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Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) utilizza il machine learning per rivelare la struttura e il significato del testo. Con le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale, le organizzazioni possono analizzare il testo ed estrarre informazioni su persone, luoghi ed eventi per comprendere meglio il sentiment sui social media e le conversazioni dei clienti.

Scopri come estrarre insight da testo di linguaggio naturale non strutturato utilizzando il machine learning di Google.

Definizione dell'elaborazione del linguaggio naturale

Come branca dell'intelligenza artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), utilizza il machine learning per elaborare e interpretare testo e dati. Il riconoscimento e la generazione del linguaggio naturale sono tipi di NLP.

Un argomento secondario dell'NLP, la comprensione del linguaggio naturale (NLU) viene utilizzato per comprendere il significato reale del corpo di un testo. L'NLU può classificare, archiviare e analizzare il testo. L'NLP fa un ulteriore passo avanti per consentire il processo decisionale in base a tale significato.

A cosa serve l'elaborazione del linguaggio naturale?

Le applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale vengono utilizzate per ricavare insight da dati di testo non strutturati e consentono di accedere alle informazioni estratte per generare una nuova comprensione di tali dati. Esempi di elaborazione del linguaggio naturale possono essere creati utilizzando Python, TensorFlow e PyTorch.

Sentiment dei clienti

Utilizza l'analisi delle entità per trovare ed etichettare i campi all'interno di documenti e canali per comprendere meglio le opinioni dei clienti e trovare insight sui prodotti e sull'esperienza utente.

Comprensione di scontrini e fatture

Estrai entità per identificare le voci comuni di scontrini e fatture, come date o prezzi, per comprendere le relazioni tra richiesta e pagamento.

Analisi dei documenti

Utilizza l'estrazione personalizzata delle entità per identificare le entità specifiche del dominio all'interno dei documenti senza dover sprecare tempo o denaro nell'analisi manuale.

Classificazione dei contenuti

Classifica i documenti per entità comuni, per entità personalizzate specifiche del dominio o per oltre 700 categorie generali, come sport e intrattenimento.

Individuazione di trend

Aggrega le notizie con un testo che consenta ai professionisti del marketing di estrarre contenuti pertinenti sui propri brand da notizie, articoli e altre origini dati online.

Sanità

Migliora la documentazione clinica, la ricerca di data mining e la generazione automatica di rapporti di registro per accelerare i trial clinici.

Google Cloud offre una suite completa di prodotti e soluzioni di elaborazione del linguaggio naturale.

L'API Natural Language fornisce modelli preaddestrati che consentono agli sviluppatori di utilizzare funzionalità di comprensione del linguaggio naturale come analisi del sentiment, analisi delle entità, analisi del sentiment delle entità, classificazione dei contenuti e analisi della sintassi.

Nell'ambito della suite di prodotti AutoML, AutoML Natural Language consente di creare ed eseguire il deployment di modelli personalizzati di machine learning per il linguaggio naturale, con un impegno minimo e limitata esperienza nell'ambito del machine learning.