L’NLP (acronimo di Natural Language Processing), detto anche elaborazione del linguaggio naturale, è, per definizione, il processo di trattamento automatico mediante un calcolatore elettronico delle informazioni scritte o parlate in una lingua naturale. Che cosa significa?

I computer hanno sempre operato, sin dalla loro nascita, su linguaggi artificiali, creati per dare istruzioni alle macchine e non per comprendere il linguaggio naturale utilizzato da noi uomini. Ecco allora che il Natural Language Processing aiuta i computer a capire meglio il nostro linguaggio.

Il processo di elaborazione è ovviamente molto complesso soprattutto a causa della considerevole ambiguità del linguaggio umano.

Ci sono quindi più fasi nel corso del processo, come l’analisi lessicale (che è la scomposizione in token di un’espressione), l’analisi grammaticale, quella sintattica, ed infine l’analisi semantica con l’assegnazione di un significato complessivo all’espressione linguistica. 

Inizialmente i computer hanno lavorato su un vocabolario basic e ristretto per poi essere messi di fronte a situazioni realistiche e più complesse e ci si accorse come le migliorie da apporre fossero ancora notevoli. Migliorie che, dopo anni di studio e di ricerche, sono arrivate e hanno portato molta popolarità all’elaborazione del linguaggio naturale tanto da essere utilizzata in molti prodotti e soprattutto in una buona percentuale di aziende.

Quindi riepiloghiamo: che cos’è il Natural Language Processing? Possiamo dire semplicemente che con questa espressione facciamo riferimento alla capacità di un computer di comprendere ed analizzare molte delle sfumature presenti nel linguaggio umano.

Nelle aziende:

Questo processo è già in voga in una buona percentuale di aziende, che utilizzano le tecniche di elaborazione di linguaggio naturale per recepire al meglio il pensiero e l’opinione del cliente sui propri servizi e per avere maggiori insight sui consumatori in modo da potersi adattare alle domande degli stessi. 

Alcuni servizi offrono in questo senso molte opportunità alle aziende adottando l’apprendimento automatico per trovare informazioni in un testo. L’apprendimento automatico è particolarmente accurato nell’identificare voci specifiche in ampie fasce di testo e può carpire molte sfumature nella lingua, identificando revisioni negative o positive con i clienti. 

Tutto ciò si basa sul machine learning e sulla capacità dei computer di estrarre da un testo preso in analisi frasi o parole chiave, nomi di persone e luoghi fino ad arrivare a comprendere, appunto, se il testo ha una connotazione positiva o meno.

Esistono diverse tipologie di insights per ogni documento:

–ENTITÀ: riguarda la segnalazione di persone, luoghi e posizioni identificati all’interno.

–FRASI CHIAVE: si basa sull’individuazione delle frasi più importanti. Un esempio? Da un documento riguardo una partita di calcio verranno tratte informazioni come il risultato finale, lo stadio in cui si è giocato e le due squadre che si sono affrontate.

–LINGUA: il sistema riconosce fino a 100 lingue diverse ed individua la lingua dominante.

–SENTIMENTO: il servizio determina anche il sentimento emotivo del documento, che può essere positivo, neutro, negativo o misto.

–SINTASSI: analisi di ogni parola (verbi, pronomi, sostantivi, ecc.)

In questo modo il computer aiuta a velocizzare molti dei processi analitici che altrimenti dovrebbe esaminare il personale di un’azienda e soprattutto permette di avere dei più precisi insights sul cliente e di conseguenza venirgli maggiormente incontro.

Questo servizio viene utilizzato anche all’interno della nostra piattaforma software DocsMarshal in molti campi, tra i quali spicca il servizio di ticketing (di cui parleremo nel prossimo articolo), dove veniamo incontro alle richieste di aiuto da parte dei nostri clienti. Ad oggi il Natural Language Processing è una tecnologia molto affascinante che sta cambiando il mondo informatico e promette di continuare a farlo in futuro con le giuste modifiche e i dovuti perfezionamenti.