L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) o Natural language processing è una branca dell'intelligenza artificiale (AI) che consente ai computer di comprendere, generare e manipolare il linguaggio umano. Ha la capacità di interrogare i dati con testo o voce in linguaggio naturale
l'NLP ha una vasta gamma di applicazioni, dalla comprensione di testo a conversazione, dal riconoscimento della lingua parlata alla generazione di testo. In sintesi, l'NLP consente ai computer di analizzare, interpretare e generare contenuti linguistici in modo analogo all'uomo.
l'NLP non è affatto una tecnologia nuova: è stata sviluppata dai primi anni '50 con l'obiettivo di sviluppare un sistema che potesse "capire" i messaggi scritti in modo simile a come lo fa un essere umano. Negli anni successivi, il campo dell'NLP si è evoluto rapidamente grazie alle nuove tecnologie e ai progressi fatti nella comprensione delle strutture linguistiche.
Le applicazioni del NLP sono molteplici e in costante evoluzione. Ad esempio, l'analisi dei sentimenti (sentiment analysis) consente di estrarre informazioni sulle emozioni dei testi, individuare i sentimenti negativi e positivi e comprendere il tono del testo. Invece, la generazione di testo è l'abilità di creare testo naturale alla stessa velocità o anche più velocemente di un essere umano.
Innanzitutto, l'NLP elabora il contenuto linguistico utilizzando algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale. Gli algoritmi sono composti da regole basate sulla grammatica e sulla semantica del testo, consentendo così al computer di "capire" il significato dei testi.
Di solito l'NLP inizia raccogliendo i dati da diverse fonti come siti web, messaggi, e-mail e registrazioni audio. Una volta raccolti i dati, l'NLP applica algoritmi per elaborare il contenuto e produrre analisi e risposte alle domande in modo tempestivo e preciso.
La maggior parte dei consumatori ha probabilmente interagito con l' NLP senza rendersene conto. Ad esempio, l'NLP è la tecnologia di base alla base degli assistenti virtuali, come Siri, Cortana o Alexa. Quando poniamo domande a questi assistenti virtuali, l' NLP è ciò che consente loro non solo di comprendere la richiesta dell'utente, ma anche di rispondere con un linguaggio naturale. l' NLP si applica sia al testo scritto che al parlato e può essere applicata a tutte le lingue umane.
Altri esempi di strumenti basati sull'NLP includono la ricerca sul Web, il filtro antispam delle e-mail, la traduzione automatica di testo o parlato, il riepilogo dei documenti, l'analisi del sentiment, e controllo grammaticale/ortografico.
Automatizzare le attività di routine: i chatbot alimentati dall' NLP possono elaborare un gran numero di attività di routine gestite oggi da agenti umani, liberando i dipendenti per lavorare su attività più impegnative e interessanti. Ad esempio, i chatbot e gli assistenti digitali possono riconoscere un'ampia varietà di richieste degli utenti, abbinarle alla voce appropriata in un database aziendale e formulare una risposta appropriata all'utente.
Migliora la ricerca: l'NLP può migliorare la ricerca con corrispondenza di parole chiave per il recupero di documenti e FAQ disambiguando i sensi delle parole in base al contesto (ad esempio, "vettore" significa qualcosa di diverso in contesti biomedici e industriali), abbinando sinonimi (ad esempio, recuperando documenti che menzionano "auto ” data una ricerca per "automobile"), e prendendo in considerazione la variazione morfologica (che è importante per le query non in inglese). Efficaci sistemi di ricerca accademica basati sull' NLP possono migliorare notevolmente l'accesso a ricerche all'avanguardia pertinenti per medici, avvocati e altri specialisti.
Ottimizzazione per i motori di ricerca: l'NLP è un ottimo strumento per far classificare la tua attività più in alto nella ricerca online analizzando le ricerche per ottimizzare i tuoi contenuti. I motori di ricerca utilizzano l' NLP per classificare i propri risultati e sapere come utilizzare efficacemente queste tecniche rende più facile posizionarsi al di sopra dei concorrenti. Questo porterà ad una maggiore visibilità per la tua attività.
Moderazione dei contenuti: se la tua azienda attira grandi quantità di commenti di utenti o clienti, l' NLP ti consente di moderare ciò che viene detto per mantenere la qualità e la civiltà analizzando non solo le parole, ma anche il tono e l'intento dei commenti.
Python: Le librerie e i toolkit di NLP sono generalmente disponibili in Python, e per questo motivo la maggior parte dei progetti di NLP sono sviluppati in Python. L'ambiente di sviluppo interattivo di Python semplifica lo sviluppo e il test di nuovo codice.
Java e C++: Per l'elaborazione di grandi quantità di dati, spesso si preferiscono C++ e Java perché possono supportare un codice più efficiente.
Ecco alcuni esempi di alcune famose librerie di NLP.
TensorFlow e PyTorch: questi sono i due toolkit di deep learning più popolari. Sono liberamente disponibili per scopi di ricerca e commerciali. Sebbene supportino più lingue, la loro lingua principale è Python. Sono dotati di ampie librerie di componenti predefiniti, quindi anche i modelli NLP di deep learning molto sofisticati spesso richiedono solo il collegamento di questi componenti. Supportano anche infrastrutture di elaborazione ad alte prestazioni, come cluster di macchine con acceleratori GPU (Graphical Processor Unit). Hanno un'eccellente documentazione e tutorial.
AllenNLP: Questa è una libreria di componenti NLP di alto livello (ad esempio semplici chatbot) implementati in PyTorch e Python. Possiede una documentazione ben dettagliata.
SparkNLP: Spark NLP è una libreria di elaborazione del testo open source per l' NLP avanzata per i linguaggi di programmazione Python, Java e Scala. Il suo obiettivo è fornire un'interfaccia di programmazione dell'applicazione (API) per le pipeline di elaborazione del linguaggio naturale. Offre modelli di rete neurale pre-addestrati, pipeline e incorporamenti, oltre al supporto per l'addestramento di modelli personalizzati.
In sintesi, l'elaborazione del linguaggio naturale è un'entusiasmante area di sviluppo dell'intelligenza artificiale che alimenta un'ampia gamma di nuovi prodotti come motori di ricerca, chatbot, sistemi di moderazione e sistemi di sintesi vocale. Man mano che le interfacce umane con i computer continuano ad allontanarsi da pulsanti, moduli e linguaggi specifici del dominio, la domanda di crescita nell'elaborazione del linguaggio naturale continuerà ad aumentare.
Programmatore informatico italiano, mi occupo di sviluppo sia Front-end che Back-end presso una grande azienda. La programmazione è stata la mia passione, insieme allo sport e al teatro che pratico tutt'ora. Ho deciso di aprire questo blog per dare consigli e condividerli con chi, come me, porta con sé questa passione. [..]
