Natural Language Understanding
Eccoci qui oggi a parlare di NLU, il Natural Language Understanding, ossia la comprensione del linguaggio naturale sotto forma di testo scritto o orale. L’NLU è un’estensione importante dell’NLP che rende più precisa la risposta da parte dell’NLG, il generatore di linguaggio naturale di cui parleremo prossimamente. In questo articolo ti illustreremo le fasi dell’NLU, di cui alcune condivise con l’NLP, e le sue applicazioni.
Che cos’è?
Il Natural Language Understanding è un sottoinsieme dell’elaborazione del linguaggio naturale che utilizza l’analisi sintattica e semantica per cogliere in modo preciso il significato di una frase scritta o pronunciata.
La sintassi studia la struttura grammaticale della frase mentre la semantica analizza il significato delle parole in base al contesto.
L’NLU rileva le relazioni tra parole e frasi, permettendo alle macchine di capire le sfumature e le variazioni in una lingua. Gli esseri umani effettuano tutte queste operazioni contemporaneamente e spontaneamente e il computer non fa che imitare il loro funzionamento combinando le diverse analisi.
Come funziona?
Tramite il Natural Language Understanding le macchine riescono a riconoscere i differenti modi in cui le persone dicono la stessa cosa. L’NLU, infatti, permette di distinguere tra gli omonimi, gli omofoni, di comprendere il significato e di individuare l’intenzione di ciò che chiediamo all’intelligenza artificiale tramite la voce o un testo scritto, nonostante errori grammaticali, di battitura, parole pronunciate male, oltre che di riconoscere le emozioni.
Le fasi dell’NLU sono le stesse dell’NLP che abbiamo spiegato nell’articolo precedente: divisione in token, analisi morfologica e lessicale, analisi sintattica e generazione di parse tree, named entity recognition, analisi semantica e analisi del discorso.
Come viene impiegata?
Le applicazioni dell’NLU riguardano le interazioni e gli scambi relazionali. Una di queste sono le chatbot o bot, assistenti virtuali automatici che utilizzano l’NLU per interagire coi clienti nelle chat online dei siti. Sono capaci di avviare una conversazione, salutando l’utente che entra nel sito. Le chatbot possono risolvere semplici quesiti, raccolgono informazioni che possono essere inviate a una persona fisica in seguito.
Le IVR, cioè le risposte vocali interattive, sono un sistema telefonico che grazie all’NLU interagisce con chi effettua una telefonata per mezzo di comandi vocali. Per esempio, quando chiamiamo un call center e parte un messaggio vocale che ci presenta delle opzioni, siamo di fronte a un sistema vocale interattivo.
L’NLU viene utilizzata anche nell’ambito del data mining, la raccolta e l’analisi dei dati aziendali. Per l’appunto, le aziende si stanno sempre più rendendo conto dei forti vantaggi che derivano dall’analisi delle recensioni dei prodotti, dai feedback dei clienti per comprendere gli atteggiamenti dei consumatori nei confronti del brand per poterne soddisfare le esigenze in tempi brevi.
In conclusione
Il Natural Language Understanding è ciò che permette all’AI di essere più precisa. Ciò consente all’NLG di avere la possibilità di rispondere con maggiore attinenza alle richieste dell’utente. Non sai cos’è l’NLG? Nel prossimo articolo tratteremo il Natural Language Generation, ti illustreremo il suo funzionamento e per cosa viene impiegata.