Elaborazione del linguaggio naturale: cos'è e perché è importante

La capacità di elaborare e generare linguaggi umani dà a qualsiasi computer il potere di essere più di una semplice macchina, perché abbatte le barriere, semplifica le interazioni uomo-computer, offre numerose opportunità per nuove serie di informatica sistemi e potenziamenti della produttività.

Si blog post esplora l'elaborazione del linguaggio naturale per capire come potrebbe essere utile a te e alla tua azienda.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale, chiamata anche PNL, è un sottocampo dell'informatica e della linguistica. Ha lo scopo di fornire ai computer la capacità di comprendere, interpretare e generare linguaggi umani.

Il linguaggio è al centro delle interazioni umane e la PNL è il ponte che collega gli esseri umani ai computer nel modo più naturale, anche attraverso il testo, la parola e persino il linguaggio dei segni.

L'elaborazione del linguaggio naturale risale ai primi anni '1950, con il Esperimento Georgetown-IBM nel 1954 che tradusse automaticamente oltre 60 frasi russe in inglese. Gli sviluppi continuarono durante la seconda parte del secolo, ma la maggior parte di questi sistemi utilizzava regole scritte a mano.

Dalla fine degli anni ’1980, però, PNL statistica nasce dalla potenza di elaborazione sempre crescente ed economica. Ha utilizzato modelli statistici e tecniche di apprendimento automatico come corpo parallelo per scoprire modelli, relazioni e probabilità da grandi set di dati. All’inizio degli anni 2000, tuttavia, le reti neurali erano diventate i metodi meccanici preferiti per le loro prestazioni decisamente migliori.

Oggi vengono utilizzati diversi tipi di reti neurali per l’elaborazione del linguaggio naturale. Loro includono:

Modelli di trasformatori
BERT (Rappresentazioni Encoder Bidirezionali da Trasformatori)
CNN (Reti Neurali Convoluzionali)
RNN (reti neurali ricorrenti)
Reti LSTM (Long Short-Term Memory).

I modelli applicano varie attività e sottoattività ai dati di input per produrre gli output richiesti come la generazione di testo, la comprensione del linguaggio, il riconoscimento vocale, la traduzione e così via.

Perché la PNL è importante?

Le applicazioni della PNL sono vaste e continuano ad evolversi. Ciò la rende una tecnologia importante per molti settori e usi. Ecco alcuni esempi:

Traduzione automatica: La PNL viene applicata per tradurre da una lingua all'altra con sorprendente precisione e integrità grammaticale.
Assistenti virtuali: Dal fornire un servizio clienti alla risposta a una serie di domande, offrire compagnia ed eseguire attività tramite comandi vocali, la PNL aiuta ad aumentare la produttività dei lavoratori e a migliorare la qualità della vita di molti.
Analisi e riepiloghi del testo: La PNL semplifica l'estrazione di informazioni chiave da documenti di grandi dimensioni a una velocità impressionante. Aiuta a riassumere documenti, testi, e-mail o pagine Web più velocemente di quanto possa fare qualsiasi essere umano.
Analisi del sentiment: Comprendendo le emozioni e le opinioni espresse in un testo o in un documento, le aziende possono estrarre informazioni preziose per ricerche di mercato, Social Media monitoraggio e future campagne di marketing.

Come funziona l'elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale mira a consentire ai computer di comprendere e interpretare il linguaggio umano combinando la potenza della linguistica e dell'informatica utilizzando varie tecniche che possono variare da approcci basati su regole che si basano su regole predefinite, a modelli statistici che apprendono i loro modelli da dati di addestramento etichettati e i più moderni modelli di deep learning che utilizzano reti neurali per identificare e classificare modelli ancora più complessi dal testo.

Sebbene i diversi sistemi possano variare nelle loro implementazioni della PNL, un processo generale che coinvolge diverse fasi è il seguente:

Preelaborazione del testo: Questa è la fase iniziale prima che tutti gli altri lavori possano iniziare. Innanzitutto, il corpo del testo viene suddiviso in singole parole o unità più piccole come frasi chiamate token. Questo processo stesso è chiamato tokenizzazione e aiuta a organizzare ed elaborare in modo efficace. Altre attività di preelaborazione includono la minuscola, in cui tutto il testo viene convertito in lettere minuscole per uniformità e la rimozione delle stopword che contribuiscono poco al significato.
Tagging parte del discorso: Questo passaggio prevede l'assegnazione di tag grammaticali a ciascuno dei token derivati nel passaggio 1 sopra. I tag grammaticali includono sostantivi, verbi, aggettivi e avverbi. Questo passaggio aiuta a comprendere la struttura sintattica del testo di input.
Riconoscimento entità designata (NER): un'entità denominata include elementi come i nomi di persone o di luoghi, l'indirizzo di un'organizzazione, il modello di un'auto e così via. Questo passaggio prevede l'identificazione e la categorizzazione delle entità nominate nel testo. L'obiettivo qui è quello di estrarre informazioni possibilmente importanti che aiuteranno a comprendere meglio il testo.
Parsing e analisi della sintassi: Qui analizzi la struttura grammaticale delle frasi all'interno del testo per cercare di comprendere le relazioni tra parole e frasi. L’obiettivo di questo passaggio è comprendere il significato e il contesto del testo.
Analisi del sentimento: Con l'analisi del sentiment, stai cercando di cogliere le idee espresse nel testo. I sentimenti possono essere positivi, negativi o neutri e aiutano a dipingere un quadro migliore dell’atteggiamento o delle opinioni generali verso un particolare argomento.
Modellazione del linguaggio: questo processo prevede la creazione di modelli statistici o di apprendimento automatico che catturano i modelli e le relazioni nei dati linguistici. Questi modelli consentono attività come la generazione del linguaggio, la traduzione automatica o il riepilogo del testo.
Generazione di output: La parte finale è la generazione di un output per l'utente. Ciò è necessario per attività quali la traduzione linguistica e il riepilogo del testo.

Ulteriori attività di elaborazione del linguaggio naturale

Oltre alle fasi del processo sopra elencate, molte altre attività vengono spesso impiegate nell'elaborazione del linguaggio naturale per ottenere i risultati desiderati. Ecco alcuni di quelli più popolari.

OCR: OCR sta per riconoscimento ottico dei caratteri ed è una tecnologia utilizzata per trasformare le immagini in dati digitali. Ad esempio, quando devi scansionare una fattura o una ricevuta per estrarre le cifre in essa contenute e salvarle nel database della tua azienda, utilizzerai un programma software con funzionalità OCR. Tuttavia, la tecnologia OCR ha i suoi limiti, ad esempio in termini di precisione delle parole, contesto e comprensione semantica. Ma con l’aggiunta della PNL, i programmi OCR possono produrre risultati migliori con una maggiore comprensione del contesto, approfondimenti fruibili, maggiore precisione e categorizzazioni.
Riconoscimento vocale: Dai servizi di trascrizione digitale agli assistenti vocali e ai dispositivi ad attivazione vocale, gli usi del riconoscimento vocale sono molteplici. Tuttavia, il semplice riconoscimento del parlato audio non è di grande utilità senza le informazioni aggiuntive derivanti dall’analisi del contesto e del sentiment. La PNL rende inoltre molto utile la tecnologia di riconoscimento vocale fornendo un output di testo da input audio che può essere ulteriormente immesso in altre macchine per una maggiore produttività.
Text-to-Speech: la trasformazione del testo scritto in parlato udibile, spesso utilizzato per fornire ai chatbot e agli assistenti virtuali una voce udibile simile a quella umana. Sebbene le implementazioni iniziali avessero voci monotone, più moderne text-to-speech sistemi come undicilabs sono diventati così bravi che riesci a malapena a distinguere i loro risultati da una voce originale.
Comprensione del linguaggio naturale: questo è il processo per dare un senso ragionevole a qualsiasi set di dati. La comprensione del linguaggio naturale coinvolge qualsiasi attività che possa migliorare la comprensione e l'interpretazione del testo, dal riconoscimento delle entità denominate all'analisi della sintassi e della grammatica, all'analisi semantica e a diversi algoritmi di apprendimento automatico.
Generazione del linguaggio naturale: Uno dei compiti più conosciuti. Qui, i dati vengono trasformati in parole che qualsiasi essere umano può comprendere raccontando una storia o spiegando cose. Questo è ciò che utilizzano i chatbot per generare conversazioni interessanti. Un altro tipo di generazione del linguaggio naturale è la generazione da testo a testo, in cui un testo di input viene trasformato in un testo completamente diverso. Questo metodo si trova nei riassunti, nelle traduzioni e nei robot di riformulazione.
Riconoscimento di entità nominate: NER o Named Entity Recognition è un'attività secondaria di estrazione di informazioni che prevede l'identificazione e la classificazione di elementi o entità in categorie precedentemente definite. Pertanto, il NER aiuta la macchina a riconoscere entità specifiche, come una persona, un’auto o un luogo da un testo o un documento, migliorando così l’estrazione di informazioni significative.
Analisi del sentimento: Questo è un altro sottocampo dell'elaborazione del linguaggio naturale che cerca di estrarre e comprendere emozioni e opinioni personali dai dati di testo. Questa capacità consente alle macchine di navigare meglio nella complessità della comunicazione umana misurando sentimenti come il sarcasmo, le differenze culturali e i sentimenti positivi, negativi e neutri. Le aziende lo utilizzano per ricerche di mercato, monitoraggio del marchio, assistenza clienti e analisi dei social media.
Classificazione della tossicità: Quando pubblichi discorsi di incitamento all'odio su un forum o sui social media e il bot moderatore lo segnala automaticamente, sei stato catturato da una classificazione di tossicità AI modello. Questi sistemi sono addestrati con l’apprendimento automatico e vari algoritmi che utilizzano la PNL per identificare e classificare automaticamente contenuti dannosi, come insulti, minacce e incitamento all’odio nei dati di testo.
Riassunto: La PNL consente ai modelli di intelligenza artificiale di leggere rapidamente grandi quantità di informazioni che avrebbero richiesto molto più tempo a un essere umano. Quindi identifica le parti più importanti di quel testo e presentalo in una forma coerente. Ciò fa risparmiare tempo e fatica all'utente, aumenta la comprensione e migliora il processo decisionale.
Stemming: un metodo di preelaborazione per ridurre le parole alla radice. Aiuta a creare una migliore comprensione del testo.

Applicazioni della PNL nel mondo reale

Ecco un elenco di diverse applicazioni nel mondo reale dell'elaborazione del linguaggio naturale e delle tecnologie correlate.

Ai chatbot piace ChatGPT.
Traduttori come traduttori AI dall'inglese al tedesco o dal russo al francese.
Assistenti virtuali come Siri di Apple, Alexa di Amazone ChatGPT di OpenAI.
Sistemi di correzione automatica come Grammarly.
Motori di ricerca piace Tu.com.
Riepilogo del testo come puoi ottenere da ChatGPT.

Sfide nella PNL

Sebbene l’elaborazione del linguaggio naturale abbia fatto progressi significativi in molti settori, ci sono ancora problemi che la tecnologia deve affrontare. Ecco alcuni dei principali:

Ambiguità e contesto: I linguaggi umani sono complessi e intrinsecamente ambigui. Rimane quindi un compito arduo per le macchine riuscire a cogliere appieno la comunicazione umana in tutte le situazioni.
Distorsione da dati e modelli: I sistemi di intelligenza artificiale sono spesso distorti, in base ai dati su cui sono stati addestrati. Quindi, non importa quanto sia valido un modello, c’è sempre qualche pregiudizio che crea preoccupazioni etiche.
Mancanza di ragione: Le macchine inoltre non hanno il buon senso e il ragionamento che sono naturali per gli esseri umani, e implementarle in un sistema può essere altrettanto difficile.

Risorse per l'apprendimento della PNL

Gruppo PNL di Stanford: https://nlp.stanford.edu/
Coursera: https://www.coursera.org/
DeepLearning.AI: https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/
Connessione Science Data: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
Kaggle: https://www.kaggle.com/
Scienza dei dati veloce: https://fastdatascience.com/guide-natural-language-processing-nlp/
Kit di strumenti per il linguaggio naturale: https://www.nltk.org/
Volto che abbraccia: https://huggingface.co/
Wikipedia: https://en.m.wikipedia.org/wiki/Natural_language_processing
Padronanza dell'apprendimento automatico: https://machinelearningmastery.com/
PNL fantastica: https://github.com/keon/awesome-nlp
Amazon comprende: https://aws.amazon.com/comprehend/
Linguaggio naturale di Google Cloud: https://cloud.google.com/natural-language
Spazio: https://spacy.io/

Conclusione

L’elaborazione del linguaggio naturale è un campo affascinante dell’intelligenza artificiale che consente alle macchine di fare cose impensabili decenni fa. Questa tecnologia ha ampliato il campo delle applicazioni informatiche e sta creando nuovi mercati.

Hai visto le numerose diverse funzionalità, applicazioni del mondo reale e strumenti disponibili per aiutarti a iniziare con la PNL. Tuttavia, spetta a te trovare il modo di sfruttarli nello sviluppo di sistemi intelligenti che sbloccheranno il tuo potenziale e quello della tua attività.