Natural language processing and its applications : frameworks proposal and business analysis

In the last years, Artificial Intelligence (AI) has shown a great evolution in many research fields and, among them, Natural Language Processing (NLP) is one of the most relevant. In particular, the work of this thesis is centred on this topic. The largest advancements in NLP happened only in the last few decades with both the development of complex techniques (e.g machine learning, deep learning, etc.) and the increasing in computational capacity: thus, it is a pretty new topic. For this reason, the scope of this thesis is to give the reader a clearly overview of the main NLP technology aspects. More in detail, the initial part of the thesis proposes to face a possible classification of the current applications of NLP technology (e.g. chatbot, brand monitoring, etc.) and the related elementary tasks that permit their functioning. The results coming from these first analyses consist in the creation of two main frameworks: a model for the categorization of the NLP applications and a diagram for the association between tasks and applications. Thus, on one side it was possible to identify six main clusters which group the current applications. On the other side, it emerged that most of these applications are characterized by the execution of a common pipeline of tasks and they differentiate just for few specific features. After the first study, NLP field has been analysed from a business point of view. In particular, we investigated, through a self-built database, the statistics about the NLP solutions currently offered in the market. The analysis has been conducted through the classification of the solutions according to two parameters: the final purpose (business, customer service or user experience) and the usage way (text or vocal). This permitted to discover that nowadays the majority of the solutions are still text-based and mainly oriented to satisfy company’s needs. Finally, our work ends with the integration of the results coming out from the business framework with those emerged in the applications and tasks research. The scope of this conclusive analysis is to understand which are the most used applications in relation to the usage context.

Negli ultimi anni, l'Intelligenza Artificiale (AI) ha mostrato una grande evoluzione in molti campi di ricerca e tra questi, l’elaborazione del linguaggio naturale (o anche NLP), è uno dei più rilevanti. In particolare, il lavoro di questa tesi è incentrato su questo tema. I maggiori progressi in questo campo sono avvenuti solo negli ultimi decenni grazie allo sviluppo di tecniche complesse e all'aumento della capacità computazionale: l’NLP si può quindi ritenere un argomento piuttosto recente. Per questo motivo, lo scopo di questa tesi è quello di fornire al lettore una chiara panoramica dei suoi principali aspetti. Più in dettaglio, la parte iniziale della tesi propone una possibile classificazione delle attuali applicazioni della tecnologia NLP e le relative attività elementari che ne consentono il funzionamento. I risultati di queste prime analisi consistono nella creazione di un modello per la categorizzazione delle applicazioni e di un diagramma per l'associazione tra attività e applicazioni. Pertanto, da un lato è stato possibile identificare sei gruppi principali che raggruppano le attuali applicazioni. Dall'altro lato, emerge che la maggior parte delle applicazioni sono caratterizzate dall'esecuzione di una sequenza di attività comune e si differenziano solo per alcune funzionalità specifiche. Dopo il primo studio, l’NLP è stato analizzato dal punto di vista del business. In particolare, abbiamo studiato, attraverso un database auto-costruito, le statistiche sulle soluzioni di NLP attualmente offerte sul mercato. L'analisi è stata condotta attraverso la classificazione di queste soluzioni in base a due parametri: lo scopo finale (business, servizio clienti o esperienza dell’utente) e il modo di utilizzo (testo o vocale). Ciò ha permesso di scoprire che al giorno d'oggi la maggior parte delle soluzioni è ancora basata su testo e principalmente orientata a soddisfare le esigenze aziendali. Infine, il lavoro termina con l'integrazione di questi ultimi risultati con quelli emersi nella ricerca di applicazioni e attività. Lo scopo di questa analisi conclusiva è comprendere quali sono le applicazioni più utilizzate in relazione allo scopo di utilizzo.