La Named Entity Recognition (NER) organizza i dati non strutturati
La maggior parte dei dati a disposizione delle aziende è di natura non strutturata e, di conseguenza, è più difficile accedervi, elaborarli e ottenerne dei benefici. La Named Entity Recognition (NER) è una potente tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che consente di organizzare i dati non strutturati, classificando le entità in una o più categorie predeterminate. Le entità possono essere nomi di persone, marchi, organizzazioni, luoghi, interessi e altro ancora.
Esempio di entità in un testo:
“La lavatrice AEG costa 550 euro su Amazon.”
AEG = marchio
Lavatrice = prodotto
550 euro = valore monetario
Amazon = rivenditore
Il riconoscimento di un’entità è molto diverso e molto più potente della semplice ricerca di parole chiave: non viene contrassegnata solo una parola chiave specifica, ma anche le parole e i concetti correlati, che vengono apprese servendosi del Machine Learning (ML).
Per riconoscere le entità, al modello NER vengono forniti blocchi di testo nei quali le entità sono state individuate e identificate manualmente. In questo modo, il modello NER impara a riconoscere i pattern e identificare le entità automaticamente. Alla fine del processo di apprendimento, il modello non solo riconoscerà il testo connotato, ma anche le varianti, i sinonimi e i concetti ad esso correlati.
Esempio: supponiamo di voler classificare le notizie relative a The Coca Cola Company. Parole chiave come “The Coca Cola Company” o “Coca-Cola” taggherebbero correttamente alcune notizie. Con l’apprendimento automatico, invece, NER taggherebbe anche le notizie che menzionano “Fanta”, “Fuze Tea”, “Sprite”, “Costa Coffee”, “Innocent”, “Powerade” e molti altri marchi di proprietà dell’azienda, compresi i casi contenenti varianti ed errori di ortografia.
Una volta che il modello NER ha completato l’apprendimento, il riconoscimento delle entità è molto accurato ed efficace ai fini della ricerca, della creazione di processi più efficienti e di esperienze più pertinenti e personalizzate per il cliente.
La Named Entity Recognition (NER) organizza i dati non strutturati
La maggior parte dei dati a disposizione delle aziende è di natura non strutturata e, di conseguenza, è più difficile accedervi, elaborarli e ottenerne dei benefici. La Named Entity Recognition (NER) è una potente tecnica di elaborazione del linguaggio naturale che consente di organizzare i dati non strutturati, classificando le entità in una o più categorie predeterminate. Le entità possono essere nomi di persone, marchi, organizzazioni, luoghi, interessi e altro ancora.
Esempio di entità in un testo:
“La lavatrice AEG costa 550 euro su Amazon.”
AEG = marchio
Lavatrice = prodotto
550 euro = valore monetario
Amazon = rivenditore
Il riconoscimento di un’entità è molto diverso e molto più potente della semplice ricerca di parole chiave: non viene contrassegnata solo una parola chiave specifica, ma anche le parole e i concetti correlati, che vengono apprese servendosi del Machine Learning (ML).
Per riconoscere le entità, al modello NER vengono forniti blocchi di testo nei quali le entità sono state individuate e identificate manualmente. In questo modo, il modello NER impara a riconoscere i pattern e identificare le entità automaticamente. Alla fine del processo di apprendimento, il modello non solo riconoscerà il testo connotato, ma anche le varianti, i sinonimi e i concetti ad esso correlati.
Esempio: supponiamo di voler classificare le notizie relative a The Coca Cola Company. Parole chiave come “The Coca Cola Company” o “Coca-Cola” taggherebbero correttamente alcune notizie. Con l’apprendimento automatico, invece, NER taggherebbe anche le notizie che menzionano “Fanta”, “Fuze Tea”, “Sprite”, “Costa Coffee”, “Innocent”, “Powerade” e molti altri marchi di proprietà dell’azienda, compresi i casi contenenti varianti ed errori di ortografia.
Una volta che il modello NER ha completato l’apprendimento, il riconoscimento delle entità è molto accurato ed efficace ai fini della ricerca, della creazione di processi più efficienti e di esperienze più pertinenti e personalizzate per il cliente.
Organizza i dati non strutturati utilizzando la NER
Analisi del settore e della concorrenza
I team di Market Intelligence raccolgono molte informazioni sul settore in cui opera l’azienda e sulla concorrenza. Le informazioni raccolte coprono un’ampia varietà di aziende, marchi, prodotti, Paesi e argomenti, dal lancio di prodotti ai cambiamenti di gestione, passando per acquisizioni, cessioni, investimenti, partnership, brevetti e molto altro.
La NER consente di riconoscere automaticamente le entità nel contenuto riducendo notevolmente il tempo necessario per elaborare i dati ottenuti. Inoltre, la NER migliora la qualità e l’accessibilità dei dati disponibili per ulteriori analisi.
Recensioni dei clienti
Le recensioni online sono un’ottima fonte di feedback dei clienti, che forniscono informazioni dettagliate su ciò che i clienti amano e non amano di marchi, prodotti e servizi.
I sistemi NER possono essere utilizzati per organizzare i feedback dei clienti e individuare all’interno di essi i problemi ricorrenti. Ad esempio, se la tua azienda è una catena di ristoranti, potresti utilizzare la NER per rilevare quali ristoranti sono menzionati più spesso nei feedback negativi dei clienti e concentrarti su essi.
In sostanza, la NER aggiunge struttura ai dati non strutturati.
Organizza i dati non strutturati utilizzando la NER
Analisi del settore e della concorrenza
I team di Market Intelligence raccolgono molte informazioni sul settore in cui opera l’azienda e sulla concorrenza. Le informazioni raccolte coprono un’ampia varietà di aziende, marchi, prodotti, Paesi e argomenti, dal lancio di prodotti ai cambiamenti di gestione, passando per acquisizioni, cessioni, investimenti, partnership, brevetti e molto altro.
La NER consente di riconoscere automaticamente le entità nel contenuto riducendo notevolmente il tempo necessario per elaborare i dati ottenuti. Inoltre, la NER migliora la qualità e l’accessibilità dei dati disponibili per ulteriori analisi
Recensioni dei clienti
Le recensioni online sono un’ottima fonte di feedback dei clienti, che forniscono informazioni dettagliate su ciò che i clienti amano e non amano di marchi, prodotti e servizi.
I sistemi NER possono essere utilizzati per organizzare i feedback dei clienti e individuare all’interno di essi i problemi ricorrenti. Ad esempio, se la tua azienda è una catena di ristoranti, potresti utilizzare la NER per rilevare quali ristoranti sono menzionati più spesso nei feedback negativi dei clienti e concentrarti su essi.
In sostanza, la NER aggiunge struttura ai dati non strutturati.
Migliora l’efficienza e l’efficacia dei processi utilizzando la NER
Assistenza clienti
I clienti scrivono e-mail o utilizzano la chat per ottenere supporto per il loro ordine o prodotto.
La NER riconosce il tipo di supporto richiesto, aiutando le aziende a fornire contenuti pertinenti per garantire una risoluzione più rapida ed efficiente.
La NER riduce i costi e migliora la soddisfazione del cliente.
Migliora l’efficienza e l’efficacia dei processi utilizzando la NER
Assistenza clienti
I clienti scrivono e-mail o utilizzano la chat per ottenere supporto per il loro ordine o prodotto.
La NER riconosce il tipo di supporto richiesto, aiutando le aziende a fornire contenuti pertinenti per garantire una risoluzione più rapida ed efficiente.
La NER riduce i costi e migliora la soddisfazione del cliente.
Personalizza la customer experience grazie alla NER
Personalizzazione dei contenuti
Le persone sono individui con preferenze e gusti diversi. Utilizzando la NER è possibile profilare contenuti, prodotti e servizi sulla base di queste preferenze per offrire contenuti, prodotti e servizi più pertinenti.
Aziende come Netflix e Amazon sono in grado di fornire suggerimenti molto pertinenti combinando la conoscenza di ciò che gli utenti hanno cercato, guardato e/o acquistato e le caratteristiche di prodotti, servizi e contenuti alternativi o complementari.
Con la NER è possibile personalizzare l’offerta di contenuti, prodotti e servizi per soddisfare le esigenze individuali.
Vuoi saperne di più o discutere con noi il tuo progetto?
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Aziende come Netflix e Amazon sono in grado di fornire suggerimenti molto pertinenti combinando la conoscenza di ciò che gli utenti hanno cercato, guardato e/o acquistato e le caratteristiche di prodotti, servizi e contenuti alternativi o complementari.
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