“Negli ultimi anni, la PNL ha assistito a diversi progressi nell’aiutare i computer a comprendere il linguaggio umano”, secondo Leand Romaf, ingegnere del software ed esperto di IA.
Natural Language Processing, una delle tecnologie più avanzate che aiutano i computer a comprendere il linguaggio umano. Tuttavia, il processo di insegnamento alle macchine per capire il nostro modo di comunicare è piuttosto tecnico e impegnativo.
Ciononostante, coloro che operano nel campo dell’intelligenza artificiale si stanno sforzando di rendere il processo meno ingombrante e più efficiente per migliorare le comuni applicazioni relative alle ricerche vocali e alle traduzioni.
L’obiettivo di questo articolo è quello di introdurre il Processo di apprendimento naturale, i suoi usi e i modi per eccellere.
Che cos’è il Natural Language Processing (NLP)?
Un sottocampo dell’Intelligenza Artificiale, il Natural Language Processing, si concentra sull’interazione tra computer ed esseri umani. Per questo, gli ingegneri del software elaborano un linguaggio comune noto come linguaggio naturale per migliorare la comunicazione tra macchine e homo sapiens.
Attraverso la PNL, le macchine, più specificamente, i computer possono leggere, interpretare, capire e comprendere il linguaggio umano come facciamo noi per ottenere risultati più preziosi. L’elaborazione, tipicamente, si basa sul livello di intelligenza della macchina per decodificare i messaggi umani in una comunicazione significativa.
Una PNL standard richiede i seguenti passi per far progredire l’interazione tra gli esseri umani e le macchine. Segue un processo in 7 fasi:
- Si parla con la macchina
- Registra l’audio
- Converte l’audio in testo
- Decifra i dati del testo
- Risponde ai dati
- Converte i risultati in audio
- Riproduce i dati audio per rispondere all’interazione umana
Perché abbiamo bisogno di Natural Language Processing?
Si tratta di uno degli strumenti più potenti per far funzionare varie ma molto comuni applicazioni di macchine, come i traduttori online e altre risposte basate sulla voce. Tipicamente, questi includono:
- Strumenti di traduzione linguistica, tra cui Google Translate
- MS word, grammatica e altri strumenti linguistici utilizzati per il controllo della precisione grammaticale
- Strumenti di messaggi vocali generati automaticamente che vengono utilizzati principalmente nei call center e nei reparti di assistenza clienti
- Strumenti di assistenza mobile o basati sul web come Siri, OK Google e Alexa.
Cosa rende la PNL così dura?
La PNL è considerata una delle tecnologie informatiche più provocatorie a causa della natura complessa della comunicazione umana. Non è facile per le macchine comprendere il contesto delle informazioni dettate.
Potrebbe essere un ambiente piuttosto astratto, che cambia il significato e la comprensione del comando. L’esempio più comune è costituito dalle osservazioni sarcastiche usate per trasmettere informazioni.
Oltre a questo, anche i plurali con la “s” creano talvolta confusione; così, la macchina ha bisogno di decifrare le parole e il significato contestuale per comprendere l’intero messaggio.
Grazie alla nostra intelligenza di alto livello, gli esseri umani possono facilmente padroneggiare una lingua mentre cerchiamo di capire la situazione in cui viene usata la frase. Ma le lingue naturali si basano su caratteristiche ambigue e imprecise, rendendo difficile l’uso della PNL da parte delle macchine.
Algoritmo —La spina dorsale dell’elaborazione del linguaggio naturale
Il Natural Language Processing si basa su algoritmi per tradurre dati ambigui in informazioni complete che consentono alle macchine di costruire la comprensione. Questi algoritmi utilizzano varie regole del linguaggio naturale per eseguire il compito.
Quando l’informazione viene fornita al computer, esso utilizzerà un altro insieme di algoritmi per comprendere il significato contestuale associato al comando e quindi raccogliere i dati rilevanti necessari per la query.
Tuttavia, a volte, il computer fornisce risultati oscuri in base al fatto che non è riuscito a comprendere il significato contestuale del comando. Ad esempio, i post su Facebook di solito non vengono tradotti correttamente a causa di algoritmi scadenti.
Spesso si leggono post umoristici (tradotti) su vari gruppi di Facebook, solo perché il linguaggio naturale di Facebook non è in grado di collegare il significato associato di ogni parola o frase.
Uno degli incidenti pubblici più comunemente citati è stato nel 1950, quando alcuni messaggi biblici russi sono stati tradotti in inglese.
Il messaggio russo, “Lo spirito è volenteroso, ma la carne è debole”, fu tradotto in “la vodka è buona, ma la carne è marcia”. Si possono ancora trovare traduzioni così divertenti, poiché le macchine non sono in grado di padroneggiare completamente l’interazione umana.
Come funziona la PNL?
Il Natural Language Processing utilizza due tecniche principali: l’analisi sintattica e l’analisi semantica per eseguire tutti i compiti. Esaminiamo ogni tecnica in dettaglio per capire le prestazioni della PNL:
- Sintassi/analisi sintattica
Si occupa della disposizione delle parole per garantire l’accuratezza grammaticale. Questo algoritmo analitico organizza le parole per una frase coesiva senza errori di composizione.
La tecnica valuta l’allineamento del linguaggio naturale con le regole grammaticali per una comprensione impeccabile. Gli algoritmi estraggono un gruppo di parole e implicano regole grammaticali per ricavarne il significato.
Poche sono le tecniche di sintassi comuni:
- Lemmatizzazione: è un processo linguistico che raggruppa parole modulate che possono essere analizzate con un unico termine, caratterizzato sotto un lemma (forma di dizionario).
- Segmentazione morfologica: spezza un gruppo di parole in frasi o morfemi significativi
- Segmentazione delle parole: si occupa di dividere frasi strutturate in parole componenti.
- Part-of-speech Tagging: il processo identifica le parti del discorso in ogni frase per applicare le regole grammaticali.
- Parsing: si occupa di eseguire l’analisi grammaticale su ogni frase.
- Sentence Breaking: il processo separa una frase dall’altra, stabilendo così i confini di un insieme di parole.
- Stemming: lavora sull’associazione della parola inflessa con la sua forma di radice, come ad esempio consulting, consultant, consultant, consultative, e i consulenti saranno associati alla parola radice “consult”.
- Analisi semantica: Si riferisce al processo di focalizzazione sul significato contestuale delle parole. Essendo la parte più difficile del Natural Learning Processing, la tecnica è ancora in fase di sviluppo.
Il processo utilizza algoritmi per estrarre il significato per decifrare parole e frasi secondo le strutture. I metodi comuni che l’analisi semantica utilizza sono:
- Named Entity Recognition (NER): il processo si occupa dell’identificazione e della categorizzazione delle parole in determinati gruppi, come i nomi di persone o luoghi.
- Disambiguazione del senso della parola: si tratta di aggiungere un significato contestuale alla parola in base alla struttura della frase.
- Natural Language Generation: utilizza un database per decifrare il significato logico del testo della parola e convertire le informazioni raccolte in linguaggio umano.
Conclusione:
Il Natural Language Processing è il cuore della comunicazione uomo-macchina e utilizza varie tecniche per migliorare i compiti.
È ancora in fase di evoluzione e quindi richiede importanti progressi per rendere le macchine più intelligenti e raggiungere il perfezionismo nell’interazione umana. Vi siete mai affidati a una delle tecniche della PNL per migliorare la funzionalità delle vostre applicazioni?
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