“Tecnologia NLP” cosa significa e come sta influenzando la nostra vita di tutti i giorni

Il “natural language processing” (ovvero l’elaborazione del linguaggio naturale), conosciuta come NLP, è una tecnologia che è nata oltre 70 anni fa ma che di recente ha avuto una notevole crescita  soprattutto in ambito aziendale.

L’NLP è un’interfaccia uomo-macchina che è in grado di riconoscere e comprendere il linguaggio naturale, espresso in forma testuale o vocale.

I sistemi NLP giocano un ruolo crescente in molti settori aziendali e fondano il loro funzionamento su svariate tecnologie.

Esempi di teconogia NLP

Sono esempi di tecnologia NLP:

• assistenti virtuali
• sistemi di navigazione
• chatbot

In particolare l’NLP è a una tecnologia (appartenente a una branchia dell’informatica che è l’intelligenza artificiale), che studia in maniera precisa il linguaggio umano, in tutte le sue espressioni e forme. La macchina, o meglio il software, è dunque in grado di comprendere di parole pronunciate da una persona o di leggere un testo. In ambito aziendale i sistemi NLP stanno acquisendo un’importanza crescente per l’opportunità di sviluppare soluzioni capaci di aumentare l’efficienza dei processi di business, razionalizzare l’operatività aziendale e rendere i dipendenti più produttivi.

Tutto questo grazie alla capacità della tecnologia NLP di ultima generazione di raccogliere e interpretare mole corposa di  dati non strutturati ed eseguire con rapidità analisi precise.

Ci sono molte sfumature a rendere il linguaggio umano (scritto o parlato) particolarmente complesso, pensiamo ad esempio alle differenze nella struttura sintattica e morfologica delle frasi, a parole differenti con un suono molto simile, all’uso di espressioni idiomatiche o di metafore e via dicendo.

In questo labirinto verbale, la tecnologia NLP sia avvale di diverse fasi per decifrare un messaggio, tra queste troviamo la “Segmentazione del parlato” in cui il discorso viene diviso in singole parole o parti più piccole, la “Tokenizzazione” che spezza in ‘”token” il testo  in frasi o unità semantiche più piccole, la “Part-of-speech tagging” ovvero l’identificazione (e assegnazione di un tag) di i nomi, verbi, aggettivi, pronomi, congiunzioni, avverbi, lo “stemming”, e molte altre.

Quando termina la fase di pre-elaborazione dei dati inizia la fase successiva, che tipicamente prevede lo sviluppo di un algoritmo in grado di elaborare e interpretare i dati stessi.

L’algoritmo può essere rule-based, ovvero improntato su regole linguistiche, oppure “machine learning” che non richiede la definizione manuale di regole, in quanto improntato su metodi statistici, in grado creare da sé le proprie regole e meccanismi di classificazione.

Quali benefici concreti può apportare la tecnologia NLP

L’espansione del mercato NLP riguarda in particolare ambiti come i contact center, i sistemi aziendali che hanno un  servizio clienti e il settore dell’assistenza sanitaria. Si stima che nel periodo 2022-2030 la tecnologia NLP muoverà un comparto da 91 miliardi di dollari.

Nel settore del customer service la tecnologia NLP permette di assistere i clienti attraverso i chatbot e gli assistenti virtuali. Di chatbot abbiamo già parlato in questo precedente articolo. Le capacitò degli assistenti virtuali stanno aumentando notevolmente, pensiamo ad esempio ad Alexa che usa il riconoscimento vocale per comprendere i comandi dell’utente e fornire risposte alle richieste. Addentrandosi poi nel mondo della cybersecurity, possiamo vedere come, attraverso questa tecnologia, diventi possibile identificare lo spam analizzando le e-mail, le  frasi o i  messaggi in esse contenuti, individuando quelle che contengono caratteristiche di comunicazioni indesiderate e tentativi di phishing.

In ambito medico il sistema NLP può analizzare registrazioni (ad esempio dettate ad un operatore o a un registratore vocale) e convertirle in testo e apprendere e riconoscere termini medici.

Infine, per quanto riguarda la market intelligence (ossia quella strategia aziendale che raccoglie e analizza dati per ottenere intuizioni al fine di  costruire una visione più ampia dei possibili problemi futuri e anticipando le soluzioni), è possibile analizzare il “sentiment” di un dato comparto commerciale, estraendo insight utili relativi i commenti, le recensioni, post, query reperiti sui vari canali delle reti sociali.