Abbiamo visto, in un altro post su questo blog, che cos’è il Natural Language Processing, quali obiettivi ha, con quali applicazioni e sistemi si manifesta nelle nostre realtà. Ora invece proviamo a capire cos’è il Natural Language Understanding, come si differenzia rispetto al NLP, e quali forme prende nelle nostre vite quotidiane.
Quando, la mattina prima di prepararci, chiediamo ad Alexa, nostro assistente digitale vocale di fiducia, come sarà il tempo, Alexa ci risponde con sicurezza – basando la sua risposta su dei dati. Ma come fa, Alexa, a risponderci, a capire che vogliamo sapere che tempo fa esattamente dove ci troviamo?
La risposta è: Natural Language Undertanding! Una forma di intelligenza artificiale in grado di dedurre quel che vogliamo esattamente dire con la nostra domanda, indipendentemente da come la formuliamo. NLU fa parte del Natural Language Processing (NLP). Grazie al Natural Language Understanding, le macchine sono capaci di capire cosa intende chi parla, il messaggio, e non solo le semplici, singole parole.
Con Natural Language Understanding, si intende la comprensione (“understanding”, in inglese) da parte delle macchine, della struttura e del significato del linguaggio umano. Questa comprensione permette alle macchine di interagire con gli esseri umani, usando la loro stessa lingua.
La differenza tra Natural Language Processing e Natural Language Understanding
Come dicevamo prima, il NLU è un sotto-processo del NLP. Da una parte, l’elaborazione (processing), dall’altra, la comprensione (understanding). Ma esattamente, qual è la differenza tra questi due processi?
Scopriamola qui sotto:
- NLP: è il termine generale usato per spiegare l’intero processo di conversione di testi in dati strutturati. Elabora le parole pronunciate o i testi scritti, scomponendoli in elementi più piccoli, che si possono analizzare.
- NLU: è una componente del NLP, che “insegna” alle macchine il significato di una parte di discorso parlato o testo scritto. Si serve dell’intelligenza artificiale per riconoscere le caratteristiche linguistiche come la semantica, il contesto, l’intenzione. Permette alle macchine di capire le sfumature e le variazioni in una lingua. Tramite il NLU, le macchine riescono a riconoscere i tanti modi in cui le persone dicono la stessa cosa.
In pratica: il NLP elabora ciò che viene detto o immesso, mentre il NLU cerca di capire cosa voglia dire esattamente una persona.
Quando parliamo o scriviamo, possiamo fare errori di ortografia o grammatica, pronunciare le frasi male, o a metà. Il NLU si fa strada tra tali errori per individuare la nostra intenzione, nonostante la forma usata per esprimerla. Questo implica, non solo analizzare le parole pronunciate o scritte, ma anche il contesto, riconoscere le emozioni. Di conseguenza, il NLU permette alle macchine di rispondere ai comandi verbali o scritti con più accuratezza. Il che non è male!
Alcune applicazioni del Natural Language Understanding
Se pensiamo alle applicazioni che ha, oggigiorno, il NLU nei contesti di contatto, dove avvengono scambi relazionali, conversazionali, ce ne vengono in mente principalmente due:
- i chatbot, o BOT(già incontrati nel post sul NLP), agenti automatici che si servono proprio del NLU per interagire con i clienti nelle chat online. I BOT sono in grado di dare il via alla conversazione, salutando l’utente che entra nel sito. Sono in grado di risolvere semplici quesiti, di raccogliere informazioni che possono essere poi inviate a un agente umano;
- le risposte vocali interattive (per cui si usa anche il termine inglese, “interactive voice response”), dette anche IVR, un tipo di sistema telefonico che interagisce con chi fa una telefonata tramite comandi vocali. Quando chiamiamo un call center, per esempio, e parte un messaggio vocale che ci offre delle opzioni, allora siamo di fronte a un sistema vocale interattivo.
Ma la presenza (ed efficacia!) del NLU non finisce qui. Nell’ambito della raccolta e analisi dei dati aziendali, i vantaggi della sua applicazione sono sempre più evidenti. Per esempio, sempre più aziende si stanno rendendo conto dei forti vantaggi che derivano dall’analisi di metadati come le recensioni dei prodotti e il feedback dei clienti.
Se dopo aver fatto un salto in questo mondo così affascinante, un mondo sempre più all’avanguardia, ti è venuta voglia di saperne di più, il nostro consiglio è di uscire da questo blog (per un po’!) ed entrare nel nostro sito. Nelle sezioni “Cosa facciamo” e “Le funzionalità della piattaforma”, trovi tanti esempi di come AIKnowYou si serve dell’intelligenza artificiale – e dunque del Natural Language Processing – in ogni sua proposta per le aziende. Come dire: oramai, del Natural Language Understanding non possiamo più farne a meno!
Sei curioso e vuoi saperne di più? Leggi “Cos’è il Natural Language Processing?” per scoprire il mondo del linguaggio naturale!
