Immagina di poter controllare la tua casa domotica solo con la tua voce, o di poter chiedere aiuto medico tramite un assistente virtuale. Sembra fantascienza, ma in realtà la tecnologia dei chatbot e degli assistenti virtuali sta rapidamente evolvendo e diventando sempre più popolare.
Alla base di questi affascinanti strumenti ci sono due tecnologie chiave: il Natural Language Processing (NLP) e l’Automatic Speech Recognition (ASR).
In questo articolo esploreremo come queste tecnologie stanno cambiando il modo in cui interagiamo con i chatbot e come stanno espandendo le loro capacità in diverse applicazioni, dalla casa domotica alla medicina, dall’analisi dei mercati alla sicurezza informatica.
Che cosa si intende per NLP, NLU e ASR
Il Natural Language Processing (NLP) è una tecnologia che consente ai computer di capire e utilizzare il linguaggio umano in modo molto preciso e di capire i significati nascosti dietro le parole (la semantica).
La parte di NLP che si occupa della comprensione del significato di un testo, andando oltre la classificazione, è chiamata Natural Language Understanding (NLU).
L’Automatic Speech Recognition (ASR), invece, si riferisce alla tecnologia che consente di riconoscere e trascrivere la lingua parlata in testo.
Se vuoi entrare nel dettaglio di queste tecnologie, ti consigliamo di leggere questo articolo su officepertutti.com.
Analisi del “sentiment” – Ciò che le persone scrivono e pensano sul web
Il Natural Language Processing (NLP) ci consente di raccogliere e analizzare i dati provenienti dalla voce del web, come opinioni, valutazioni e sentiment sui social media, i blog e le testate giornalistiche.
Questo ci aiuta a comprendere meglio le tendenze del mercato e le preferenze dei consumatori, supportando le aziende nell’elaborazione di strategie commerciali e di marketing più efficaci.
Inoltre, l’analisi delle opinioni dei clienti relativamente a un marchio o un’azienda permette di capire meglio l’opinione della clientela e di scegliere le zone di espansione in modo ottimale. Sapere interpretare l’orientamento e le opinioni della popolazione, le recensioni online, fornisce una posizione di vantaggio per azioni di marketing di successo.
Combattere le fake news e il bullismo online
Grazie alla tecnologia NLP siamo in grado di analizzare i contenuti testuali e individuare quelli che potrebbero essere pericolosi o dannosi, come le fake news o il bullismo online.
Grazie a questa tecnologia, possiamo identificare e segnalare questi contenuti in modo più preciso e tempestivo, aiutando a proteggere gli utenti e a mantenere un ambiente online più sicuro.
Applicazioni in campo medico e farmaceutico
Il NLP sta aprendo nuove opportunità anche nel campo medico e farmaceutico. Ad esempio, consente di analizzare grandi quantità di dati provenienti da studi clinici e ricerche scientifiche per individuare nuove terapie e farmaci.
Inoltre, i chatbot e gli assistenti virtuali basati sul NLP possono fornire supporto medico ai pazienti, rispondere alle loro domande e fornire consigli su come gestire le malattie.
Analisti dei mercati finanziari
Il NLP consente agli analisti di raccogliere e analizzare grandi quantità di dati provenienti da fonti diverse, come notizie finanziarie, social media e siti web, per individuare tendenze e prevedere i movimenti dei mercati. Ciò consente alle aziende di prendere decisioni più informate e di ottenere vantaggi competitivi.
Sicurezza online
Il NLP ci consente di rilevare e analizzare minacce informatiche, come i malware e gli attacchi phishing, in modo più preciso e tempestivo. Ciò ci aiuta a proteggere i nostri sistemi e i nostri dati personali da eventuali attacchi. Inoltre, il NLP può essere utilizzato anche per monitorare e analizzare i comportamenti degli utenti online alla ricerca di attività sospette o pericolose.
Analisi semantica e catalogazione dei libri
Il Natural Language Processing (NLP) ci consente di esplorare i testi in modo più profondo, consentendoci di scoprire nuovi significati e relazioni tra le parole.
Un esempio di questo è il progetto italiano ARCA (Academic Research Creativity Archive), che utilizza tecnologie come Named Entity Recognition (NER), Named Entity Linking (NEL) e Knowledge Graph (KG) per analizzare un catalogo di libri e rendere i contenuti statici e non strutturati interattivi, consultabili e con concetti interconnessi. Ciò ci permette di esplorare nuovi mondi attraverso la lettura e di trovare i libri più adatti alle nostre esigenze.