Generazione del linguaggio naturale e sue applicazioni aziendali

        
Generazione del linguaggio naturale (NLG)
      
    Per continuare l'esplorazione degli autori di IA e delle notizie generate dai robot, vale la pena di esplorare alcune delle tecnologie che guidano questi algoritmi. Le IA progettate per generare documenti che si leggono come se li avesse scritti un essere umano si basano su algoritmi di generazione del linguaggio naturale (NLG). Gli algoritmi NLG hanno lo scopo di generare automaticamente testo da dati strutturati che si legga come se il testo generato fosse stato scritto da un autore umano. I dati strutturati sono documenti come:
Rapporti sui prodotti che descrivono le caratteristiche di un nuovo prodotto.
Risultati di un sondaggio online sulla soddisfazione dei clienti.
Rapporti finanziari (come quelli che userebbe un autore di robot).
Email personalizzate.
In altri termini, l'NLG può essere definito come la raccolta di dati testuali grezzi e la loro trasformazione in una narrazione umana. L'NLG è correlato all'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma opera in direzione opposta. L'NLP raccoglie dati dal testo; l'NLG genera testo dai dati. In altre parole, NLP legge ciò che NLG scrive. L'ordine generale delle operazioni di un algoritmo NLG è il seguente:
Raccolta dei dati: trovare i dati strutturati giusti su cui allenarsi e scegliere i contenuti giusti da trasmettere nell'output NLG.
Decidere il contenuto: decidere quali argomenti principali saranno trasmessi e come trasmetterli.
Strutturazione del documento: delineare il contenuto nel modo più coerente e "naturale" possibile.
Aggregazione di contenuti: creare frasi, mettere insieme frasi simili e aggiungere riferimenti.
        
        
Cosa deve decidere l'NLG?
      
    
Mentre si muove attraverso le fasi sopra elencate, un algoritmo NLG deve prendere due decisioni: cosa si intende per "linguaggio naturale" e come creare una "narrazione umana" utilizzando questo linguaggio naturale. Per un algoritmo NLG, il linguaggio naturale "assomiglia":
Grandi parti di testo separate che riguardano un unico argomento.
Frasi complesse con sintassi coerente.
Struttura completa con flusso logico di informazioni.
Riferimenti e analogie.
Successivamente, un algoritmo NLG deve decidere come compilare la sua narrazione in uscita, ovvero eseguire il passo 4 della sezione precedente. In base al contesto dell'input in linguaggio naturale, l'algoritmo deve capire come formattare al meglio il suo output per farlo assomigliare a una voce umana. Deve decidere:
L'idea centrale del testo da generare.
La struttura migliore, ristretta nel corso delle iterazioni, del testo narrativo.
Il flusso delle frasi e la scelta delle parole.
I giusti modi di dire / riferimenti / espressioni.
La sintassi e la voce giusta.
      
        
NLG nelle applicazioni aziendali
       
    
L'output della "narrazione umana" di NLG ha molte applicazioni nelle moderne pratiche commerciali. Questo articolo ne descriverà brevemente due: il reporting e il marketing.

Come illustrato nel post "Rise of AI Authorship", l'NLG insieme all'NLP può essere utilizzato per compilare rapidamente rapporti di facile lettura per gli addetti al marketing sulla base di dati complessi. Ad esempio, NLG può fornire un rapporto conciso sulle vendite della settimana precedente. NLG può anche utilizzare le e-mail personali come fonte di dati per creare in modo rapido ed efficiente e-mail dal suono umano, risparmiando agli utenti il tempo dedicato alla formattazione e alla formulazione dei messaggi e-mail in uscita.

Oltre alla rapidità con cui i dati vengono riportati e alla formattazione dei messaggi, gli utenti sono concordi nel ritenere che il principale vantaggio dell'utilizzo di NLG sia nel campo del marketing. Le applicazioni di NLG specifiche per il settore del marketing comprendono:

• Riduzione del materiale di marketing "unico" e aumento del materiale di marketing specifico per il cliente in modo automatico.
• Generare rapidamente contenuti di marketing unici e mirati a un cliente unico.
• Raggiungere rapidamente una base di clienti più ampia generando e distribuendo rapidamente materiali di marketing mirati.
• Aumentare la fedeltà di un cliente creando contenuti interessanti legati all'utilizzo dei prodotti e/o dei servizi dell'azienda da parte di quel cliente unico.
• Comprendere i metadati relativi a un cliente unico e adattare le informazioni sui prodotti a quel cliente.

In sintesi, l'NLG rappresenta l'altra faccia dell'NLP. L'intelligenza artificiale NLG prende in input dati strutturati e produce un documento di testo. Tuttavia, ciò che rende speciale NLG è il modo in cui produce il testo, in modo che sembri scritto da un uomo. Il corretto funzionamento dell'NLG presenta molte sfumature e non è sempre facile utilizzare l'NLG nel modo "giusto". Tuttavia, i vantaggi che NLG può offrire a un'azienda valgono il rischio. Per avere successo nell'era digitale, le aziende e i marketer di oggi dovranno capire l'NLG e come sfruttarlo a loro vantaggio.