L'argomento che scegliamo, il nostro tono, la nostra selezione di parole, tutto aggiunge un qualche tipo di informazione che può essere interpretata e valorizzata da essa. In teoria, possiamo comprendere e persino prevedere il comportamento umano utilizzando tali informazioni. Ma c'è un problema: una persona può generare centinaia o migliaia di parole in una dichiarazione, ogni frase con la sua complessità corrispondente. Volendo analizzare diverse centinaia, migliaia o milioni di persone o dichiarazioni in una determinata area geografica, la situazione è ingestibile. Oltre tutto i dati generati da conversazioni, dichiarazioni o persino tweet sono dati non strutturati: i dati non strutturati non si adattano perfettamente alla tradizionale struttura a righe e colonne dei database relazionali e rappresentano la stragrande maggioranza dei dati disponibili nel mondo reale, Per cui sono disordinati e difficili da manipolare. Tuttavia, grazie ai progressi in discipline come l'apprendimento automatico, è in corso una grande rivoluzione su questo argomento. Oggi non si tratta più di cercare di interpretare un testo o un discorso in base alle sue parole chiave (il vecchio modo meccanico), ma di capire il significato dietro quelle parole (il modo cognitivo). In questo modo è possibile rilevare figure retoriche come l'ironia, o anche eseguire analisi del sentimento. L'elaborazione del linguaggio naturale o NLP (Natural Language Processing) è un campo dell'intelligenza artificiale che conferisce alle macchine la capacità di leggere, comprendere e derivare significato dai linguaggi umani. È una disciplina che si concentra sull'interazione tra la scienza dei dati e il linguaggio umano e si sta scalando in molti settori. Oggi la NLP è in forte espansione grazie agli enormi miglioramenti nell'accesso ai dati e all'aumento della potenza di calcolo, che consentono ai professionisti di ottenere risultati significativi in ​​aree come sanità, media, finanza e risorse umane, tra gli altri.

Casi d'uso della NLP 

In termini semplici, la NLP rappresenta la gestione automatica del linguaggio umano naturale come il parlato o il testo e, sebbene il concetto stesso sia affascinante, il vero valore dietro questa tecnologia deriva dai casi d'uso. La NLP può aiutarti con molti compiti e i campi di applicazione sembrano aumentare ogni giorno. 

Citiamo alcuni esempi:  

• La NLP consente il riconoscimento e la previsione delle malattie sulla base delle cartelle cliniche elettroniche e del discorso del paziente. Questa capacità viene esplorata in condizioni di salute che vanno dalle malattie cardiovascolari alla depressione e persino alla schizofrenia. Ad esempio, Amazon Comprehend Medical è un servizio che utilizzala NLP per estrarre condizioni di malattia, farmaci e risultati del trattamento dalle note dei pazienti, dai rapporti di studi clinici e da altre cartelle cliniche elettroniche. 

• Le organizzazioni possono determinare cosa dicono i clienti su un servizio o prodotto identificando ed estraendo informazioni in fonti come i social media. Questa analisi del sentiment può fornire molte informazioni sulle scelte dei clienti e sui loro fattori decisionali.

• Aziende come Yahoo e Google filtrano e classificano le tue e-mail con la NLP analizzando il testo nelle e-mail che fluiscono attraverso i loro server e bloccando lo spam prima ancora che entrino nella tua casella di posta. 

• Per aiutare a identificare le notizie false, il Gruppo NLP del MIT ha sviluppato un nuovo sistema per determinare se una fonte è accurata o politicamente distorta, rilevando se una fonte di notizie può essere attendibile o meno. 

• Alexa di Amazon e Siri di Apple sono esempi di interfacce vocali intelligenti che utilizzano la NLP per rispondere alle istruzioni vocali e fare qualsiasi cosa come trovare un negozio particolare, dirci le previsioni del tempo, suggerire il percorso migliore per l'ufficio o accendere le luci a casa. 

• Avere un'idea di cosa sta succedendo e di cosa parlano le persone può essere molto prezioso per gli operatori finanziari. La NLP viene utilizzata per tenere traccia di notizie, rapporti, commenti su possibili fusioni tra aziende, tutto può essere quindi incorporato in un algoritmo di trading per generare enormi profitti. Ricorda: compra le voci, vendi le notizie. 

• La NLP viene utilizzata anche nelle fasi di ricerca e selezione del reclutamento di talenti, identificando le competenze dei potenziali assunti e anche individuando prospettive prima che diventino attive sul mercato del lavoro.

NLP di base per migliorare il tuo business

I principali svantaggi che affrontiamo in questi giorni con la NLP riguardano il fatto che il linguaggio è molto complicato. Il processo di comprensione e manipolazione del linguaggio è estremamente complesso, e per questo motivo è comune utilizzare tecniche diverse per gestire sfide diverse prima di legare tutto insieme. Linguaggi di programmazione come Python o R sono molto utilizzati per eseguire queste tecniche, ma prima di immergersi nelle righe di codice è importante comprenderei concetti sottostanti. 

SvSoftware sta facendo questo da quasi tre anni: come risultato di questa ricerca formativa di base, all'interno della nostra società lavora da tempo in team di Data Scientists che sta sviluppando un assistente cognitivo denominato L.I.S.A., pensato per supportare l'attività quotidiana dei dirigenti e dei manager d'azienda. L.I.S.A. sarà l'assistente ideale, in grado di registrare conversazioni, catalogare i dati in esse contenere le disponibili quando necessarie, ricordare appuntamenti, ricercare contenuti ed informazioni sia nei documenti aziendali che nelle fonti pubbliche ed offrirli secondo le modalità richieste, in aggregata o non. L.I.S.A., a differenza di ogni altro assistente cognitivo, sarà installabile in azienda come sistema chiuso e consentendo all'azienda stessa di mantenere il controllo pieno ed esclusivo di tutto ciò che L.I.S.A. avrà imparato.

Enrico Versino