A cosa serve il natural language?

 A cosa serve il natural language?

Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale, meglio nota in Inglese Natural Language Processing (NPL) , è il processo che utilizza un calcolatore elettronico per elaborare le informazioni contenute nelle parole scritte o espresse con la voce utilizzando la lingua comune.

E’ un processo non semplice, perchè il linguaggio naturale è ricco di ambiguità che vanno interpretate. Un algoritmo alla base di un elaboratore elettronico, deve analizzare a partire da ambiguità lessicali, scomponendo concetti ed espressioni in parole singole. Deve proseguire con l’analisi grammaticale per fare associazioni di contenuti, frasi, a parole singole. Deve poi elaborare attraverso l’analisi sintattica e semantica riuscendo così a dare un significato semantico ad una specifica espressione linguistica.

Google Natural Language

Personalmente utilizzo questo tool di elaborazione del linguaggio naturale dalle potenzialità enormi e più diverse, utilissimo nella versione a pagamento anche a professionisti informatici, per:

  • filtrare contenuti inappropriati
  • Classificare i documenti per argomenti (topic)
  • Creare grafici sulle relazioni di entità estratte da testi

Questa API offre la stessa tecnologia di machine learning che consente a Google di trovare risposte specifiche alle domande dell’utente nella ricerca Google e che costituisce il sistema di comprensione alla base dell’Assistente Google.

L’API Google Natural Language rivela la struttura e il significato del testo offrendo potenti modelli di machine learning in un’API REST semplice da utilizzare.

Puoi usarla per estrarre informazioni su persone, luoghi, eventi e molto altro, menzionati in documenti di testo, articoli o post di blog. Puoi utilizzarla per capire le opinioni sul prodotto nei social media o analizzare le intenzioni emerse dalle conversazioni dei clienti in un call center o in un’app di messaggistica.

Con questo tool tra le altre cose potrai:

  • Comprendere le entità in un testo
  • Capire la rilevanza delle entità nel testo
  • Conoscere la categoria di appartenenza delle entità secondo Google
  • Il sentiment negativo neutro o positivo delle conversazioni anche offline
  • L’analisi linguistica del testo

Sentiment

Sentiment Analysis ispeziona il testo inserito e identifica l’opinione emotiva prevalente all’interno del testo, in particolare per determinare l’atteggiamento di uno scrittore come positivo, negativo o neutro.

Entità

Entity Analysis controlla il testo dato per le entità conosciute (nomi propri come figure pubbliche, punti di riferimento, ecc.) E restituisce informazioni su tali entità.

Sintassi

L’analisi sintattica estrae le informazioni linguistiche, suddividendo il testo specificato in una serie di frasi e analizzando le stesse.

Categorie

Content Classification analizza un documento e restituisce un elenco di categorie di contenuti che si applicano al testo trovato nel documento.

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