Che cos'è la PNL o l'elaborazione del linguaggio naturale negli affari | L'IA nell'attività #5

La PNL, o Natural Language Processing, è una delle aree in più rapida crescita nell'applicazione dell'intelligenza artificiale. Molte delle migliori menti lavorano su come consentire conversazioni fluide e spontanee con le macchine. Non si tratta solo di strumenti che trasformano il parlato in testo scritto o di digitalizzazione di documenti. La posta in gioco è comprendere le intenzioni delle domande contestuali, la traduzione automatica per riflettere lo stile dell'autore, il funzionamento vocale delle macchine e persino i testi creati dall'intelligenza artificiale.

Elaborazione del linguaggio naturale negli affari – sommario:

1. introduzione
2. PNL, o cosa?
3. Le aree di interazione tra AI e Natural Language Processing
4. Riepilogo

introduzione

Perché i sistemi dotati di intelligenza artificiale hanno bisogno della capacità di comprendere testo e parlato? Questa è la domanda chiave che determina i compiti della PNL, ovvero l'elaborazione del linguaggio naturale dal punto di vista aziendale. Il progresso tecnologico dell'intero processo dipende dallo scopo dell'elaborazione del linguaggio.

Gli obiettivi della PNL possono essere diversi come:

• elaborazione automatica dei documenti,
• monitoraggio dei social media,
• localizzazione intelligente di prodotti e servizi,
• e supporto per chatbot e assistenti virtuali.

Ma di cosa tratta la PNL?

PNL, o cosa?

In poche parole, il Natural Language Processing (NLP) deve basarsi sulla sua comprensione. Tuttavia, la complessità di questa comprensione dipende dall'applicazione prevista del modello.

Le differenze più importanti nel modo in cui funziona un'IA abilitata per la PNL dipendono dalla forma dei dati di input e output : da come comunichiamo con l'IA e da come comunica con noi. E anche su come risultati unici o naturali che vogliamo ottenere.

Se l'IA si occupa dell'elaborazione delle domande di prestito, le sue competenze linguistiche non devono essere grandi. È sufficiente che impari a cercare vari tipi di modelli e moduli e trovare campi contenenti i dati necessari.

Se, invece, l'IA deve imparare a usare la chat o la traduzione, il compito diventa molto più complicato. Affronta il problema della comprensione delle parole, dei loro insiemi e sottoinsiemi, ma soprattutto della comprensione della relazione tra le parole.

Il WordNet accademico aperto viene spesso utilizzato come punto di partenza per creare comprensione linguistica. Contiene i più grandi gruppi di parole ordinate per significato nel mondo. Tuttavia, come già accennato, WordNet gratuito è solo il punto di partenza per l'apprendimento delle lingue AI.

La seconda parte è uno dei tanti modelli di intelligenza artificiale disponibili. Alcuni di essi possono essere scaricati – anche gratuitamente – dai siti delle fondazioni dedicate alla creazione di soluzioni future. L'intelligenza artificiale apprende il linguaggio creando reti di parametri, cioè connessioni tra parole e altri dati. Il modello di apprendimento è chiamato modello della scatola nera : nemmeno i creatori stessi sanno come nascono e corrono i collegamenti creati dall'IA.

La difficoltà maggiore è combinare queste due aree. In altre parole, insegnare una lingua all'IA e usarla per uno scopo specifico sarà un servizio e una professione così importanti per il futuro formatore di bot. Sarà una persona che non solo guiderà la nuova intelligenza artificiale attraverso il processo di apprendimento dei significati delle parole. Soprattutto, il bot trainer insegnerà all'IA a rispondere in modo accurato agli stimoli linguistici, a comportarsi in modo appropriato quando mancano dati, ad esempio a causa della scarsa qualità della voce, e a prendere decisioni.

Le aree di interazione tra AI e Natural Language Processing

Sebbene l'area di definizione dell'operazione della PNL sia il linguaggio naturale, una differenza significativa è se l'IA si occupa di:

• documenti fissi o con una lingua live elaborata in tempo reale,
• con una lingua parlata o scritta e, infine
• con una o più lingue nazionali.

Utilizzando questa griglia di distinzione, possiamo distinguere i seguenti esempi di applicazioni aziendali risultanti dall'interazione di AI e NLP:

Riepilogo

L'elaborazione del linguaggio naturale, o NLP, è uno dei rami più complessi della tecnologia moderna. Molto spesso è definita come una tecnologia, in cui riceviamo input e output in un linguaggio naturale, in forma scritta o orale.

In combinazione con l'intelligenza artificiale, la PNL consente una comunicazione naturale con il mondo digitale, tenendo conto delle sfumature di significato, intenzioni ed emozioni, nonché dell'automazione di molti compiti, la cui esecuzione spesso richiede la collaborazione di varie applicazioni o specialisti di diversi campi.

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Autore: Robert Whitney

Esperto di JavaScript e istruttore che allena i dipartimenti IT. Il suo obiettivo principale è aumentare la produttività del team insegnando agli altri come cooperare efficacemente durante la programmazione.

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L'IA nel mondo degli affari:

1. L'intelligenza artificiale nel mondo degli affari - Introduzione
2. Minacce e opportunità dell'IA negli affari (parte 1)
3. Minacce e opportunità dell'IA negli affari (parte 2)
4. Applicazioni AI nel mondo degli affari - panoramica
5. Che cos'è la PNL o l'elaborazione del linguaggio naturale negli affari
6. Elaborazione automatica dei documenti
7. AI e social media: cosa dicono di noi?
8. Traduttore automatico. Localizzazione intelligente dei prodotti digitali
9. Chatbot di testo assistiti dall'intelligenza artificiale
10. Il funzionamento e le applicazioni aziendali dei voicebot
11. Tecnologia dell'assistente virtuale o come parlare con l'IA?
12. Business NLP oggi e domani
13. In che modo l'intelligenza artificiale può aiutare con BPM?
14. L'intelligenza artificiale sostituirà gli analisti aziendali?
15. Il ruolo dell'IA nel processo decisionale aziendale
16. Cos'è la Business Intelligence?
17. Pianificazione dei post sui social media. In che modo l'IA può aiutare?
18. Post automatizzati sui social media
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25. Il futuro mercato del lavoro e le prossime professioni
26. Intelligenza artificiale e intelligenza artificiale verde per la Terra
27. EdTech. Intelligenza artificiale nell'educazione