{"id":18278,"date":"2021-08-12T10:43:39","date_gmt":"2021-08-12T13:43:39","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/?p=18278"},"modified":"2021-08-12T10:43:45","modified_gmt":"2021-08-12T13:43:45","slug":"nlp-cosa-puo-fare-per-la-tua-azienda","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mjvinnovation.com\/it\/blog\/nlp-cosa-puo-fare-per-la-tua-azienda\/","title":{"rendered":"Cos’\u00e8 il NLP e cosa pu\u00f2 fare per la tua azienda?"},"content":{"rendered":"\n

La combinazione di tecnologie informatiche con il linguaggio umano \u00e8 diventata una forza rivoluzionaria per la scienza moderna. Il cuore, o meglio il cervello di questa strategia \u00e8 l’elaborazione del linguaggio naturale o NLP.<\/p>\n\n\n\n

Avete mai pensato a quanto sarebbe frustrante fare una ricerca su Google e non ottenere un risultato soddisfacente? E se gli assistenti virtuali o i chatbot suggerissero qualcosa di totalmente contrario a ci\u00f2 che avete richiesto? Quanto sarebbe confusa la vostra casella di posta elettronica senza i filtri antispam?<\/p>\n\n\n\n

Questi strumenti rappresentano solo una frazione della potenza dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), una forma di intelligenza artificiale con applicazioni promettenti.<\/p>\n\n\n\n

Per le aziende, la capacit\u00e0 di elaborare il discorso e le parole scritte in tempo reale pu\u00f2 essere cruciale. Pu\u00f2 automatizzare compiti che prima richiedevano un’attenta analisi manuale, comprendere meglio i sentimenti dei consumatori e dei dipendenti e analizzare i dati qualitativi.<\/p>\n\n\n\n

Continua a leggere e scopri cos’\u00e8 il NLP, come funziona e cosa pu\u00f2 fare per te!<\/p>\n\n\n\n

Che cos’\u00e8 il NLP?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

L’elaborazione del linguaggio naturale \u00e8 una branca dell’intelligenza artificiale (AI) dedicata alla comprensione delle sfumature del linguaggio umano.<\/p>\n\n\n\n

In parole povere, \u00e8 la capacit\u00e0 di elaborare e comprendere il linguaggio, sia scritto che parlato.<\/p>\n\n\n\n

Oltre alla comprensione del linguaggio, NLP permette anche ai dispositivi o ai sistemi di creare risposte attraverso il testo e l’audio per l’interazione uomo-macchina.<\/p>\n\n\n\n

Gli esseri umani e la tecnologia comunicano in modo molto diverso. Un intermediario \u00e8 necessario per rendere possibile questa interazione. Soprattutto, la comunicazione deve essere fluida; vogliamo evitare quella sensazione di interagire con un “robot”.<\/p>\n\n\n\n

Questo \u00e8 uno dei tanti motivi per cui l’IA \u00e8 diventata fondamentale nel business, e il NLP \u00e8 visto come un’importante area di crescita per molte strategie.<\/p>\n\n\n\n

Secondo i dati del rapporto Global AI Adoption Index 2021 di IBM, un terzo delle aziende sta usando l’AI in qualche modo, mentre il 43% la sta usando ampiamente.<\/p>\n\n\n\n

Il rapporto ha anche sottolineato che il Natural Language Processing \u00e8 tra i motivi principali per cui le aziende stanno adottando l’AI. Pi\u00f9 del 50% delle aziende che hanno adottato l’AI stanno usando applicazioni o sistemi abilitati al NLP. <\/p>\n\n\n\n

L’espansione dell’intelligenza artificiale non \u00e8 sorprendente, considerando gli immensi benefici che offre alle aziende. Benefici come l’aumento dell’efficienza e della produttivit\u00e0, la riduzione dei costi e l’aumento dei risultati finanziari, tra gli altri.<\/p>\n\n\n\n

Come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale?<\/p>\n\n\n\n

Il riconoscimento vocale umano pu\u00f2 essere diviso in diverse aree. Queste rappresentano passi, che vengono poi utilizzati per il riconoscimento generale del testo, come ad esempio: <\/p>\n\n\n\n

  1. Riconoscimento del linguaggio; <\/li>
  2. Classificazione di singole parole e frasi;<\/li>
  3. Acquisizione di informazioni grammaticali; <\/li>
  4. Identificazione delle funzioni delle singole parole all’interno di una frase (soggetto, verbo, aggettivo, ecc.);<\/li>
  5. Interpretazione del significato della frase; <\/li>
  6. Comprensione del contesto della frase e delle relazioni.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    I passi coinvolti nell’elaborazione del linguaggio naturale iniziano con l’accesso ai dati nella loro forma originale (un messaggio scritto in un database, per esempio) e una base linguistica di confronto. <\/p>\n\n\n\n

    Una volta raccolti i dati, le informazioni vengono suddivise utilizzando varie tecniche di pre-elaborazione dei dati.<\/p>\n\n\n\n

    Quali sono le principali tecniche NLP?<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

    Per scopi organizzativi, possiamo dividere l’area del Natural Language Processing in tre sotto-aree principali: analisi del sentimento, analisi dell’intenzione e categorizzazione delle informazioni.<\/p>\n\n\n\n

    1. Analisi del sentimento: consiste nell’uso di strumenti NLP per estrarre il sentimento di una frase o di una frase. Generalmente, vengono usate classificazioni binarie, come positivo o negativo.<\/li>
    2. Analisi dell’intento: cerca di identificare l’intento e il significato dietro un dato testo o discorso.<\/li>
    3. Categorizzazione: mira a separare il contenuto in classificazioni separate.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

      Ma non si ferma qui. Ci sono anche tre diversi tipi di tecniche utilizzate nelle discipline di elaborazione del linguaggio naturale. Le pi\u00f9 comuni sono:<\/p>\n\n\n\n

      1. Reti neurali profonde, utilizzate per modellare le informazioni e determinare un risultato preferito in un particolare scenario.<\/li>
      2. Apprendimento automatico e altri approcci tradizionali di IA che si basano sull’uso di “dati di allenamento” per prendere decisioni basate su metodi statistici.<\/li>
      3. Tecniche basate su regole, che prendono decisioni basate su un certo insieme di parametri.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

        Usi principali dell’elaborazione del linguaggio naturale<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

        La dinamica dell’apprendimento automatico accoppiata all’elaborazione del linguaggio naturale permette a un computer di capire, analizzare e simulare il linguaggio umano. Ecco alcune delle sue applicazioni pi\u00f9 comuni. Guarda qui!<\/p>\n\n\n\n

        Analisi emotiva dell’utente<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        L’area di analisi delle emozioni consiste nell’uso di strumenti NLP per estrarre le sensazioni da una frase o da un discorso. Generalmente, vengono utilizzate classificazioni binarie, come positivo, negativo o neutro.<\/p>\n\n\n\n

        Un’organizzazione pu\u00f2 adottarla per capire se, per esempio, le menzioni dell’azienda sui social media sono positive o meno, e quindi mobilitare il dipartimento di pubbliche relazioni per migliorare questi risultati.<\/p>\n\n\n\n

        Assistenti virtuali<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        Gli assistenti virtuali come Siri, Alexa, Google Assistant sono diventati sempre pi\u00f9 popolari.<\/p>\n\n\n\n

        Molte persone non sanno che gli assistenti virtuali sono costruiti su principi di NLP per capire le richieste delle persone e sono anche in grado di sviluppare conversazioni. <\/p>\n\n\n\n

        La comunicazione avviene identificando i modelli di discorso attraverso il riconoscimento vocale. Successivamente, gli assistenti virtuali deducono il significato dell’interazione e forniscono risposte utili.<\/p>\n\n\n\n

        Chatbots<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        Investire in chatbot \u00e8 una scelta eccellente per le aziende che cercano nuovi modi di interagire e coinvolgere i loro clienti. Una comunicazione efficace tra il bot e l’utente d\u00e0 ai clienti un nuovo percorso possibile per risolvere i loro problemi in qualsiasi momento della giornata.<\/p>\n\n\n\n

        I bot utilizzano funzioni di intelligenza artificiale come NLP e machine learning per fornire risposte a domande e problemi.<\/p>\n\n\n\n

        NLP ha fornito ai chatbot una maggiore sofisticazione, utilizzando algoritmi complessi per interpretare le query degli utenti e rispondere in modo naturale.<\/p>\n\n\n\n

        Piattaforme di ricerca<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        Un altro grande uso, che le Big Tech stanno sfruttando negli ultimi anni, \u00e8 nel mercato della ricerca su internet.<\/p>\n\n\n\n

        Google, per esempio, adotta algoritmi NLP per capire l’intento di ricerca degli utenti e indirizzare le pagine che meglio soddisfano i loro obiettivi di ricerca.<\/p>\n\n\n\n

        Inoltre, avete mai notato che Google cerca di prevedere quello che state cercando suggerendovi le richieste di ricerca completate? Questa \u00e8 NLP in azione, identificando ci\u00f2 che state cercando di dire.<\/p>\n\n\n\n

        Spam<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        Un altro uso quotidiano del NLP che ci riguarda quotidianamente sono i filtri antispam. Sembra banale, ma usano il NLp per identificare le caratteristiche dello spam nel testo e nei titoli.<\/p>\n\n\n\n

        Inoltre, i sistemi di gestione di queste piattaforme utilizzano metodi intelligenti per dividere le e-mail in categorie.<\/p>\n\n\n\n

        Traduzione automatica del linguaggio<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

        La traduzione \u00e8 una delle pi\u00f9 antiche applicazioni NLP. Tradurre testi da una lingua all’altra implica una conoscenza complessa. Grazie all’elaborazione del linguaggio, questa traduzione \u00e8 diventata pi\u00f9 accurata che mai.<\/p>\n\n\n\n

        Testi complessi e impegnativi vengono tradotti pi\u00f9 accuratamente con il NLP, rendendo la comunicazione internazionale ancora pi\u00f9 accessibile.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"La combinazione di lingua e tecnologia ha guidato l’innovazione nell’intelligenza artificiale. 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