Qual è il linguaggio naturale e come funziona

Ti sei mai chiesto come funzionano i chatbot AI come ChatGPT o gli assistenti virtuali come Siri e Alexa? Come fanno a capire quello che stai dicendo? Bene, parte della risposta è l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Questo interessante campo dell’intelligenza artificiale ha portato a enormi progressi negli ultimi anni, ma come funziona esattamente?

Cosa si intende per NLP Natural Language Processing?

L’elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP) è il modo in cui i computer possono comprendere il linguaggio umano. Ad esempio, quando si chatta con ChatGPT o si parla agli assistenti virtuali ad attivazione vocale come Alexa o Siri, questi ascoltano, capiscono il tuo discorso ed eseguono un’azione in base a ciò che hai detto.

Tradizionalmente, gli esseri umani potevano comunicare con i computer solo attraverso il linguaggio di programmazione con cui erano stati codificati i comandi. Il codice è intrinsecamente strutturato e logico e gli stessi comandi producono sempre lo stesso risultato.

Il linguaggio umano, invece, è destrutturato e molto più complesso. Una stessa parola o frase può avere molteplici significati in base al tono e al contesto. Inoltre, esistono molte lingue diverse.

Come fa l’intelligenza artificiale a capire quello che diciamo?

L’elaborazione del linguaggio naturale viene addestrato con l’apprendimento automatico. L’apprendimento automatico è un ramo dell’intelligenza artificiale che utilizza grandi quantità di dati in un algoritmo che si addestra per produrre previsioni accurate. Più dati e tempo ha a disposizione l’algoritmo, più migliora. È per questo che le macchine di NLP sono molto migliori oggi rispetto a dieci anni fa.

Il linguaggio naturale funziona attraverso la pre-elaborazione del testo e la sua successiva esecuzione attraverso l’algoritmo addestrato per l’apprendimento automatico.

Fasi di pre-elaborazione

Ecco quattro delle fasi di pre-elaborazione più comuni che una macchina NLP utilizzerà.

Tokenizzazione: La tokenizzazione è il processo di scomposizione del discorso o del testo in unità più piccole (chiamate token). Si tratta di singole parole o clausole. La tokenizzazione è importante perché consente al software di determinare quali parole sono presenti, il che porta alle fasi successive dell’elaborazione NLP.

Stemmatizzazione e lemmatizzazione: La stemmatizzazione e la lemmatizzazione sono processi di semplificazione che riducono ogni parola alla sua radice. Ad esempio, “running” diventa “run”. In questo modo il PNL è in grado di elaborare il testo più velocemente.

Diramazione: è un processo più semplice e consiste nel rimuovere gli affissi da una parola. Gli affissi sono aggiunte all’inizio e alla fine della parola che le conferiscono un significato leggermente diverso. Tuttavia, la diramazione può dare luogo a errori quando parole simili hanno radici diverse.

La lemmatizzazione è molto più complicata e accurata. Si tratta di ridurre una parola al suo lemma, cioè alla forma base di una parola (come si trova nel dizionario). La lemmatizzazione tiene conto del contesto e si basa sull’analisi lessicale e morfologica delle parole. Per esempio, se nel testo da analizzare compaiono le parole “mangiare”, “mangio”, “mangerò”, la lemmatizzazione le ricondurrà tutte al lemma “mangiare”.

Stop Word Removal: è un’altra tecnica che si affianca a entrambi i processi. Si tratta della semplice rimozione delle parole che non aggiungono informazioni rilevanti al significato del discorso, come le preposizioni, gli articoli, le congiunzioni, ecc. Per esempio, se nel testo da analizzare compare la frase “Il gatto nero salta sul tetto rosso”, lo stop removal word eliminerà le parole “il”, “su” e “rosso”, lasciando solo “gatto nero salta tetto”. Questo può facilitare l’analisi del testo e la sua rappresentazione.

Compiti degli algoritmi di apprendimento automatico

Una volta che il testo è stato pre-elaborato, una macchina NLP è in grado di fare diverse cose a seconda del suo intento.

Analisi del sentiment: Il processo di classificazione del sentiment del testo. Ad esempio, se la recensione di un prodotto è positiva, neutra o negativa.

Classificazione degli argomenti: È il processo di identificazione dell’argomento principale del testo. Una macchina NLP può etichettare i documenti, i paragrafi e le frasi con l’argomento che riguardano.

Rilevamento dell’intento: È il processo di determinazione dell’intento che sta dietro a un particolare testo. Ad esempio, può aiutare le aziende a determinare se i clienti vogliono annullare l’iscrizione o se sono interessati a un prodotto.

Part-of-Speech-Tagging: Dopo la tokenizzazione, una macchina NLP assegna a ogni parola un identificatore. Questi includono la marcatura delle parole come nomi, verbi, aggettivi e così via.

Riconoscimento del parlato: È il compito di convertire il parlato in testo ed è particolarmente impegnativo a causa delle differenze di accento, intonazione, grammatica e inflessione tra le persone.

Riconoscimento di entità denominate: Il processo di identificazione di nomi utili come “Inghilterra” o “Google”. Questo processo è combinato con la risoluzione della coreferenza, che determina se due parole si riferiscono alla stessa cosa.

Generazione di linguaggio naturale: È l’opposto di speech-to-text ed è il modo in cui le macchine NLP possono generare il parlato o il testo per comunicare (come fanno i chatbot di intelligenza artificiale come ChatGPT o Bing Chat).

Perché la PNL è così importante?

L’elaborazione del linguaggio naturale è un campo enorme e in continua crescita che comprende molte funzioni. Alcuni dei principali utilizzi dell’NLP sono:

• Analisi delle informazioni online: Le aziende e i ricercatori possono utilizzare l’NLP per analizzare vaste quantità di dati testuali e trasformarli in informazioni utilizzabili. Ad esempio, i commenti sui social media, le recensioni, i ticket di assistenza clienti e persino gli articoli. La PNL può analizzare questi dati per individuare tendenze e intuizioni utili per l’azienda.
• Traduzione linguistica: Applicazioni come Google Translate o DeepL Translate utilizzano macchine NLP per convertire una lingua in un’altra.
• Controllo ortografico e grammaticale: Elaboratori di testo e applicazioni come Grammarly controllano il testo per verificare la presenza di errori ortografici e grammaticali, la leggibilità, la voce passiva e così via, per migliorare la scrittura.
• Risposta vocale interattiva: I bot telefonici consentono agli esseri umani di comunicare con un sistema telefonico gestito da computer per eseguire reindirizzamenti e altri compiti.
• Assistenti virtuali: Assistenti personali come Siri, Google Assistant e Alexa utilizzano l’NLP per ascoltare le vostre richieste e produrre risposte o eseguire azioni in base a ciò che dite.
• Testo predittivo: Lo smartphone fornisce automaticamente parole previste in base ad alcune lettere o a ciò che avete già scritto nella frase. Lo smartphone apprende in base alle frasi che digitate abitualmente e vi propone le parole che più probabilmente userete. In realtà, Microsoft Word sta per implementare questa funzione.
• Bot di chat: Molti siti web dispongono di bot virtuali per il servizio clienti che tentano di assistere i clienti prima che vengano indirizzati a un operatore umano.
• Chatbot conversazionali: utilizzare i chatbot come ChatGPT o Bing Chat per scrivere post e articoli oramai non è più un tabù. Chiaramente, al momento si tratta di un’assistenza alla scrittura, perché il tocco umano non può e non deve mai mancare!