{"id":19524,"date":"2021-06-03T11:03:25","date_gmt":"2021-06-03T18:03:25","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.webex.com\/uso-di-atti-linguistici-per-ai-per-conversazioni\/"},"modified":"2021-07-29T09:12:14","modified_gmt":"2021-07-29T16:12:14","slug":"uso-di-atti-linguistici-per-ai-per-conversazioni","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.webex.com\/it\/engineering-it\/uso-di-atti-linguistici-per-ai-per-conversazioni\/","title":{"rendered":"Uso di atti linguistici per AI per conversazioni"},"content":{"rendered":"<p><em>Questo \u00e8 un post di blog di accompagnamento al mio intervento alla conferenza REWORK del 28 aprile 2021. Le diapositive dell&#8217;intervento sono disponibili <\/em><a href=\"https:\/\/drive.google.com\/file\/d\/1Pv84LsgvoAuHKgO_zGskm9Cxf1B_wtUh\/view?usp=sharing\"><br \/>\n  <em>qui<\/em><br \/>\n<\/a><em>.\u00a0<\/em><\/p>\n<p><iframe loading=\"lazy\" title=\"Leveraging Speech Acts for Conversational AI | Cisco\" width=\"500\" height=\"281\" src=\"https:\/\/www.youtube.com\/embed\/Y7eSC97fr5c?feature=oembed\" frameborder=\"0\" allow=\"accelerometer; autoplay; clipboard-write; encrypted-media; gyroscope; picture-in-picture; web-share\" referrerpolicy=\"strict-origin-when-cross-origin\" allowfullscreen><\/iframe><\/p>\n<p>La comprensione del linguaggio naturale (NLU) \u00e8 un componente chiave di qualsiasi sistema di intelligenza artificiale (AI) per conversazioni. Solitamente, in un sistema di dialogo orientato alle attivit\u00e0, la NLU \u00e8 costituita da classificatori che identificano l&#8217;intento dell&#8217;utente e gli slot o le entit\u00e0 presenti. Il gestore del dialogo utilizza questo output per selezionare lo stato appropriato del dialogo e intraprendere le azioni corrispondenti per soddisfare la richiesta dell&#8217;utente. In alcuni casi, potrebbe non essere possibile definire chiaramente un intento o semplicemente la conoscenza dell&#8217;intento e delle entit\u00e0 presenti nella richiesta dell&#8217;utente potrebbero non fornire informazioni sufficienti da consentire al gestore del dialogo di eseguire l&#8217;azione ottimale. Ad esempio, considera la seguente interazione di un utente con un bot per un sito Web di abbigliamento al dettaglio:<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM.png\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-12396\" src=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM.png\" alt=\"Comprensione del linguaggio naturale (NLU, Natural Language Understanding)\" width=\"2928\" height=\"1060\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM.png 980w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-300x109.png 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-1024x371.png 1024w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-768x278.png 768w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-1536x556.png 1536w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.09.19-PM-2048x741.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2928px) 100vw, 2928px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<p>L&#8217;utente inizia l&#8217;interazione con una formula di saluto, seguita da una richiesta per trovare un prodotto specifico. In entrambi questi casi, l&#8217;intento identificato e gli slot sono sufficienti per il bot per rispondere in modo intelligente e fornire correttamente un consiglio pertinente all&#8217;utente. Il problema sorge quando l&#8217;utente risponde al consiglio con la propria idea del prodotto. A quale intento devono essere associate tali query e quali entit\u00e0 devono essere rilevate? Solitamente, gestiremmo tali situazioni con una richiesta all&#8217;utente per reindirizzare la conversazione su qualcosa di eseguibile, come &#8220;Hmm, non ho capito. Per vedere altre opzioni, pronuncia &#8220;mostrami altro&#8221;.<\/p>\n<p>Sebbene questa non sia una pessima esperienza utente, possiamo rendere pi\u00f9 intelligente il bot aggiungendo un modulo classificatore aggiuntivo al sistema NLU per identificare atti linguistici o atti di dialogo.<\/p>\n<h2><strong>Cosa sono gli atti linguistici?<\/strong><\/h2>\n<p>Un atto linguistico acquisisce il contesto e l&#8217;intento dell&#8217;utente in ogni espressione di una conversazione. Questi intenti sono diversi dagli intenti di dialogo regolare perch\u00e9 sono pi\u00f9 generali per natura. Ad esempio, &#8220;Quanto costa?&#8221; e &#8220;Com&#8217;\u00e8 il tempo oggi?&#8221; possono appartenere rispettivamente agli intenti &#8220;GET_COST&#8221; e &#8220;GET_WHEATHER&#8221;, ma l&#8217;atto linguistico \u00e8 lo stesso: &#8220;QUESTION&#8221; o se desideri pi\u00f9 granularit\u00e0, &#8220;WH-QUESTION&#8221;. Esistono diverse tassonomie di atti linguistici definite in letteratura e possiamo usare il sottogruppo che funziona per la nostra applicazione. Per avere un&#8217;idea migliore del significato di questi tag, fare riferimento alla tassonomia <a href=\"https:\/\/web.stanford.edu\/~jurafsky\/ws97\/manual.august1.html\">SWBD-DAMSL<\/a>, che fornisce un set completo di 42 tag.<\/p>\n<h2><strong>Atti linguistici per gestione del dialogo<\/strong><\/h2>\n<p>Nell&#8217;esempio del bot utente presentato prima, potremmo avere le etichette di atti linguistici &#8220;GREETING&#8221; (o &#8220;CONVENTIONAL-OPENING&#8221;), &#8220;QUESTION&#8221; e &#8220;OPINION-NEGATIVE&#8221; per le tre query utente. Ora che sappiamo che alla fine l&#8217;utente ha espresso un&#8217;opinione negativa sul marchio (contrassegnata come appartenente al tipo di entit\u00e0 &#8220;category&#8221;), il gestore del dialogo pu\u00f2 filtrare l&#8217;elenco consigliato per escludere le opzioni della categoria non gradite.<\/p>\n<h2><strong>Atti linguistici per identificare elementi su cui eseguire azioni in conversazioni<\/strong><\/h2>\n<p>Un&#8217;altra interessante applicazione di atti linguistici che stiamo sperimentando consiste nell&#8217;uso di tali atti per estrarre elementi di rilievo di una riunione. Anzich\u00e9 riassumere articoli di giornale, problema ben studiato, fornire una sintesi estrattiva di una riunione (ossia, elementi di rilievo della riunione) \u00e8 difficile perch\u00e9 i dati annotati sono difficili da trovare. L&#8217;identificazione di un elemento di rilievo pu\u00f2 essere molto soggettiva. Ad esempio, un tecnico potrebbe concentrarsi sui dettagli di implementazione discussi nella riunione, mentre un gestore prodotti potrebbe non avere bisogno dei dettagli tecnici. Questa soggettivit\u00e0, insieme alla natura sensibile dei dati della riunione, rende difficile ottenere dati annotati per creare un modello.<\/p>\n<p>Letteratura e sondaggi interni hanno dimostrato che se esiste qualcosa su cui le persone concordano, \u00e8 che le azioni e i follow-up devono essere parte dei punti chiave di una riunione. Partendo da questo presupposto, ci concentriamo sull&#8217;identificazione degli elementi eseguibili delle riunioni. Di seguito gli esempi di cosa intendiamo per elementi eseguibili. Sembrano esistere due categorie generali di elementi eseguibili: un oratore promette un&#8217;azione e un oratore emette un comando. Questa osservazione rende gli atti linguistici un metodo perfetto per risolvere il problema.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM.png\"><br \/>\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"alignnone size-full wp-image-12406\" src=\"https:\/\/storage.googleapis.com\/wx-blg-prd-gcs\/wp-content\/uploads\/1\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM.png\" alt=\"Problemi dell'oratore\" width=\"2338\" height=\"1032\" srcset=\"https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM.png 980w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-300x132.png 300w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-1024x452.png 1024w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-768x339.png 768w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-1536x678.png 1536w, https:\/\/blog.webex.com\/wp-content\/uploads\/2021\/06\/Screen-Shot-2021-06-02-at-4.11.04-PM-2048x904.png 2048w\" sizes=\"auto, (max-width: 2338px) 100vw, 2338px\" \/><br \/>\n<\/a><\/p>\n<p>Definiamo la nostra tassonomia di atti linguistici per l&#8217;attivit\u00e0 come segue:<\/p>\n<ul>\n<li>Impegni[COM]: un oratore promette di fare qualcosa\n<ul>\n<li>&#8220;Invier\u00f2 un&#8217;e-mail con i dettagli&#8221;<\/li>\n<li>&#8220;Organizzer\u00f2 una riunione con Jerry luned\u00ec&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Direttive[DIR]: l&#8217;oratore chiede all&#8217;interlocutore di fare qualcosa come risposta\n<ul>\n<li>&#8220;Puoi sincronizzarti con loro domani?&#8221;<\/li>\n<li>&#8220;Cosa ne pensi di questo progetto?&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Elaborazione[ELB]: l&#8217;oratore aggiunge altre informazioni a un COM o una DIR\n<ul>\n<li>&#8220;Organizzer\u00f2 una riunione con Emma oggi. L&#8217;argomento principale in agenda \u00e8 discutere questo progetto con lei per maggiore chiarezza.&#8221; (COM seguito da ELB)<\/li>\n<li>&#8220;Dovresti iniziare a lavorare sulla documentazione. In questo modo, il processo di condivisione sar\u00e0 pi\u00f9 facile.&#8221; (DIR seguito da ELB)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>Conferma[ACK]: l&#8217;oratore conferma qualcosa\n<ul>\n<li>&#8220;S\u00ec, buona idea&#8221;<\/li>\n<li>&#8220;Per me va bene&#8221;<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Alcuni impegni e direttive non sono necessariamente punti chiave perch\u00e9 l&#8217;ambito delle azioni \u00e8 limitato alla durata della riunione. Ad esempio: &#8220;Lasciami condividere lo schermo&#8221; oppure &#8220;Riesci a vedere la mia finestra Chrome?&#8221; Per gestire tali casi, dividiamo ulteriormente COM e DIR nelle classi &#8220;in riunione&#8221; (IM, In-Meeting) e dopo riunione (PM, Post-Meeting). Frasi classificate come COM-PM o DIR-PM sono quelle che ci interessa acquisire per l&#8217;utente come azioni eseguibili.<\/p>\n<p>Sintonizziamo un modello pre-addestrato <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/transformers\/model_doc\/roberta.html#robertaforsequenceclassification\">RoBERTa<\/a> (una variante trasformatore) su 50.000 frasi di riunioni annotate con questi tag. Il modello ha una precisione di circa l&#8217;82% in termini di previsione dell&#8217;atto linguistico corretto quando testato su un set di 3000 frasi. Per valutare l&#8217;obiettivo finale dell&#8217;identificazione dei punti chiave delle riunioni, abbiamo chiesto a due annotatori esperti di annotare 12 riunioni con etichette binarie per indicare se ogni frase nella riunione deve essere evidenziata o meno. Il modello ha restituito una precisione alta dell&#8217;88%, ossia 88 di 100 elementi di rilievo previsti dal modello erano corretti. Tuttavia, il richiamo \u00e8 42%, il che significa che oltre il 50% degli elementi di rilievo non sono stati rilevati dal modello o non rientrano in questo schema di impegni o direttive. Sebbene questo sia ancora da migliorare, la precisione alta \u00e8 molto incoraggiante.<\/p>\n<h2><strong>Altre applicazioni<\/strong><\/h2>\n<p>Abbiamo condiviso solo due applicazioni in cui gli atti linguistici sono utili, ma esistono molti casi d&#8217;uso nel mondo reale. Gli atti linguistici aiutano a comprendere la struttura complessiva di una conversazione, che pu\u00f2 essere utile nell&#8217;analisi dei registri delle conversazioni di un call center. Una recente <a href=\"https:\/\/arxiv.org\/pdf\/2004.14257.pdf\">pubblicazione<\/a> che mirava a rendere le frasi automaticamente educate utilizzava un classificatore di atti linguistici per identificare frasi non educate ed effettuare le correzioni necessarie. Esistono anche alcuni set di dati aperti che puoi esplorare, come <a href=\"https:\/\/compprag.christopherpotts.net\/swda.html\">Switchboard corpus<\/a> e <a href=\"https:\/\/www.aclweb.org\/anthology\/W04-2319.pdf\">ICSI Meeting Recorder corpus,<\/a> con conversazioni annotate con un&#8217;ampia gamma di tag di atti linguistici.<\/p>\n<p>In Webex, la conversazione \u00e8 presente in pi\u00f9 forme: in applicazioni di chiamata, messaggi e riunioni nonch\u00e9 nelle soluzioni per contact center. Abbiamo solo iniziato ad affrontare il problema di come modelli NLP basati su atti linguistici possano aiutare i nostri clienti a estrarre informazioni utili dai propri dati. Rimani sintonizzato per maggiori informazioni su questo argomento nei prossimi mesi.<\/p>\n<blockquote><p><span data-contrast=\"auto\">Vuoi unirti al team MindMeld? Invia un&#8217;e-mail a mindmeld-jobs@cisco.com!<\/span><\/p><\/blockquote>\n<h2><strong>Info sull&#8217;autore<\/strong><\/h2>\n<p><a href=\"https:\/\/www.linkedin.com\/in\/varshaembar\/\">Varsha Embar<\/a> \u00e8 un Senior Machine Learning Engineer del team MindMeld di Cisco e si occupa dello sviluppo di interfacce conversazionali a livello di produzione. Lavora per migliorare la piattaforma NLP (Natural Language Processing, Elaborazione linguaggio naturale), che include funzioni e algoritmi per impostazioni con basse risorse e affronta problemi difficili, quali sintesi e rilevamento di azioni in trascrizioni di riunioni rumorose. Prima di MindMeld, Varsha ha conseguito la laurea magistrale in Machine Learning and Natural Language Processing presso la Carnegie Mellon University.<\/p>\n<p><a href=\"https:\/\/www.webex.com\/video-conferencing\">Iscriviti a Webex<\/a><\/p>\n<p>Visita la nostra\u00a0<a href=\"https:\/\/www.webex.com\/\">home page<\/a>\u00a0o\u00a0<a href=\"https:\/\/www.webex.com\/contact-us.html\">contattaci<\/a>\u00a0direttamente per assistenza.<\/p>\n<p><span data-ccp-props=\"{&quot;201341983&quot;:0,&quot;335559739&quot;:160,&quot;335559740&quot;:259}\"><br \/>\n  <a href=\"https:\/\/www.webex.com\/?utm_source=Influence&#038;utm_medium=EarnedContent&#038;utm_campaign=FutureOfWork\">Fai clic qui<\/a>\u00a0per ulteriori informazioni sulle offerte di Webex e per eseguire l&#8217;iscrizione a un account gratuito.\u00a0<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>In una conversazione, una persona pu\u00f2 fare una richiesta, porre domande, dare ordini, fare promesse, ringraziare, offrire scuse e cos\u00ec via. Come possiamo addestrare i modelli a comprendere le intenzioni dell&#8217;oratore e come possono essere utilizzati in situazioni del mondo reale?<\/p>\n","protected":false},"author":5414,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1530],"tags":[573],"class_list":["post-19524","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-engineering-it","tag-artificial-intelligence"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.8 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Uso di atti linguistici per AI per conversazioni | Webex Blog<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blog.webex.com\/it\/engineering-it\/uso-di-atti-linguistici-per-ai-per-conversazioni\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Uso di atti linguistici per AI per conversazioni | Webex Blog\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"In una conversazione, una persona pu\u00f2 fare una richiesta, porre domande, dare ordini, fare promesse, ringraziare, offrire scuse e cos\u00ec via. 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She works on improving the core Natural Language Processing platform, including features and algorithms for low-resource settings, and tackles challenging problems such as summarization and action item detection in noisy meeting transcripts. 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