Che cos'è NLP?
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una tecnologia di machine learning che offre ai computer la capacità di interpretare, manipolare e comprendere il linguaggio umano. Le organizzazioni oggi dispongono di grandi volumi di dati vocali e di testo provenienti da vari canali di comunicazione come e-mail, messaggi di testo, feed di notizie sui social media, video, audio e altro ancora. Usano il software NLP per elaborare automaticamente questi dati, analizzare l'intento o il sentiment nel messaggio e rispondere in tempo reale alla comunicazione umana.
Perché NLP è importante?
L'elaborazione del linguaggio naturale è fondamentale per analizzare i dati di testo e i dati vocali in modo completo ed efficace. Può superare le differenze nei dialetti, nello slang e nelle irregolarità grammaticali tipiche delle conversazioni quotidiane.
Le aziende lo utilizzano per diverse attività automatizzate, ad esempio:
• Elaborare, analizzare e archiviare documenti di grandi dimensioni
• Analizzare il feedback dei clienti o le registrazioni dei call center
• Eseguire chatbot per un servizio clienti automatizzato
• Rispondere alle domande chi-cosa-quando-dove
• Classificare ed estrarre il testo
È inoltre possibile integrare NLP nelle applicazioni rivolte ai clienti per comunicare in modo più efficace con i clienti stessi. Ad esempio, un chatbot analizza e ordina le domande dei clienti, rispondendo automaticamente alle domande più comuni e reindirizzando le domande complesse all'assistenza clienti. Questa automazione consente di ridurre i costi, fa in modo che gli agenti non debbano dedicare troppo tempo alle query ridondanti e migliora la soddisfazione dei clienti.
Quali sono i casi d'uso di NLP per le aziende?
Le aziende utilizzano software e strumenti di elaborazione del linguaggio naturale per semplificare, automatizzare e migliorare le operazioni in modo efficace e preciso. Di seguito sono riportati alcuni esempi di casi d'uso.
Redazione di dati sensibili
Le aziende dei settori assicurativo, legale e sanitario elaborano, ordinano e recuperano grandi volumi di documenti sensibili come cartelle cliniche, dati finanziari e dati privati. Invece di controllare manualmente, le aziende utilizzano la tecnologia NLP per oscurare le informazioni di identificazione personale e proteggere i dati sensibili. Ad esempio, Chisel AI aiuta le compagnie assicurative a estrarre numeri di polizza, date di scadenza e altri attributi personali dei clienti da documenti non strutturati con Amazon Comprehend.
Coinvolgimento dei clienti
Le tecnologie NLP rendono i bot vocali e di chat più simili all'uomo durante la conversazione con i clienti. Le aziende utilizzano i chatbot per dimensionare la capacità e la qualità del servizio clienti mantenendo al minimo i costi operativi. PubNub, che crea software di chatbot, utilizza Amazon Comprehend per introdurre funzionalità di chat localizzate per i suoi clienti globali. T-Mobile utilizza NLP per identificare parole chiave specifiche nei messaggi di testo dei clienti e offrire suggerimenti personalizzati. La Oklahoma State University implementa una soluzione di chatbot di domande e risposte per rispondere alle domande degli studenti utilizzando la tecnologia di machine learning.
Analisi del business
Gli esperti di marketing utilizzano strumenti di NLP come Amazon Comprehend e Amazon Lex per ottenere una percezione consapevole di ciò che i clienti sentono nei confronti dei prodotti o dei servizi di un'azienda. Scansionando frasi specifiche, possono valutare gli stati d'animo e le emozioni dei clienti nei feedback scritti. Ad esempio, Success KPI fornisce soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale che aiutano le aziende a concentrarsi su aree mirate nell'analisi del sentiment e aiutano i contact center a ricavare informazioni dettagliate fruibili dall'analisi delle chiamate.
Come funziona il processo di NLP?
L'elaborazione del linguaggio naturale unisce linguistica computazionale, machine learning e modelli di deep learning per elaborare il linguaggio umano.
Linguistica computazionale
La linguistica computazionale è la scienza della comprensione e della costruzione di modelli di linguaggio umano con computer e strumenti software. I ricercatori utilizzano metodi di linguistica computazionale, come l'analisi sintattica e semantica, per creare strutture che aiutano le macchine a comprendere il linguaggio umano conversazionale. Strumenti come traduttori linguistici, sintetizzatori di sintesi vocale e software di riconoscimento vocale si basano sulla linguistica computazionale.
Machine learning
Il machine learning è una tecnologia che addestra un computer con dati di esempio per migliorarne l'efficienza. Il linguaggio umano ha diverse caratteristiche come sarcasmo, metafore, variazioni nella struttura della frase, oltre a eccezioni grammaticali e di utilizzo, per imparare le quali l'uomo impiega anni. I programmatori utilizzano metodi di machine learning per insegnare alle applicazioni NLP a riconoscere e comprendere in modo accurato queste caratteristiche sin dall'inizio.
Deep learning
Il deep learning è un campo specifico di machine learning che insegna ai computer ad apprendere e a pensare come gli esseri umani. Implica una rete neurale composta da nodi di elaborazione dati per creare operazioni simili a quelle del cervello umano. Con il deep learning, i computer riconoscono, classificano e mettono in correlazione modelli complessi nei dati di input.
Fasi di implementazione del processo di NLP
In genere, il processo di NLP inizia raccogliendo e preparando dati vocali o di testo non strutturati da origini quali data warehouse nel cloud, sondaggi, e-mail o applicazioni di processi aziendali interni.
Pre-elaborazione
Il software di NLP utilizza tecniche di pre-elaborazione come la tokenizzazione, lo stemming, la lemmatizzazione e la rimozione delle stop word per preparare i dati per le varie applicazioni.
Ecco una descrizione di queste tecniche:
- La tokenizzazione suddivide una frase in singole unità di parole o frasi.
- Lo stemming e la lemmatizzazione semplificano le parole nella loro forma radice. Ad esempio, questi processi trasformano "iniziare" in "inizia".
- La rimozione delle stop word fa in modo che le parole che non aggiungono significato importante a una frase, come "per" e "con", vengano rimosse.
Formazione
I ricercatori utilizzano i dati pre-elaborati e il machine learning per addestrare modelli di NLP per eseguire applicazioni specifiche sulla base di informazioni testuali fornite. L'addestramento di algoritmi di NLP richiede l'inserimento nel software di campioni di dati di grandi dimensioni per aumentarne l'accuratezza.
Implementazione e inferenza
Gli esperti di machine learning implementano quindi il modello o lo integrano in un ambiente di produzione esistente. Il modello di NLP riceve l'input e prevede un output per il caso d'uso specifico per cui è stato progettato. È possibile eseguire l'applicazione di NLP su dati in tempo reale e ottenere l'output richiesto.
Cosa sono le attività di NLP?
Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale, o attività di NLP, suddividono il testo o il parlato umano in parti più piccole che i programmi per computer possono comprendere facilmente. Di seguito sono riportate le funzionalità di elaborazione e analisi del testo comuni in NLP.
Tagging delle parti del discorso
Questo è un processo in cui il software di NLP contrassegna le singole parole in una frase in base a usi contestuali, come nomi, verbi, aggettivi o avverbi. Tale processo consente al computer di comprendere in che modo le parole formano relazioni significative tra loro.
Disambiguazione del senso delle parole
Alcune parole possono avere significati diversi se utilizzate in scenari diversi. Ad esempio, la parola "pesca'' significa cose diverse in queste frasi:
- La pesca è un frutto estivo.
- La pesca è l'attività di cattura dei pesci con reti, ami e altri mezzi.
Con la disambiguazione del senso delle parole, il software di NLP identifica il significato previsto di una parola, addestrando il suo modello linguistico o facendo riferimento alle definizioni del dizionario.
Riconoscimento vocale
Il riconoscimento vocale trasforma i dati vocali in testo. Il processo prevede la suddivisione delle parole in parti più piccole e la comprensione di accenti, espressioni, intonazioni e usi grammaticali non standard nelle conversazioni quotidiane. Un'applicazione chiave del riconoscimento vocale è la trascrizione, che può essere eseguita utilizzando servizi di riconoscimento vocale come Amazon Transcribe.
Machine translation
Il software di traduzione automatica utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per convertire testo o parlato da una lingua all'altra mantenendo la precisione contestuale. Il servizio AWS che supporta la traduzione automatica è Amazon Translate.
Riconoscimento delle entità nominali
Questo processo identifica i nomi univoci per persone, luoghi, eventi, aziende e altro ancora. Il software NLP utilizza il riconoscimento di entità nominali per determinare la relazione tra le diverse entità in una frase.
Considerate il seguente esempio: ''Jane è andata in vacanza in Francia. Lei sì che è ha potuto apprezzare la cucina locale.''
Il software NLP sceglierà ''Jane'' e ''Francia'' come entità speciali nella frase. Questo concetto può essere ulteriormente ampliato con la risoluzione di co-riferimento, che determina se parole diverse sono usate per descrivere la stessa entità. Nell'esempio precedente, sia ''Jane'' che ''Lei'' indicano la stessa persona.
Analisi del sentiment
L'analisi del sentiment è un approccio basato sull'intelligenza artificiale per interpretare l'emozione trasmessa dai dati testuali. Il software di NLP analizza il testo alla ricerca di parole o frasi che mostrano insoddisfazione, felicità, dubbio, rimpianto e altre emozioni nascoste.
Quali sono gli approcci all'elaborazione del linguaggio naturale?
Di seguito sono riportati alcuni approcci comuni all'elaborazione del linguaggio naturale.
NLP supervisionato
I metodi di NLP supervisionati addestrano il software con una serie di input e output etichettati o conosciuti. Il programma elabora innanzitutto grandi volumi di dati conosciuti e impara a produrre l'output corretto da qualsiasi input sconosciuto. Ad esempio, le aziende addestrano strumenti di NLP per classificare i documenti in base a etichette specifiche.
NLP senza supervisione
L'NLP senza supervisione utilizza un modello linguistico statistico per prevedere il modello che si verifica quando viene alimentato da input non etichettati. Ad esempio, la funzionalità di completamento automatico nei messaggi di testo suggerisce parole pertinenti che hanno senso per la frase monitorando la risposta dell'utente.
Riconoscimento del linguaggio naturale
La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è un sottoinsieme di NLP che si basa sull'analisi del significato dietro le frasi. NLU consente al software di trovare significati simili in frasi diverse o di elaborare parole con significati diversi.
Generazione del linguaggio naturale
La generazione del linguaggio naturale (NLG) si basa sulla produzione di testo conversazionale come fanno gli esseri umani sulla base di parole chiave o argomenti specifici. Ad esempio, un chatbot intelligente con funzionalità NLG può dialogare con i clienti in modi simili a quelli del personale di assistenza clienti.
In che modo AWS può essere utile per le tue attività di NLP?
AWS offre il set più ampio e completo di servizi di intelligenza artificiale e machine learning (IA/ML) per clienti di ogni livello di competenza. Questi servizi sono collegati a un set completo di origini dati.
Per i clienti che non hanno competenze di machine learning, che necessitano di un time-to-market più rapido, o che desiderano aggiungere intelligenza a un processo o a un'applicazione esistente, AWS offre una gamma di servizi basati sul ML. Ciò consente alle aziende di aggiungere facilmente conoscenze alle proprie applicazioni di intelligenza artificiale tramite API pre-addestrate per funzionalità di voce, trascrizione, traduzione, analisi del testo e chatbot.
Ecco un elenco di servizi linguistici su AWS basati su ML:
- Amazon Comprehend aiuta a scoprire approfondimenti e relazioni nel testo
- Amazon Transcribe esegue un riconoscimento vocale automatico
- Amazon Translate traduce il testo in modo fluido
- Amazon Polly trasforma il testo in un parlato dal suono naturale
- Amazon Lex aiuta a creare chatbot per interagire con i clienti
- Amazon Kendra esegue una ricerca intelligente dei sistemi aziendali per trovare rapidamente i contenuti che si stanno cercando
Per i clienti che desiderano creare una soluzione standard di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la propria azienda, il servizio ideale è Amazon SageMaker. SageMaker semplifica la preparazione dei dati e la creazione, l'addestramento e l'implementazione di modelli di ML per qualsiasi caso d'uso con infrastrutture, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti, incluse proposte senza codice per gli analisti aziendali.
Con Hugging Face su Amazon SageMaker, è possibile implementare ed eseguire il fine-tuning di modelli pre-addestrati di Hugging Face, un provider open source di modelli NLP conosciuto come Transformers. Ciò riduce da settimane a minuti il tempo necessario per configurare e utilizzare questi modelli di NLP.
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