La sfida del Natural Language Processing: leggere e interpretare il linguaggio umano per estrarne conoscenza e valore

Quando parliamo di elaborazione del linguaggio naturale meglio nota come NLP – Natural Language Processing nell’ambito accademico, non stiamo trattando di una novità dell’ultim’ora. Tecnologie basate su NLP sono già integrate in moltissime applicazioni che utilizziamo giornalmente, come assistenti vocali o filtri antispam. Ci sono inoltre applicazioni che agiscono in background, senza che ce ne accorgiamo, come gli algoritmi che studiano le nostre reazioni ai post attraverso la sentiment analysis.
Ciò che è davvero interessante è l’impatto che questa tecnologia sta avendo sulle più disparate aree di business, dimostrandosi efficace in tutti i settori basati sull’interazione uomo macchina e non solo, come vedremo.

Che cos’è il Natural Language Processing?

Per Natural Language Processing o elaborazione del linguaggio naturale si intendono un campo di ricerca interdisciplinare che abbraccia informatica, intelligenza artificiale algoritmi di e linguistica.  Ha lo scopo di analizzare, rappresentare e quindi comprendere il linguaggio naturale, scritto o parlato, in maniera similare o addirittura più performante rispetto agli esseri umani. Le finalità possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione di testo in modo autonomo a partire da dati o documenti forniti in input.  

Natural Language Processing, Machine Learning e Intelligenza Artificiale

Tra chi non è esperto del settore, o comunque inizia ad approcciarsi alla materia, spesso si tende ad associare i concetti di elaborazione del linguaggio e apprendimento automatico. Questo accade perché oggi la correlazione è effettivamente molto stretta, ma andiamo per gradi.

L’NLP nasce ben prima dell’introduzione degli algoritmi di machine learning. Negli anni ’80 vengono infatti condotti i primi test, che si basavano essenzialmente sul fornire alla macchina un set di istruzioni e regole, un vocabolario da utilizzare come strumento di confronto per i dati in input. Risultati estremamente positivi sono stati ottenuti in una prima fase, ma ben presto i ricercatori si sono accorti che la complessità del linguaggio naturale è decisamente troppo estesa per essere codificata attraverso un “semplice vocabolario”. Per dirla in altro modo, è praticamente impossibile realizzare una grammatica che copra interamente tutte le regole, i contesti e le ambiguità del linguaggio parlato.

Gli sviluppi nell’epoca contemporanea

Negli anni successivi vengono quindi in aiuto altri campi di studio, appunto quelli del machine learning e una sua diretta derivazione, l’intelligenza artificiale.
Queste due tecnologie hanno infatti permesso di affrontare la materia dell’elaborazione del linguaggio attraverso un nuovo approccio, basato sui seguenti elementi.

• Riconoscimento di regole partendo da un set di dati. Gli algoritmi di apprendimento automatico utilizzano metodi statistici, imparano ad eseguire compiti in base ai dati di addestramento che gli vengono forniti, e regolano i loro metodi quando vengono elaborati più dati.
•  Inserimento di questi dati in reti neurali, in grado di riprodurre i meccanismi di apprendimento del cervello umano. Il deep learning rappresenta lo stadio più avanzato della disciplina, e rappresenta l’approccio maggiormente adottato per affrontare problematiche relative all’elaborazione e comprensione del linguaggio naturale.

Perché è importante parlare del Natural Language Processing nel business di oggi?

I big player del mondo IT, come detto in precedenza, si sono già mossi da tempo in questo settore. Google già da molti anni ha ottimizzato le sue funzionalità di ricerca intelligente, molti servizi di posta hanno migliorato i propri servizi anti spam, sono nati gli assistenti vocali come Alexa, Siri, o Google Assistant. Sono ormai numerosi servizi di sentiment analysis in grado di riconoscere trend e pattern comportamentali sulla base dei testi generati sui canali social. Ma nella misura in cui la tecnologia si evolve e viene resa disponibile (soprattutto in ambito open!) è importante capire come è possibile integrarla più o meno facilmente nel business di tutti i giorni. Questo ovviamente è a prescindere dalle dimensioni delle aziende e dalle relative risorse disponibili.
Negli ultimi anni sono nati numerosi progetti e librerie specializzate nell’NLP, rilasciati allo scopo di facilitare l’integrazione di questa tecnologia in applicazioni di vario genere.
Qui potete vederne alcune: https://analyticsindiamag.com/8-open-source-tools-to-start-your-nlp-journey/

Natural Language Processing: esempi di applicazione per il business

Esiste una grande varietà di applicazioni diverse per NLP. Vediamone alcuni.

Miglioramento dell’esperienza utente

NLP può essere integrato con un sito web per fornire un’esperienza più user-friendly. Caratteristiche come il controllo ortografico, il completamento automatico e la correzione automatica nelle barre di ricerca possono rendere più facile per gli utenti trovare le informazioni che stanno cercando. Queste peculiarità a loro volta impediscono di navigare lontano dal vostro sito.

Supporto automatizzato

I chatbot non sono una novità, ma i progressi in NLP hanno aumentato la loro utilità al punto che gli agenti dal vivo non hanno più bisogno di essere il primo punto di comunicazione per alcuni clienti. Alcune caratteristiche dei chatbot includono la capacità di aiutare gli utenti a navigare in articoli di supporto e basi di conoscenza, ordinare prodotti o servizi e gestire gli account.

NLP e Ricerca testuale: come nasce la ricerca intelligente

Uno degli ambiti di applicazione più interessanti dell’NLP è sicuramente quello della ricerca semantica. L’approccio tradizionale alla ricerca è quello basato sull’occorrenza, ovvero l’individuazione di una corrispondenza esatta. Introducendo meccanismi di machine learning è invece possibile ottenere risultati precisi attraverso ricerche basate sul contesto. Abbiamo affrontato questa tematica e alcuni casi concreti  in un video per lo scorso RIOS Open Source Time organizzato dalla Rete Italiana Open Source.

Identificazione dello Spam

Anche nel caso dello Spam, un problema che tutti conosciamo bene, il supporto dell’NLP è stato e continua ad essere fondamentale. È infatti possibile modellare i filtri istruendo l’algoritmo a identificare determinate parole o sequenze di parole come possibili contenuti indesiderati.

Social media: la Sentiment analysis per comprendere il comportamento degli utenti

I social media rappresentano uno strumento imprescindibile nel moderno ecosistema delle comunicazioni. Negli anni è risultata evidente la possibilità di analizzare il comportamento e la ricettività degli utenti attraverso l’analisi dei loro feedback, tra cui il contenuto testuale che viene da loro generato. Partendo da enormi dataset di contenuti i moderni sistemi di NLP sono in grado di estrarre veri e propri modelli di comunicazione. Questi possono essere associati con una notevole precisione al “sentimento” dell’utente. Sulla base di questi dati le aziende sono in grado di modificare i propri contenuti, o indirizzarli a specifici segmenti attraverso un’opportuna profilazione.

Altri ambiti di applicazione per il business

• Natural Language Generation (NLG). Il poter produrre del testo in linguaggio comune partendo da dati informatici permette di velocizzare la reportistica della Business Intelligence e l’analisi dei servizi di customer service.
• Prevenzione delle frodi. Una efficace comprensione del contenuto, sia dal punto di vista della sintassi sia da quello della semantica, e all’analisi di un testo non strutturato attuata con sistemi di NLP permette di individuare con anticipo possibili frodi di vario tipo.
• Classificazione dei documenti. Con la tecnologia NLP è possibile disporre rapidamente di dati importanti dei documenti nelle applicazioni aziendali. La qualità dell’estrazione dei dati migliora continuamente grazie a training aggiuntivi di modelli NLP.

Xstream On Air: lo speciale di Giugno su NLP

Per il 23 giugno Seacom organizza un evento tutto dedicato al mondo del NLP. In questa occasione, oltre a trattare delle tecniche e i metodi più innovativi, osserveremo lo stato attuale di questo ramo dell’Intelligenza Artificiale e cercheremo di individuare quali possono essere gli sviluppi futuri. Gli ospiti che interverranno mostreranno tramite dimostrazioni pratiche in che modo le organizzazioni possono sfruttare le nuove tecnologie open source di manipolazione dei dati testuali ed estrarne conoscenza e valore.

Un evento da non perdere per chi vuole avvicinarsi a questa tematica oppure approfondirne gli aspetti più concreti e tecnici.

In questo appuntamento vedremo assieme:

• Le aree di business che possono trarre vantaggi significativi dalla gestione dei dati testuali basata su apprendimento automatico
• Le tecniche di NLP, lo stato dell’arte e i relativi approcci open source
• Un caso concreto di Seacom che mostrerà l’importanza dell’explanability per la comprensione degli algoritmi di ML/NLP

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