NLP e Motore semantico. Utilizziamo i termini quotidianamente, ma ancora non ne sappiamo molto. Di cosa si tratta? Per capirlo, partiamo dalle basi.

Prima che ogni casa fosse dotata di un computer, un palmare o uno smartphone, per la ricerca di informazioni si tendeva a consultare un’enciclopedia o un testo specifico. Oggi si tende a fare riferimento all’utilizzo dei sistemi di ricerca informatici. Un ulteriore step è l’uso del motore semantico di ricerca: vediamo cos’è e come funziona.

Dal 1997, anno dell’arrivo di Google, le ricerche online hanno tutte fatto riferimento a quello che è poi diventato il sito internet più visitato al mondo. Fino a poco tempo fa, però, nemmeno Google era in grado di utilizzare l’NLP per le sue ricerche; solo dai primi anni duemila si è dotato di sistemi di analisi che fossero in grado di determinare il significato delle parole inserite in base al contesto di riferimento.

Ma che cos’è la semantica?

Si sente sempre più frequentemente parlare di semantica, e di come questa incida sull’utilizzo della piattaforma internet. Il concetto stesso di semantica è, però, non di immediata comprensione: essa rappresenta la scienza dei significati destinati alle parole e stabilisce i limiti di un linguaggio corretto e comprensibile. È in realtà qualcosa di molto soggettivo ed intimo, legato alla persona e non rintracciabile esclusivamente nel significato di una parola; ciascuno di noi può avere una semantica differente dall’altro.

È oggi possibile usare la matematica per calcolare la semantica e rappresentarla attraverso formule: in questo modo diventa accessibile, perdendo la caratteristica ambiguità che la contraddistingue.

La semantica della mente è inaccessibile, mentre la semantica della macchina è rappresentabile attraverso un software, ed è la sola ad essere computabile.

Per realizzare la semantica nella macchina si fa riferimento a quattro elementi principali:

1. dati: una frase dichiarativa dalla struttura soggetto+predicato+oggetto. Attribuisce ad una certa entità un certo valore o la relazione ad altre entità correlate;
2. interpretazione: una descrizione formale che definisce la struttura logico/concettuale di un certo dominio o situazione;
3. informazione: permette di individuare incongruenze nei dati;
4. conoscenza: derivata considerando l’esperienza acquisita in passato, è l’insieme di formazioni rilevanti memorizzate; è soggettiva e prevede la partecipazione di un agente cognitivo.

A quali ambiti sono applicabili le tecnologie semantiche ed NLP?

Le tecnologie semantiche sono applicabili a vari contesti, tra i quali, ad esempio, la risoluzione delle problematiche relative al Customer Care.

Ad inizio 1900 solo i centralini telefonici si occupavano dell’assistenza clienti, costituendo il solo punto di contatto con l’azienda. Mancava una struttura informatica che consentisse di aggregare le informazioni classificandole; solo così gli operatori possono offrire e una risposta più puntuale ai clienti.

Con l’evoluzione dei calcolatori diventa possibile creare software molto più complessi, e vengono così sviluppate le prime i primi bot, o chatbot.
Negli ultimi anni le aziende hanno puntato attivamente a fornire ai propri clienti una risposta quanto più rapida possibile alle loro richieste. 

Una soluzione in tal senso è arrivata dalla possibilità di applicare la tecnologia semantica al customer care.

L’analisi NLP di Awhy

Il software NLP permette di associare alla domanda dell’utente la relativa semantica, così da poter estrarre l’informazione: questo è il sistema alla base del funzionamento di Awhy.

Tramite un’interfaccia testuale è possibile per l’utente inserire l’informazione per la quale richiede assistenza: la tecnologia del software di Awhy è in grado di rispondere immediatamente ed in maniera automatica.

La piattaforma Awhy contiene varie funzionalità basate sulle tecnologie di Intellingenza Artificiale, incluso il machine learning e la ricerca semantica di informazioni, per consentire un’esperienza di dialogo completa e quanto più realistica possibile. Il software è integrato con molteplici fonti di dati, permettendo così che le richieste in arrivo vengano immediatamente processate.

Le conversazioni tra le aziende e i clienti sono molto complesse. Alcune aziende mirano a rispondere a milioni di richieste ripetitive, alcune tramite risponditori automatici, altre tramite gli operatori dell’assistenza clienti.

Awhy costruisce la sua base di conoscenza iniziali utilizzando la base di conoscenza delle aziende, ma continua ad apprendere dopo ogni interazione. Nello stesso tempo anche l’analisi NLP diventa sempre più efficiente.

Tramite strumenti di real user monitoring è possibile controllare cosa l’utente fa all’interno del sito, dal semplice click all’inserimento di un testo all’interno di una tabella.

L’interazione tra il cliente e l’azienda viene così incredibilmente semplificata: le risposte a qualunque domanda vengono fornite in tempo reale, 24/7.

 Lo strumento di analisi dei dati ci permette di dare informazioni aggiuntive sulla clientela dell’azienda per poter creare un marketing targettizzato sui singoli clienti.

Quali sono i vantaggi dell’uso dell’analisi NLP applicata all’help desk?

I vantaggi dell’uso del motore semantico vanno dall’aumento della customer satisfaction, al risparmio sui costi aziendali di gestione dell’assistenza clienti.

Inoltre, gli operatori potranno specializzarsi a rispondere solo a richieste specifiche, quando il software automatico non è in grado di gestire quelle richieste elevata complessità.

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Roberta Gallo