Elaborazione del linguaggio naturale
I punti chiave per comprendere l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) includono:
- Le funzionalità NLP sono basate su modelli sottoposti a training per eseguire determinati tipi di analisi del testo.
- Anche se molti scenari di elaborazione del linguaggio naturale sono attualmente gestiti dai modelli di intelligenza artificiale generativi, esistono molti casi d'uso comuni di analisi del testo in cui i modelli di linguaggio NLP più semplici possono essere più convenienti.
- Le attività comuni di elaborazione del linguaggio naturale includono:
- Estrazione di entità : identificazione di menzioni di entità come persone, luoghi, organizzazioni in un documento
- Classificazione del testo : assegnazione di un documento a una categoria specifica.
- Analisi del sentimento: determinare se un testo è positivo, negativo o neutro e interpretare le opinioni.
- Rilevamento della lingua : identificazione della lingua in cui viene scritto il testo.
Annotazioni
In questo modulo è stato usato il termine elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per descrivere le funzionalità di intelligenza artificiale che derivano dal linguaggio umano "ordinario". È anche possibile vedere questa area di intelligenza artificiale denominata comprensione del linguaggio naturale (NLU).
Scenari di elaborazione del linguaggio naturale
Gli usi comuni delle tecnologie NLP includono:
- Analisi di documenti o trascrizioni di chiamate e riunioni per determinare gli argomenti chiave e identificare menzioni specifiche di persone, luoghi, organizzazioni, prodotti o altre entità.
- Analisi di post di social media, recensioni di prodotti o articoli per valutare il sentiment e l'opinione.
- Implementazione di chatbot che possono rispondere a domande frequenti o orchestrare dialoghi di conversazione prevedibili che non richiedono la complessità dell'intelligenza artificiale generativa.