Che cos’è il NLP?
NLP, o Natural Language Processing (Trattamento Automatico del Linguaggio o TAL in italiano) è un campo che riunisce linguistica, informatica, e intelligenza artificiale. Si tratta di creare strumenti e software di comprensione e manipolazione del linguaggio naturale, che sia in formato voce o testo.
Questo settore riunisce diverse pratiche, che possiamo suddividere in due grandi categorie:
Il Natural Language Understanding (NLU) che si occupa di “comprendere” il linguaggio naturale, ossia trasformarlo in dati strutturati, comprensibili per un computer.
L’NLG, o Natural Language Generation, che si occupa di trasformare i dati strutturati in frasi in linuaggio naturale.
Molte delle applicazioni che utilizziamo ogni giorno utilizzano il trattamento automatico del linguaggio. Per esempio, Google Translate, che permette di tradurre delle frasi in maniera automatica, o assistenti personali come Siri e Alexa. Altre applicazioni, come Microsoft Word e Grammarly utilizzano il TAL per verificare grammatica e ortografia.
LabSense, dal canto suo, utilizza diverse metodologie e strumenti, per realizzare la redazione automatica di contenuti, la classificazione di documenti, il text mining, e la sintesi di recensioni cliente.
Classificazione e Text Mining (NLU)
NLU o Natural Language Understanding, è quindi la capacità di un programma di “comprendere” il linguaggio naturale; ma cosa vuol dire realmente comprendere?
In generale, significa che un programma è in grado di estrarre e identificare alcune informazioni in un testo, metterle in relazione fra loro per dar loro un senso. Le informazioni estratte vengono restituite all’utente, oppure utilizzate per definire alcune azioni. Secondo l’azione desiderata, si possono determinare diversi livelli di comprensione.
Gli algoritmi di NLU possono essere basati su dei modelli statistici o regole che specificano come e cosa cercare in un insieme di testi. Alcuni di questi sono modelli di Deep Learning, che propongono un approccio alternativo per l’analisi dei testi. Fra i compiti svolti dall’NLU ritroviamo la classificazione di documenti e il text mining.
LabSense combina fra loro diverse metodologie per proporre soluzioni che permettono di estrarre e di classificare sotto forma di dati strutturati una grande quantità d’informazioni a partire da contenuti testuali (descrizioni prodotto, annunci immobiliari…). Dig It, la nostra soluzione dedicata al text mining, utilizza algoritmi di classificazione intelligenti, capaci di trattare e classificare in tempo reale una grande volumetria d’informazioni. Ciò ci permette di arricchire i database dei nostri clienti.
La redazione automatica (NLG)
Si parla di NLG quando un algoritmo è capace di trasformare dei dati in espressioni o frasi a partire da una rappresentazione interna.
La struttura del testo, il tipo di frasi da utilizzare, e la realizzazione del testo devono essere studiati attentamente:
- Struttura del testo: definire le infromazioni pertinenti
- Pianificazione delle frasi: è importante scegliere il lessico e il registro adatti
- Realizzazione del testo: il testo viene generato in linguaggio naturale (inglese, francese, etc) a partire da una rappresentazione sintattica
Il fiore all’occhiello della tecnologia LabSense è il nostro motore di generazione automatica Scribt. A partire da dati strutturati, l’algoritmo è capace di generare testi SEO, descrizioni prodotto o servizi, post per il social… E il tutto in più lingue (FR, EN, DE, IT, NL, PT…). L’algoritmo passa per le tre fasi descritte precedentemente, per produrre in massa dei testi variabilizzati, il tutto in modo automatico, prendendo in considerazione le particolarità sintattiche e semantiche di ogni lingua per produrre dei testi fluidi e corretti.
La struttura del testo è definita in base ai dati che il cliente propone e ai dati a essi connessi (INSEE, POI…). Il nostro motore permette la pianificazione delle frasi prendendo in conto le caratteristiche linguistiche di ogni lingua. Produce quindi dei testi coerenti, senza duplicati, in linguaggio naturale, a partire dai dati forniti come input.
Con la soluzione di NLG Scribt, è quindi possibile generare contenuti automaticamente, con una particolare attenzione alla qualità linguistica, in più lingue.
NLU e NLG insieme
NLG e NLU possono essere utilizzate insieme. A volte, è necessario al tempo stesso estrarre i dati strutturati a partire da formati diversi, per poi utilizzare questi dati per la generazione di contenuti.
LabSense combina questi due aspetti dell’NLP, proponendo sintesi di recensioni cliente. Le recensioni cliente sono oggi un vero fattore di conversione estremamente importante, poiché mettono in rilievo il prodotto e la marca. È in quest’ottica che abbiamo ideato Verdicto. Partendo dalle recensioni che i clienti lasciano sotto forma di voto, il nostro algoritmo sintetizza le recensioni e le trasforma in veri e propri contenuti editoriali.
Partendo dalle recensioni cliente sotto forma di voti dati a un prodotto, Verdicto potrà generare dei testi coerenti e corretti, che descrivono le recensioni clienti su un prodotto.
Gli algoritmi di NLP sono ormai un must per la produzione automatica di contenuti di qualità e per l’estrazione dei dati contenuti in grandi volumetrie di testi.
Se non vedi l’ora di utilizzare queste nuove tecnologie, o anche se sei semplicemente curioso di provarle, contattaci! La tecnologia LabSense sarà senza dubbio il tuo asso nella manica per distaccarti dalla concorrenza.
