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Natural Language Processing e Intelligenza Artificiale

Natural Language Processing: elaborazione del linguaggio digitale con l’aiuto dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale e l’elaborazione del linguaggio naturale sono spesso strettamente correlate. Natural Language Processing, o NLP in breve, ha lo scopo di espandere significativamente la capacità dei computer di elaborare il linguaggio. L’obiettivo dell’elaborazione del linguaggio è la comunicazione tra uomo e computer in modo che sia strettamente basata sul naturale linguaggio umano.

Questo è molto diverso dalla precedente modalità di comunicazione che di solito assumeva solo la forma di comandi o sequenze di parole.

Elaborazione del linguaggio naturale con Natural Language Processing

Natural Language Processing è un processo per l’elaborazione del linguaggio naturale che viene eseguito con l’aiuto di regole e determinati algoritmi, ovvero non solo l’elaborazione di poche o singole parole come nel riconoscimento vocale o nel controllo vocale utilizzati in precedenza.

Esistono vari metodi che, insieme alla moderna informatica e all’intelligenza artificiale, creano la comunicazione più naturale possibile tra uomo e computer.

Si tratta principalmente di controllare macchine o applicazioni tramite il linguaggio. Le seguenti competenze informatiche sono importanti per l’elaborazione del linguaggio naturale:

  • la comprensione di intere frasi rispetto a poche e singole parole
  • l’acquisizione di testi completi inclusi contesti e fatti testuali
  • se necessario, il rilevamento di ambiguità all’interno della lingua
  • l’utilizzo di algoritmi di intelligenza artificiale per comprendere il linguaggio, eventualmente anche l’utilizzo di machine learning
  •  l’acquisizione e l’elaborazione di quantità ancora maggiori di dati per l’analisi di modelli già riconosciuti e per l’analisi del significato

La graduale acquisizione del linguaggio umano utilizzando l’intelligenza artificiale

È davvero lunga la strada da percorrere per utilizzare i computer per convertire il suono in stringhe e, nel frattempo, estrarre il significato delle parole pronunciate. Il Natural Language Processing utilizza varie tecniche al fine di ottenere la registrazione completa (incluso il significato) di un testo passo dopo passo.

Il tutto si svolge in più fasi di lavoro. La fase più importante consiste nel riconoscimento vocale stesso, ovvero la conversione delle onde sonore in singole parole e frasi.

Un altro passaggio importante consiste nel riconoscimento delle forme base delle parole nonché nell’acquisizione di informazioni grammaticali per poter cogliere le frasi grammaticalmente corrette. Tra le altre cose, è fondamentale il riconoscimento di varie funzioni delle singole parole all’interno delle frasi.

I singoli componenti come soggetto, articolo, oggetto o verbo devono essere riconosciuti e registrati. È anche importante estrarre il significato di parti di frasi o frasi complete, nonché riconoscere le connessioni tra le singole frasi e le relazioni tra frasi.

Negli ultimi passaggi in particolare, l’attuale intelligenza artificiale raggiunge i suoi limiti, soprattutto quando si tratta di domande retoriche, ironia o altri aspetti essenziali del linguaggio umano.

Dove il Natural Language Processing è già utilizzato oggi

NLP è già più di un semplice oggetto di ricerca e sviluppo attualmente. Dovrebbe diventare una sorta di interfaccia quotidiana tra persone e computer. L’elaborazione del linguaggio naturale viene già utilizzata oggi per implementare assistenti a comando vocale (sia su dispositivi mobili come smartphone sia sotto forma di assistenti nei sistemi per la casa).

Un’altra importante area di applicazione è l’ulteriore elaborazione della lingua scritta o parlata in tempo reale, ad esempio sotto forma di traduzione in un numero qualsiasi di altre lingue.

Si prevedono progressi significativi nei prossimi anni grazie al migliore utilizzo dell’intelligenza artificiale e alle nuove possibilità offerte dal machine learning grazie ad un hardware sempre più potente.

Grazie al costante miglioramento della tecnologia, sorgono ulteriori aree di applicazione dell’elaborazione del linguaggio naturale, tra le altre, la sintetesi di testi più lunghi o quando la scrittura automatica di sezioni di testo.

Riconoscere gli stati d’animo tramite la voce potrebbe presto diventare una realtà, dando la possibilità di rilevare ironia, domande retoriche o persino sarcasmo. Tuttavia, c’è ancora un po’ di strada da fare per raggiungere questo obiettivo.

Perché l’elaborazione del linguaggio naturale è già importante oggi

La NLP dovrebbe essere utilizzata per affrontare meglio i compiti relativi alla lingua. La tecnologia consente ai computer di leggere testi, ascoltare e interpretare la lingua parlata ed eseguire analisi.

I dati basati sulla voce possono essere analizzati con l’aiuto dei computer moderni e dell’intelligenza artificiale molto più velocemente e in modo più esteso di quanto sarebbe possibile con l’aiuto del lavoro umano.

I computer funzionano in modo coerente e senza ritardi e possono facilmente far fronte a enormi quantità di dati grezzi e non strutturati. A lungo termine, un’analisi efficiente di testi o dati linguistici è possibile solo con l’ausilio dell’automazione.

Poiché il linguaggio umano è molto complesso e diversificato, c’è una grande necessità di hardware e software ad alte prestazioni per il riconoscimento vocale e, soprattutto, per l’ulteriore elaborazione del testo parlato. Alcuni metodi come il deep learning sono già utilizzati oggi per modellare il linguaggio umano, tuttavia, queste tecniche spesso mancano delle conoscenze necessarie e, se necessario, di conoscenza specifica per argomento.

L’elaborazione del linguaggio naturale è particolarmente importante, sia per risolvere al meglio le ambiguità nel linguaggio sia per convertire i dati in una struttura utile. Tutto questo sta già accadendo per molte applicazioni come il riconoscimento vocale o l’analisi del testo.

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