{"id":19040,"date":"2022-05-03T15:39:04","date_gmt":"2022-05-03T13:39:04","guid":{"rendered":"http:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=19040"},"modified":"2024-04-30T12:24:24","modified_gmt":"2024-04-30T10:24:24","slug":"natural-language-processing-task-applicazioni-e-sentiment-analysis","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/natural-language-processing-task-applicazioni-e-sentiment-analysis\/","title":{"rendered":"Natural Language Processing: task, applicazioni e Sentiment Analysis"},"content":{"rendered":"<p>[et_pb_section fb_built=&#8221;1&#8243; admin_label=&#8221;section&#8221; _builder_version=&#8221;4.20.0&#8243; background_color=&#8221;#000219&#8243; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_row admin_label=&#8221;row&#8221; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; background_size=&#8221;initial&#8221; background_position=&#8221;top_left&#8221; background_repeat=&#8221;repeat&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_column type=&#8221;4_4&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; custom_padding=&#8221;|||&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221; custom_padding__hover=&#8221;|||&#8221;][et_pb_text _builder_version=&#8221;4.17.3&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; header_2_font=&#8221;|||||on|||&#8221; header_3_font=&#8221;|||||on|||&#8221; header_2_font_size_tablet=&#8221;&#8221; header_2_font_size_phone=&#8221;26px&#8221; header_2_font_size_last_edited=&#8221;on|phone&#8221; header_3_font_size_tablet=&#8221;&#8221; header_3_font_size_phone=&#8221;22px&#8221; header_3_font_size_last_edited=&#8221;on|phone&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]Il dialogo uomo-macchina \u00e8 da decenni uno degli ambiti di ricerca pi\u00f9 attivi. Negli ultimi anni sono stati fatti grandi progressi nel campo dell\u2019<strong>NLP<\/strong> (Natural Language Processing), anche se, per via della complessit\u00e0 del linguaggio umano, la macchina non \u00e8 ancora in grado di comprendere perfettamente.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong>Cos\u2019\u00e8 il Natural Language Processing (NLP)<\/strong><\/h2>\n<p>Il <strong>Natural Language Processing<\/strong>, conosciuto come <strong>NLP,<\/strong> \u00e8 quel ramo di Artificial Intelligence che rende possibile al computer comprendere un testo scritto o delle frasi pronunciate ad alta voce, perch\u00e9 possa restituire un output.<\/p>\n<p>La comprensione del linguaggio umano \u00e8 un\u2019azione complessa che include, non solo il significato delle singole parole, ma anche il senso logico e semantico della frase. In altre parole, perch\u00e9 il linguaggio naturale sia comprensibile alla macchina, bisogna prendere in considerazione fonetica, sintassi, semantica, fonologia, morfologia, pragmatica e l\u2019intero discorso in cui le parole si trovano.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>I 3 task dell\u2019NLP da considerare<\/strong><\/h3>\n<p>Perch\u00e9 il computer sia in grado di comprendere un discorso nel suo complesso, sono tre i task principali da considerare:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Semantic Role Labeling<\/strong>: etichetta le parole di una frase secondo il loro ruolo semantico, come ad esempio \u201csoggetto\u201d, \u201cverbo\u201d e \u201ccomplemento oggetto\u201d. Questo tipo di analisi non comprende il significato della frase o delle singole parole, ma si concentra sul ruolo che i singoli elementi hanno all\u2019interno del discorso.<\/li>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<li><strong>Word Sensing Disambiguation<\/strong>: ha il compito di associare una parola con il suo significato contestuale. A seconda del contesto, infatti, una parola pu\u00f2 cambiare significato, per questo \u00e8 fondamentale dare alla macchina gli strumenti di analisi necessari alla comprensione del significato relativo a una determinata circostanza.<\/li>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<li><strong>Semantic Parsing<\/strong>: converte un testo in una rappresentazione logica per risalire al significato di un enunciato.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong>Applicazioni dell\u2019NLP<\/strong><\/h2>\n<p>Gli utilizzi del Natural Language Processing sono molti e diversificati. Alcuni sono entrati ormai a far parte della nostra quotidianit\u00e0, come ad esempio gli <strong>assistenti virtuali<\/strong> (Alexa, Siri, Google, Cortana). Altri sono meno conosciuti, ma dall\u2019indiscussa utilit\u00e0, come l\u2019<strong>Automatic Summarization <\/strong>che produce in automatico una sintesi di uno o pi\u00f9 documenti testuali. Pu\u00f2 essere utilizzata per l\u2019estrazione di informazioni da documenti di governance (report, procedure), documenti amministrativi (fatture, contratti).<\/p>\n<p>Vediamo altri esempi:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Chatbot<\/strong>: chat automatiche che rispondono con azioni appropriate a seconda della richiesta dell\u2019utente. Vengono molto utilizzati per automatizzare il servizio clienti per rispondere alle domande e aiutare in tempo reale le persone che necessitano di informazioni riguardo servizi, problemi, prodotti, ecc.<\/li>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<li><strong>Intent Monitoring<\/strong>: ha risvolti interessanti nel marketing: comprende il testo allo scopo di prevedere comportamenti futuri, come ad esempio la volont\u00e0 di acquisto di un cliente.<\/li>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<li><strong>Sentiment Analysis<\/strong>: analizza il testo per capire il sentimento (positivo, negativo e neutro) riguardo un determinato argomento.<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3><strong>Sentiment Analysis: cos\u2019\u00e8 e quali sono i vantaggi \u00a0<\/strong><\/h3>\n<p>Come accennato nel paragrafo precedente, la <strong>Sentiment Analysis<\/strong> \u00e8 quella branca di <strong>Artificial Intelligence<\/strong> incaricata di analizzare dati testuali per rilevare il sentimento o l\u2019opinione positiva, negativa e neutra. Viene utilizzata spesso nel <strong>marketing<\/strong> per monitorare un feedback di tipo qualitativo nei confronti di brand, prodotti e servizi. \u00c8 utile anche in ambito <strong>customer care<\/strong>, infatti, d\u00e0 la possibilit\u00e0 di individuare pi\u00f9 velocemente i commenti negativi dei clienti e rispondere il prima possibile, evitando che lo scontento cresca e rechi danni alla reputazione del brand.<\/p>\n<p>Nell\u2019articolo \u201c<em><a href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/sentiment-analysis-la-svolta-per-la-smart-city-e-la-sicurezza-pubblica\/\">Sentiment Analysis, la svolta per la Smart City e la Sicurezza Pubblica<\/a><\/em>\u201d abbiamo parlato di come tale branca dell\u2019NLP possa aiutare a migliorare la qualit\u00e0 della vita all\u2019interno delle smart city.<\/p>\n<p>Insomma, le applicazioni sono diverse e in futuro sicuramente sentiremo sempre pi\u00f9 parlare di Sentiment Analysis. Questo perch\u00e9, a prescindere dall\u2019utilizzo che ne possiamo fare, essa presenta tre grandi vantaggi:<\/p>\n<ul>\n<li>Ordina dati non strutturati su larga scala<\/li>\n<li>Analizza utilizzando criteri coerenti<\/li>\n<li>Le analisi sono in tempo reale<\/li>\n<\/ul>\n<p>Gli elementi sopracitati vengono incontro a importanti esigenze aziendali. Infatti, le organizzazioni accumulano un\u2019enorme mole di dati destrutturati che richiederebbero un eccessivo costo, a livello economico e di tempo, per essere analizzati manualmente. Inoltre, se fossero delle risorse umane ad occuparsene, ogni persona utilizzerebbe criteri diversi per definire un testo \u201cpositivo\u201d o \u201cnegativo\u201d, portando a un\u2019analisi basata su criteri incoerenti e quindi poco utile. Un\u2019altra esigenza \u00e8 quella di avere una visione in tempo reale del sentiment dei pubblici interessati, in modo di poter agire prontamente.<\/p>\n<p>Non c\u2019\u00e8 dubbio sul fatto che la <strong>Sentiment Analysis<\/strong> e lo sviluppo dell\u2019<strong>NLP <\/strong>porteranno enormi vantaggi alle organizzazioni pubbliche e private.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong>L\u2019esperienza di Pragma Etimos<\/strong><\/h2>\n<p>Pragma Etimos, esperta di raffinazione dei dati, ha svolto diversi studi sui processi di Sentiment Analysis. Dopo una prima esperienza utilizzando tokenizzazioni, lemmatura e <strong>Machine Learning<\/strong>, oggi sta sperimentando l\u2019applicazione del <strong>Natural Language Processing <\/strong>per apportare migliorie alla soluzione di Sentiment Analysis.<\/p>\n<p>Sfruttare i motori NLP per eseguire la Sentiment Analysis sul testo offre soluzioni pi\u00f9 intelligenti con maggiore precisione e in meno tempo. I metodi NLP come lemmatizzazione e stemming aiutano ad analizzare meglio le parole e le frasi per prevedere il sentimento delle frasi misurando i loro punteggi di polarit\u00e0. Utilizzando modelli di <strong>Deep Learning<\/strong> come Transformers, i GPT possono essere pi\u00f9 utili per l&#8217;analisi del sentiment.<\/p>\n<p>&nbsp;[\/et_pb_text][et_pb_cta button_url=&#8221;https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/vulgaris-soluzioni-di-data-intelligence\/&#8221; button_text=&#8221;Scopri di pi\u00f9&#8221; _builder_version=&#8221;4.17.1&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; background_color=&#8221;rgba(0,102,153,0)&#8221; custom_button=&#8221;on&#8221; button_text_color=&#8221;#0C71C3&#8243; custom_padding=&#8221;0px||||false|false&#8221; locked=&#8221;off&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][\/et_pb_cta][et_pb_text _builder_version=&#8221;4.17.3&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<h4 style=\"text-align: center;\"><strong>POTREBBE INTERESSARTI ANCHE&#8230;<\/strong><\/h4>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row column_structure=&#8221;1_2,1_2&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_column type=&#8221;1_2&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_blurb title=&#8221;SOCIAL MEDIA INTELLIGENCE E DATA MINING: QUALE LA RELAZIONE?&#8221; image=&#8221;https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/SMIDataMining_1000x500_blur.jpg&#8221; alt=&#8221;Big Data- Data mining- sicurezza &#8211; smart city&#8221; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<div class=\"post-content-inner\">\n<p>Grazie al Data Mining possiamo ricavare informazioni utili dall\u2019enorme mole di dati raccolta ogni giorno sui Social Media. I Social Media, infatti, negli ultimi anni sono diventati la pi\u00f9 grande fonte \u201cpotenziale\u201d d\u2019informazione, adattabile a qualsiasi esigenza&#8230;<\/p>\n<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/social-media-intelligence-e-data-mining-quale-la-relazione\/\" class=\"more-link\">Leggi tutto<\/a><\/p>\n<p>[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][et_pb_column type=&#8221;1_2&#8243; _builder_version=&#8221;4.16&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_blurb title=&#8221;SENTIMENT ANALYSIS, LA SVOLTA PER LA SMART CITY E LA SICUREZZA PUBBLICA&#8221; image=&#8221;https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/police_700x350_blur.jpg&#8221; alt=&#8221;Sentiment Analysis &#8211; Big Data&#8221; _builder_version=&#8221;4.17.3&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<article id=\"post-18482\" class=\"et_pb_post clearfix et_pb_blog_item_0_2 post-18482 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-news\">\n<div class=\"post-content\">\n<div class=\"post-content-inner\">\n<div class=\"post-content-inner\">\n<p>Il Social Web raccoglie ogni giorno una grandissima quantit\u00e0 di informazioni sull\u2019espressione dei giudizi degli utenti. Attraverso l\u2019estrazione e l\u2019analisi di questi dati possiamo comprendere le preferenze, emozioni ed opinioni umane. Queste informazioni permettono di&#8230;<\/p>\n<\/div>\n<p><a href=\"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/sentiment-analysis-la-svolta-per-la-smart-city-e-la-sicurezza-pubblica\/\" class=\"more-link\">Leggi tutto<\/a><\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/article>\n<article id=\"post-18394\" class=\"et_pb_post clearfix et_pb_blog_item_0_5 post-18394 post type-post status-publish format-standard has-post-thumbnail hentry category-news tag-bigdata tag-greendata tag-sostenibilita tag-sostenibilitadigitale\">\n<div class=\"et_pb_image_container\"><\/div>\n<\/article>\n<p>[\/et_pb_blurb][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=&#8221;1&#8243; _builder_version=&#8221;4.17.3&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; custom_css_main_element=&#8221;display:none;&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_row _builder_version=&#8221;4.17.3&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; custom_css_main_element=&#8221;display:none;&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_column type=&#8221;4_4&#8243; _builder_version=&#8221;4.17.3&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;][et_pb_text _builder_version=&#8221;4.17.3&#8243; _module_preset=&#8221;default&#8221; custom_css_main_element=&#8221;display:none;&#8221; global_colors_info=&#8221;{}&#8221;]<\/p>\n<h3>Natural Language Processing<\/h3>\n<h3>Sentiment Analysis &amp; Natural Language Processing<\/h3>\n<p>Scopriamo insieme cosa sono. Infatti al giorno d&#8217;oggi sono fondamentali. Per le aziende diventano grandi opportunit\u00e0.\u00a0<\/p>\n<p>Ma di cosa parliamo?<\/p>\n<p>[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Il dialogo uomo-macchina \u00e8 da decenni uno degli ambiti di ricerca pi\u00f9 attivi. 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