Testo e linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è un termine generale che copre modelli e tecniche di intelligenza artificiale per avere un senso del linguaggio. L'elaborazione del linguaggio naturale è la base su cui vengono costruiti grandi modelli di linguaggio di intelligenza artificiale (LLMs).

Anche se molti scenari di elaborazione del linguaggio naturale sono attualmente gestiti da modelli di intelligenza artificiale generativi, esistono casi d'uso comuni di analisi del testo in cui vengono usati strumenti di prevenzione della perdita dei dati specifici per produrre risultati prevedibili o applicare regole personalizzate.

• Rilevamento della lingua: determinazione della lingua (o delle lingue) in cui è scritto un documento. Il rilevamento della lingua è spesso il primo passaggio di un flusso di lavoro di elaborazione del testo in più fasi.
• Classificazione del testo : assegnazione di un documento a una categoria specifica; inclusa l'analisi del sentiment per determinare se un corpo del testo è positivo, negativo o neutro.
• Estrazione di termini chiave e rilevamento di entità : identificazione di parole chiave o frasi in un documento e individuazione di menzioni di entità come persone, luoghi e organizzazioni. Una forma particolarmente specializzata di rilevamento delle entità consiste nel rilevare e redattire informazioni personali (PII) personali; ad esempio nomi, indirizzi, numeri di telefono e altri dettagli privati.
• Riepilogo - riduzione del testo racchiudendo i punti principali.

Scenari di analisi del testo

Gli usi comuni delle tecnologie NLP per l'analisi del testo 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.
• Redigere i dati PII prima di condividerli o analizzarli per conformarsi alle politiche sulla privacy e alla legislazione.