Cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale? Un'introduzione alla PNL

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è la capacità di un programma informatico di comprendere il linguaggio umano così come viene parlato e scritto, denominato linguaggio naturale. È un componente dell'intelligenza artificiale (AI).

La PNL esiste da più di 50 anni e affonda le sue radici nel campo della linguistica. Ha una varietà di applicazioni nel mondo reale in numerosi campi, tra cui la ricerca medica, i motori di ricerca e la business intelligence.

La PNL consente ai computer di comprendere il linguaggio naturale come fanno gli esseri umani. Sia che la lingua sia parlata o scritta, l'elaborazione del linguaggio naturale utilizza l'intelligenza artificiale per ricevere input dal mondo reale, elaborarli e dargli un senso in un modo che un computer possa comprendere. Proprio come gli esseri umani hanno sensori diversi, come le orecchie per sentire e gli occhi per vedere, i computer hanno programmi per leggere e microfoni per raccogliere l'audio. E proprio come gli esseri umani hanno un cervello per elaborare quell’input, i computer hanno un programma per elaborare i rispettivi input. Ad un certo punto dell'elaborazione, l'input viene convertito in codice comprensibile dal computer. Esistono due fasi principali nell'elaborazione del linguaggio naturale: preelaborazione dei dati e sviluppo di algoritmi.

La preelaborazione dei dati implica la preparazione e la "pulizia" dei dati di testo affinché le macchine possano analizzarli. la preelaborazione mette i dati in una forma praticabile ed evidenzia le caratteristiche del testo con cui un algoritmo può lavorare. Esistono diversi modi per farlo, tra cui:

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Una volta che i dati sono stati preelaborati, viene sviluppato un algoritmo per elaborarli. Esistono molti algoritmi diversi per l'elaborazione del linguaggio naturale, ma vengono comunemente utilizzati due tipi principali:

Le aziende utilizzano enormi quantità di dati non strutturati e ricchi di testo e necessitano di un modo per elaborarli in modo efficiente. Molte delle informazioni create online e archiviate nei database sono il linguaggio naturale dell'uomo e fino a poco tempo fa le aziende non potevano analizzare questi dati in modo efficace. È qui che l’elaborazione del linguaggio naturale è utile.

Il vantaggio dell'elaborazione del linguaggio naturale può essere visto se si considerano le seguenti due affermazioni: "L'assicurazione sul cloud computing dovrebbe essere parte di ogni accordo sul livello di servizio" e "Un buon SLA garantisce un sonno più facile, anche nel cloud". Se un utente si affida all'elaborazione del linguaggio naturale per la ricerca, il programma riconoscerà che il cloud computing è un'entità, che il cloud è una forma abbreviata di cloud computing e che SLA è un acronimo industriale per accordo sul livello di servizio.

Questi sono i tipi di elementi vaghi che compaiono frequentemente nel linguaggio umano e che gli algoritmi di apprendimento automatico sono stati storicamente incapaci di interpretare. Ora, con i miglioramenti nei metodi di deep learning e machine learning, gli algoritmi possono interpretarli in modo efficace. Questi miglioramenti espandono l’ampiezza e la profondità dei dati che possono essere analizzati.

La sintassi e l'analisi semantica sono due tecniche principali utilizzate con l'elaborazione del linguaggio naturale.

La sintassi è la disposizione delle parole in una frase per dare un senso grammaticale. La PNL utilizza la sintassi per valutare il significato di una lingua in base a regole grammaticali. Le tecniche di sintassi includono:

La semantica implica l'uso e il significato dietro le parole. L'elaborazione del linguaggio naturale applica algoritmi per comprendere il significato e la struttura delle frasi. Le tecniche semantiche includono:

Gli attuali approcci all'elaborazione del linguaggio naturale si basano sul deep learning, un tipo di intelligenza artificiale che esamina e utilizza modelli nei dati per migliorare la comprensione di un programma. I modelli di deep learning richiedono enormi quantità di dati etichettati affinché l’algoritmo di elaborazione del linguaggio naturale possa addestrarsi e identificare le correlazioni rilevanti, e l’assemblaggio di questo tipo di set di big data è uno dei principali ostacoli all’elaborazione del linguaggio naturale.

Gli approcci precedenti all’elaborazione del linguaggio naturale prevedevano un approccio più basato su regole, in cui ad algoritmi di apprendimento automatico più semplici veniva detto quali parole e frasi cercare nel testo e venivano fornite risposte specifiche quando tali frasi apparivano. Ma il deep learning è un approccio più flessibile e intuitivo in cui gli algoritmi imparano a identificare le intenzioni di chi parla da molti esempi, quasi come un bambino imparerebbe il linguaggio umano.