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Come può il Natural Language Processing aiutare il business

Aumenta la popolarità delle metriche NLP, Natural Language Process, in ambito produttivo. In grado di supportare l’unsupervised learning, queste applicazioni dell’Intelligenza Artificiale, se ben utilizzate, possono aumentare notevolmente le probabilità di successo di un progetto aziendale

Se, come dicono, i dati sono il nuovo petrolio, la loro conoscenza è fondamentale per un business di successo. La propria strategia di vendita e produzione non può prescindere dalle informazioni create ogni giorno online, da cui trarre le linee guida della propria attività.

Tra queste, molte provengono dal linguaggio umano naturale. Informazioni che, fino a poco tempo fa, le aziende non erano in grado di analizzare. Oggi, invece, i progressi raggiunti nel campo del Natural Language Process (NLP) consentono ai sistemi di analizzare e apprendere anche i dati provenienti dal linguaggio umano, consentendo la creazione di una vasta quantità di servizi, tra cui le soluzioni per la domotica e i chatbot.

Il Natural Language Processing e le sue metriche

Il Natural Language Processing è un campo di ricerca interdisciplinare in cui si intersecano informatica, intelligenza artificiale e linguistica. Il suo obiettivo è lo sviluppo di algoritmi in grado di analizzare, comprendere e rappresentare il linguaggio naturale, scritto o parlato, dell’essere umano. La sintassi e l’analisi semantica sono le sue due tecniche principali.

Elemento chiave del processo sono le metriche del Naturale Language Processing, che fanno riferimento a processori metrici di comparazione per l’elaborazione del linguaggio naturale. Tra le metriche NLP più utilizzate, troviamo il General Language Understand Evaluation (GLUE) e lo Standard Question Answering Dataset (SQuAD).

Le applicazioni enterprise

Sono tre i fattori richiesti dalle applicazioni Enterprise NLP: personalizzazione delle metriche, misurazione del successo di diversi modelli e computo delle variazioni.

La personalizzazione delle metriche NLP

Le applicazioni aziendali clienti del Natural Language Process sono varie e numerose. Ogni organizzazione ha tuttavia, esigenze diverse. Ecco perché servono metriche NLP personalizzate e fornite di una serie di requisiti rigorosamente stabiliti.

Per assicurarsi che la metrica utilizzata sia quella più utile allo scopo, è bene evitare i riferimenti standard, preferendo metriche relative ad ambiti applicativi circoscritti. Le metriche più performanti sono, infatti, quelle realizzate per supportare un determinato compito da svolgere. Oltre a quelle che includono elementi del mondo reale come precisione, impegno, costi e dati di formazione.

La modellizzazione

Un adeguamento alle proprie specifiche esigenze aziendali è richiesto anche in ambito modellazione. L’applicazione delle metriche NLP può agevolare i processi di ricerca, a patto che si sia sviluppato un modello in grado di tener conto delle specifiche del linguaggio e del dominio utilizzato. A tal proposito, è utile disporre di una pipeline contenente l’analisi degli errori e le annotazioni in merito alla gestione dei dati.

Tale obiettivo è raggiungibile esclusivamente con il contributo del professionista umano, la cui creatività e pensiero critico costituiscono gli strumenti più efficaci e affidabili per definire le migliori metriche Natural Language Process.

Standardizzazione e commercializzazione NLP

Ad oggi, sono servizi completamente gestiti come Amazon SageMaker, Azure Machine Learning Studio e Paperspace Gradient a fornire gli strumenti necessari ad analizzare, creare e sviluppare soluzioni basate su metriche Natural Laguage Process specifiche. La maggior parte degli esperti è tuttavia concorde nel ritenere imminente un processo sempre più standardizzato e commercializzato, cosi come è già avvenuto con la distribuzione di software tradizionali.


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