singolo commento. I sistemi NLP sono in grado di scandagliare e suddividere i feedback tra quelli positivi e quelli negativi, rendendo l’analisi molto più rapida e mirata. Gli operatori in questo modo possono visionare i vari commenti ed individuare le criticità più frequenti, così da apportare le opportune modifiche.

La selezione del personale, che passa attraverso la lettura dei CV, è un’altra operazione necessaria che però rischia di portare via molto tempo. Utilizzando appositi strumenti di NLP è però possibile individuare le competenze in linea con la posizione di lavoro offerta, scartando così i CV che non soddisfano i requisiti e concentrandosi su quelli ritenuti più adeguati.

L’automatizzazione dei processi di back-office, che prevede l’estrazione di dati da moduli o form, richiede un lavoro piuttosto impegnativo che porta via molto tempo. La soluzione migliore è rappresentata ancora una volta dall’NLP.

Meritano una menzione anche i chatbot, strumenti sempre più diffusi sui siti aziendali e sugli e-commerce. Tramite l’apprendimento automatico i chatbot col tempo acquisiscono sempre più informazioni, così da sostituire perfettamente un essere umano e sostenere senza problemi una conversazione con un cliente.

L’intelligenza artificiale rappresenta uno step imprescindibile per mettere piede nel futuro e questo passo va fatto ora ora per non restare indietro rispetto ai competitor.

Noi di Humable abbiamo acquisito col tempo tutte le competenze multidisciplinari per superare ogni ostacolo, mettendo a punto soluzioni tecnologiche capaci di adattarsi alle differenti necessità per vincere la sfide di ogni business.

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