NLP & LINGUAGGIO

Text-to-Speech (TTS)

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Definizione

Il text-to-speech e la tecnologia che converte testo scritto in parlato sintetico. I sistemi moderni producono voci naturali e espressive, praticamente indistinguibili da quelle umane. Le aziende lo usano per IVR telefonici intelligenti, assistenti vocali, accessibilita e narrazione automatica di contenuti formativi interni.

Termini correlati

NLP & Linguaggio

Speech-to-Text (STT)

Lo speech-to-text e la tecnologia che converte il parlato in testo scritto. I sistemi moderni raggiungono precisioni superiori al 95% anche in ambienti rumorosi. Si usa per trascrivere riunioni, chiamate di supporto, dettatura di documenti e comandi vocali in fabbrica. Combinato con l'NLP, permette di analizzare automaticamente il contenuto delle conversazioni.

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Conversational AI

La conversational AI comprende tutte le tecnologie che permettono interazioni naturali tra umani e macchine tramite voce o testo. Va oltre il semplice chatbot: gestisce conversazioni multi-turno, mantiene il contesto, comprende sfumature e puo eseguire azioni. Include assistenti vocali, chatbot intelligenti e agenti di customer service automatizzati.

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NLP (Natural Language Processing)

L'NLP e il campo dell'AI che si occupa dell'interazione tra computer e linguaggio umano. Include compiti come analisi del sentiment, estrazione di entita, traduzione automatica e generazione di testo. Per le PMI, l'NLP permette di automatizzare l'analisi di email, recensioni clienti, documenti legali e comunicazioni interne.

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Altri termini in NLP & Linguaggio

NLP (Natural Language Processing)

Sentiment Analysis

La sentiment analysis e la tecnica NLP che determina automaticamente il tono emotivo di un testo: positivo, negativo o neutro. Le aziende la usano per monitorare le recensioni dei clienti, analizzare il sentiment sui social media riguardo al brand e identificare rapidamente problemi di soddisfazione. Puo essere applicata a migliaia di testi in pochi secondi.

Named Entity Recognition (NER)

La NER e una tecnica NLP che identifica e classifica automaticamente entita come nomi di persone, aziende, luoghi, date e importi monetari all'interno di un testo. In ambito aziendale, si usa per estrarre informazioni chiave da contratti, fatture, email e documenti legali, risparmiando ore di lavoro manuale nella data entry.

Tokenizzazione

La tokenizzazione e il processo di suddivisione di un testo in unita piu piccole (token) che il modello AI puo elaborare. Diversi modelli usano strategie diverse: alcuni dividono per parole, altri per sotto-parole. Capire la tokenizzazione aiuta a stimare i costi API (calcolati per token) e a ottimizzare i prompt per rimanere nei limiti della context window.

BERT

BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e un modello linguistico sviluppato da Google che comprende il contesto di una parola guardando sia a sinistra che a destra nel testo. E particolarmente efficace per compiti di comprensione come classificazione, risposta a domande e ricerca semantica. Molti sistemi di ricerca aziendale usano BERT dietro le quinte.

Classificazione Testo

La classificazione del testo e il compito di assegnare automaticamente una o piu categorie a un documento. Applicazioni pratiche includono: smistare ticket di supporto per priorita, catalogare email per reparto, classificare documenti contabili per tipo. I modelli moderni raggiungono precisioni superiori al 95% su molti compiti di classificazione aziendale.

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