Il linguaggio umano è molto diverso dal linguaggio macchina. L'NLP è un ramo dell' intelligenza artificiale che analizza il significato del nostro linguaggio e lo integra nei programmi informatici utilizzando algoritmi complessi. È una vera e propria interfaccia tra informatica e linguistica.

I/Origine dell'NLP 🔍

I primi esperimenti di NLP sono stati condotti all'indomani della Seconda Guerra Mondiale. A quel tempo, si trattava di un approccio simbolico, il che significa che l'intelligenza artificiale si basava su dati e regole molto rigide che le venivano imposte per eseguire uno o più compiti in uno specifico dominio esperto (un processo chiamato "basato su regole"). L'obiettivo non era quello di avere un'intelligenza simile a quella umana in grado di adattarsi, ma piuttosto di creare sistemi esperti.

Le prime applicazioni erano basate principalmente sulla traduzione.

Poi, è negli anni '80 che l'NLP emergerà davvero e migliorerà ancora di più, grazie agli algoritmi di machine learning . Le macchine sono diventate quindi più autonome e in grado di creare regole automaticamente, basandosi sull'apprendimento dai dati che venivano loro forniti. Stiamo parlando di un nuovo approccio, chiamato "statistico".

Infine, il passo importante che ha segnato l'NLP nel Anni 2000 è uno dei "deep learning" con l'implementazione di reti neurali artificiali. La differenza tra deep learning e machine learning risiede nell'estrazione automatica delle caratteristiche.

*La rete neurale artificiale è un modello computazionale il cui design è ispirato in modo molto schematico al funzionamento dei neuroni biologici. Modellando i circuiti biologici, consentono di testare alcune ipotesi funzionali derivanti dalla neurofisiologia, o le conseguenze di tali ipotesi per confrontarle con la realtà" definizione da techno-science.net.

Oggi, grazie al continuo miglioramento degli algoritmi di machine learning, l'NLP è in piena espansione.

II/I diversi metodi utilizzati nell'
NLP👇🏼

Nell'NLP esistono vari metodi. Tuttavia, i principali rimangono:

Analisi sintattica

L'analisi sintattica consiste nell'identificare le regole grammaticali all'interno di una frase per decifrarne il significato. Si basa sul vocabolario utilizzato e sulle regole sintattiche per comprendere le relazioni tra le parole.

Analisi semantica

L'analisi semantica si concentra sul significato del testo e sui messaggi trasmessi. Si basa su algoritmi complessi per analizzare parole, sentimenti, struttura della frase o per confrontare i dati tra loro.

Analisi lessicale è un ramo dell'analisi semantica. Permette di estrarre gli elementi del testo (parole o gruppi di parole) per metterli in relazione, comprenderne il significato e classificarli in base alla loro categoria grammaticale.

Analisi proposizionale, detta anche semantica proposizionale, mira a rivelare il significato dell'intera frase. Questa analisi si basa sul significato di ogni parola e sulla sua relazione con il contesto circostante.

Analisi pragmatica

Completa l'analisi semantica fornendo un contesto. Vengono quindi presi in considerazione la situazione di enunciazione e l'universo dell'interlocutore. È dunque necessario dedurre o interpretare quanto è stato detto, il che non è sempre facile per l'intelligenza artificiale.

III/Recenti progressi nell'NLP 🚀

Analisi del sentiment

Nota anche come "opinion mining", l'analisi del sentiment estrae informazioni soggettive da un testo o da uno scambio per comprendere l'opinione dell'interlocutore. Le argomentazioni o le risposte fornite verranno quindi giudicate come positive, negative o neutre.

Questo strumento è recente, in rapida espansione e sta diventando molto popolare tra le aziende dei settori social media, marketing e pubblicità.

L'analisi del sentiment fornisce informazioni preziose per aiutare a prendere decisioni e sviluppare strategie per raggiungere migliori obiettivi aziendali. Queste informazioni possono riguardare le critiche al tuo brand, la concorrenza, i clienti attuali o i feedback dei clienti provenienti da nuovi mercati internazionali.

Trascrizione automatica

La trascrizione automatica è anch'essa recente e in pieno sviluppo. Consiste nel convertire un file audio in testo.

La trascrizione manuale è molto lunga e richiede molta pazienza. Ecco perché molti attori sono entrati in questo mercato, che sta vivendo una forte concorrenza.

Devi trascrivere molte interviste quotidianamente? Non esitare a provare Noota. È un software intuitivo, accessibile ed efficiente! In 15 minuti, il tuo audio è interamente trascritto. Tutto ciò che devi fare è rileggere e modificare ciò che desideri, che risparmio di tempo!

Riepiloghi e report automatici

Oltre alla trascrizione, grazie ai progressi dell'NLP sono ora disponibili report e riepiloghi automatici. L'intelligenza artificiale identifica i diversi interlocutori, estrae le azioni e le parole chiave per produrre un vero e proprio report o riepilogo su misura per le tue esigenze! Tutto ciò che devi fare è esprimere le tue necessità (un report per maggiori dettagli o un riepilogo per mantenere il filo del discorso) e l'IA si occuperà del resto.

Chatbot

Oggi i chatbot sono presenti su un quarto di tutti i siti web aziendali. Si tratta ancora di sistemi imperfetti, ma sono in grado di gestire attività standard come rispondere a una domanda del cliente o fornire informazioni su un prodotto/servizio. Vengono utilizzati attraverso diversi canali come internet, i social network o le piattaforme di messaggistica.

Ricerca semantica

La ricerca semantica è ormai onnipresente. Riguarda i motori di ricerca, gli assistenti digitali, gli altoparlanti connessi e intelligenti… Questo campo è in continuo sviluppo e miglioramento.

La ricerca semantica mira a migliorare l'esperienza del cliente fornendo risposte personalizzate che rispondono chiaramente alla richiesta espressa. Tiene conto del contesto e confronta le parole utilizzate dall'utente con quelle presenti nel suo database. Ciò le consente di proporre diverse risposte corrispondenti alla richiesta.

Classificazione dei documenti

In questo caso, l'intelligenza artificiale sarà in grado di estrarre informazioni chiave per assegnare una categoria al documento in questione. Ciò può essere fatto, ad esempio, in base all'argomento dell'articolo.

Conclusione 💡

Questi progressi riflettono ciò che l'IA comprende e ciò che è in grado di fare. Tuttavia, siamo solo all'inizio e si prevede che questi sistemi miglioreranno significativamente nei prossimi anni.

Per farsi un'idea delle applicazioni future, i progetti attuali includono (tra gli altri):

• L'interfaccia uomo-macchina (HMI)

Le interfacce uomo-macchina esistono già, ma sono in piena evoluzione. Si tratta di un pannello di controllo (schermo) che consente all'utente di comunicare con un programma informatico. Ad esempio, in un'auto, il conducente può controllare l'aria condizionata, l'illuminazione o la radio. Questi strumenti di controllo fanno riferimento all'HMI dell'auto.

L'HMI è parte integrante della customer experience. Sono queste interfacce a fornire l'accesso a piattaforme intuitive, moderne ed efficienti. L'architettura a piattaforma aperta delle soluzioni HMI di domani offrirà maggiore funzionalità e connettività applicativa per garantire una maggiore libertà di utilizzo.

Tra i progetti futuri dell'HMI troviamo anche il brain-to-text. Come suggerisce il nome, utilizzerebbe le onde cerebrali per convertire i pensieri umani in testo.

Ma c'è ancora molto lavoro da fare prima di arrivarci!

• Piattaforme no-code

Il No-Code permetterebbe ai creatori di contenuti digitali di sviluppare in modo più semplice. Non ci sarebbe bisogno di programmare e il compito dell'utente risulterebbe più intuitivo.

Ciò significa che lo sviluppatore non ha bisogno di possedere conoscenze tecniche approfondite, può dare libero sfogo alla propria creatività e beneficia di una maggiore accessibilità alle piattaforme. L'idea è quella di migliorare e accelerare la creazione di progetti, poiché la programmazione può talvolta richiedere molto tempo e una vasta competenza.