Vi sentite come se steste annaspando per rimanere a galla in un mare di dati che cresce ogni giorno di più? Non riuscite a estrarre nulla di utile? Non siete soli. Le aziende di tutto il mondo sono alle prese con l'esigenza di trovare un modo per estrarre grandi quantità di dati e ricavarne le ricchezze.
È qui che brilla l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) . Probabilmente avrete sentito parlare molto di NLP in questi giorni, ma non si tratta solo di una parola di moda. Secondo un rapporto di ricerca globale commissionata da IBM, quasi la metà delle aziende utilizza oggi applicazioni basate su NLP e un altro 25% delle aziende prevede di implementare tecnologie NLP nel prossimo anno.
Perché l'NLP è la soluzione ideale per accedere agli insight dei dati? Sfruttando la potenza dell'Intelligenza Artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico, l'NLP consente di immergersi in profondità nei dati, sia di prima che di terza parte, e di ottenere le informazioni rilevanti e specifiche del settore di cui l'azienda ha bisogno per rimanere competitiva. Le tecniche NLP consentono di analizzare enormi quantità di dati testuali su una scala senza precedenti. Inoltre, è possibile automatizzare l'analisi in modo che venga eseguita in tempo reale, senza alcun intervento manuale.
Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?
La PNL è una branca dell'intelligenza artificiale che combina la linguistica computazionale con l'informatica. Utilizzando modelli di apprendimento automatico e di deep learning, le tecniche di NLP traducono il linguaggio umano in un linguaggio comprensibile ai computer.
I computer "parlano" in codice binario. Ciò significa che il linguaggio macchina consiste di 0 e 1. Se si confronta questa situazione con la complessità del linguaggio umano, è facile capire le difficoltà di traduzione. Prima che una tecnica di PNL possa tradurre il linguaggio umano in un linguaggio comprensibile per un computer, deve:
- risolvere le ambiguità nelle parole
- comprendere il contesto
- riconoscere l'impatto di concetti quali il genere e la cultura
I progressi dell'IA e dell'apprendimento automatico hanno generato una serie di tecniche di NLP in grado di affrontare queste sfide. Quelle che seguono sono esempi di alcune delle tecniche NLP più diffuse e utilizzate oggi.
Le cinque principali tecniche di PNL per estrarre significato dai dati
1. Analisi del sentimento
Analisi del sentimento esamina i dati per determinare se i sentimenti e gli atteggiamenti dei clienti sono positivi, negativi o neutri. Immaginate di poter tastare il polso al sentimento del mercato nei confronti del vostro marchio. Sarete in grado di vedere cosa pensano le persone dei vostri prodotti e questo vi fornirà informazioni preziose per diversi dipartimenti, dal marketing allo sviluppo dei prodotti, al servizio clienti.
2. Riassunto automatico del testo
La sintesi automatica del testo genera una versione condensata di un testo più lungo, mantenendone intatto il significato. Consente di distillare in modo efficiente i punti salienti delle informazioni rilevanti che spesso sono sepolte in profondità all'interno di contenuti più lunghi. In passato, tali informazioni dovevano essere estratte manualmente, un processo insostenibile quando si ha a che fare con un grande volume di dati.
3. Riconoscimento di entità denominate
Grazie alla loro capacità di ricavare informazioni significative dai cumuli di testo presenti nei dati, le tecniche di PNL sono strumenti potenti per mantenere il vostro vantaggio competitivo.
Riconoscimento di entità denominate (NER) è una tecnica di apprendimento supervisionato in cui si predefinisce il tipo di informazioni che si desidera estrarre. Per utilizzare il NER, si inizia ad addestrare il modello NER con un set di dati di categorie di entità predefinite, ad esempio data, persona, luogo, occupazione e organizzazione, per insegnare al modello a identificare entità specifiche nel testo e a collocarle nelle categorie appropriate. Questo imita il modo in cui gli esseri umani leggono: Identifichiamo automaticamente qualsiasi entità nominata nel testo mentre i nostri occhi scrutano le parole.
4. Modellazione degli argomenti
Combinando il riconoscimento dei modelli e l'apprendimento automatico, modellazione dei temi infonde argomenti all'interno del testo analizzato. In base agli argomenti identificati, il testo viene poi raggruppato con altri testi contenenti cluster di argomenti simili. A differenza del NER, la modellazione degli argomenti è una tecnica NLP non supervisionata. Le tecniche non supervisionate sono in genere più rapide e facili da usare perché non è necessario addestrare prima il modello.
5. Lemmatizzazione e stemmatizzazione
La lemmatizzazione e lo stemming sono tecniche di pulizia dei dati che funzionano raggruppando le parole in modo simile:
- La lemmatizzazione raggruppa le parole in base alla definizione del dizionario o al contesto. Ad esempio, la lemmatizzazione raggruppa sit, sat e sitting sotto la radice comune sit.
- La diramazione raggruppa le parole tagliando i prefissi o i suffissi per produrre uno stelo. Per esempio, con lo stemming le parole walking, walked e walks verrebbero raggruppate sotto walk. Tuttavia, sit, sat e sitting non verrebbero raggruppate sotto sit, perché la diramazione delle parole non produce la stessa parola radice.
Come sfruttare il potere delle tecniche di PNL nella vostra azienda
La PNL è uno strumento utile perché consente di estrarre informazioni utili dai dati. Ecco come sfruttare la sua potenza:
- Qualità dei dati: Utilizzando tecniche di pulizia del testo come la lemmatizzazione, è possibile preparare i dati in modo che producano un testo che le macchine possano comprendere con maggiore precisione.
- Segmentazione dei clienti: Le tecniche NLP possono essere utilizzate per estrarre informazioni chiave sui clienti dai dati grezzi. Ad esempio, ShareThis utilizza la PNL per creare dati di attributi chiave, come il marchio e lo stile di vita, che aiutano a filtrare i dati in segmenti di clienti appropriati.
- Coinvolgimento generale dell'utente: Senza l'aiuto dell'apprendimento automatico, lavorare con grandi insiemi di dati sarebbe impossibile. L'NLP fornisce strumenti basati sull'intelligenza artificiale che aiutano a estrarre le informazioni mirate di cui si ha bisogno per favorire il coinvolgimento dei clienti.
Grazie alla loro capacità di ricavare informazioni significative dai cumuli di testo presenti nei dati, le tecniche di PNL sono strumenti potenti per mantenere il vantaggio competitivo. ShareThis, ad esempio, utilizza la PNL per estrarre il significato dal grande volume di dati che raccoglie quotidianamente. Collaborando con ShareThis, potrete sfruttare la potenza della PNL per ottenere le informazioni utili di cui avete bisogno.
