I dati sono ovunque. E sono tantissimi.
E molti di questi dati oggi si presentano sotto forma di linguaggio naturale. Basti pensare a tutte le e-mail, i post sui social media, i commenti, i libri, gli articoli etc...
Eppure il linguaggio umano è complicato, ambiguo, disordinato. Praticamente l'opposto dei dati altamente strutturati con cui le macchine hanno a che fare.
Come è possibile che i computer capiscano il nostro linguaggio?
Questo articolo esplora il Natural Language Processing (NLP), le sue applicazioni aziendali e il modo in cui può contribuire a rendere la business intelligence più semplice e accessibile a tutti.
In questo articolo:
- Che cos'è il Natural Language Processing (NLP)?
- Che cos'è l'analisi del linguaggio naturale?
- Che cos'è l'analisi conversazionale?
- Linguaggio naturale e Conversational AI con Crystal
Che cos'è il Natural Language Processing (NLP)?
Il Natural Language Processing, ovvero l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), è una branca dell'intelligenza artificiale (IA) che consente ai computer di comprendere ed elaborare il linguaggio umano e di generare risposte.
In pratica può:
- aiutare le macchine a comprendere il testo(comprensione del linguaggio naturale)
- aiutare le macchine a generare linguaggio naturale(generazione di linguaggio naturale)
Per comprendere e interpretare il linguaggio umano, i computer devono riconoscere e analizzare parole, frasi e il contesto di un contenuto.
Esempio | Se utilizzo la parola 'ancora', il computer sarà in grado di capire in base al contesto se mi riferisco all'avverbio temporale o allo strumento in ferro che si usa per attraccare un'imbarcazione.
L'NLP è il processo che aiuta la macchina a capire quale dei due significati attribuire alla parola 'ancora' in base al contesto.
Oggi, strumenti come gli assistenti vocali, i motori di ricerca e i traduttori linguistici utilizzano tutti queste tecniche per svolgere i loro compiti.
E in azienda?
L'elaborazione del linguaggio naturale in ambito aziendale contribuisce a rendere gli strumenti di analisi più accessibili, democratici e facili da usare per chiunque in azienda.
Vediamo come.
Che cos'è l'analisi del linguaggio naturale?
L'analisi del linguaggio naturale (natural language analytics) è una forma di search-driven analytics che rende più facile per le persone in azienda fare domande in modo naturale.
Riconoscendo entità come nomi, luoghi o date all'interno di un testo (un processo chiamato "named entity recognition"), la macchina capisce cosa è stato chiesto(classificazione del testo), recupera le informazioni necessarie e infine presenta i risultati in diversi formati, come visualizzazioni o testi.
Esempio | Se vuoi indagare sulle prestazioni aziendali e chiedi "Mostrami l'andamento delle vendite di custodie per pc in plastica negli ultimi tre mesi", il sistema crea un grafico a linee che mostra l'andamento delle vendite nei tre mesi.
Grazie all'analisi del linguaggio naturale le persone possono esplorare i dati di cui hanno bisogno in linguaggio naturale, come se stessero parlando con un collega.
Questo tipo di funzione può anche essere potenziata con elementi come il completamento automatico, che utilizza l'NLP e l'apprendimento automatico per prevedere con la massima probabilità la parola da scrivere successivamente. Pensate a quando scrivete un'e-mail; Gmail di solito vi suggerisce quale parola scrivere dopo.
Che cos'è l'analisi conversazionale?
Immagina di analizzare qualsiasi tipo di dialogo tra la tua azienda e i tuoi clienti per ottenere informazioni sulla loro esperienza.
L'analisi conversazionale è la pratica di utilizzare l'intelligenza artificiale, in particolare le tecniche di NLP, per ricavare dati dalle conversazioni umane con i clienti e rispondere in modo appropriato.
Incorpora alcune funzionalità aggiuntive: il riconoscimento vocale e la risposta vocale. Rende possibile parlare con gli assistenti virtuali, semplicemente riconoscendo un input vocale e leggendo la risposta come un essere umano.
L'analisi conversazionale aiuta anche a mantenere il contesto, in modo che se chiedi ulteriori informazioni, non devi ripetere ogni volta l'intera domanda.
Esempio | Se chiedi: "Quali sono le vendite di questo prodotto nell'ultimo trimestre nell'area EMEA?", ricevi la risposta e poi chiedi: "E negli Stati Uniti?", il sistema capisce che sta chiedendo le stesse informazioni in un'altra regione (gli Stati Uniti e non l'EMEA), senza doverlo specificare.
I sistemi più avanzati possono anche anticipare nuove domande, fare previsioni e indagare sul perché di un evento(analisi diagnostica).
Linguaggio naturale e analisi conversazionale in Crystal
Crystal è la piattaforma di intelligenza artificiale generativa per la business intelligence che supporta il linguaggio naturale e l'analisi conversazionale per rendere i dati accessibili e fruibili a tutti.
Si tratta di un approccio human-first che consente alle persone che lavorano in azienda di accedere e interagire con i dati attraverso conversazioni naturali, ricevere raccomandazioni e collaborare in un'unica piattaforma facile da usare e intuitiva.
I classificatori del linguaggio rappresentano il cuore delle capacità intelligenti di Crystal. Ogni classificatore è specializzato nel rilevare e comprendere aspetti specifici della conversazione con la persona.
Crystal si affida a più modelli di classificazione AI per interpretare tutte le richieste o gli input conversazionali, dalle interazioni di chat ai riferimenti specifici ad argomenti.
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