Natural Language Processing (NLP)

Che cos'è e perché è importante

Il Natural Language Processing, o elaborazione del linguaggio naturale, è la branca dell'intelligenza artificiale che aiuta i computer a comprendere, interpretare e manipolare il linguaggio umano. Nel tentativo di colmare il divario tra la comunicazione umana e la comprensione del computer, l'NLP attinge da molte discipline, tra cui l'informatica e la linguistica computazionale.

Evoluzione dell'elaborazione del linguaggio naturale

Sebbene l'elaborazione del linguaggio naturale non sia una scienza nuova, oggi la sua tecnologia sta rapidamente progredendo grazie a un crescente interesse per le comunicazioni uomo-macchina, oltre che alla disponibilità di big data, all'elevata capacità computazionale e ad algoritmi migliorati.

In quanto esseri umani, siamo in grado di parlare e scrivere, ad esempio, in inglese, spagnolo o cinese. Ma la lingua madre di un computer, nota come codice o linguaggio macchina, è del tutto incomprensibile alla maggior parte di noi. Ai livelli più profondi dei dispositivi, la comunicazione non avviene con le parole, ma attraverso milioni di zeri e uno che generano azioni logiche.

Alcuni decenni fa, i programmatori utilizzavano schede perforate per comunicare con i primi computer. Questo laborioso processo manuale era compreso da un numero piuttosto esiguo di persone. Oggi, invece, è possibile utilizzare modelli di generative AI (GenAI), come ChatGPT, per creare codici, dare vita a nuove idee o riassumere argomenti di ricerca.

Questa tecnologia è resa possibile dai Large Language Model (LLM), che sfruttano l'NLP insieme ad altri elementi di AI, come il machine learning e il deep learning.

I dati sintetici e i loro molteplici usi

I testi generati sinteticamente sono spesso utilizzati con i modelli di NLP. Vuoi saperne di più sui dati sintetici, sul perché siano così preziosi e su come vengano impiegati oggi? Guarda questo video esplicativo con Brett Wujek, responsabile della strategia di prodotto per le tecnologie AI di nuova generazione presso SAS, per scoprire perché i dati sintetici sono così importanti per il futuro.

Leggi l’articolo Read about synthetic data, including how it works and how it relates to NLP

Natural Language Processing nel mondo di oggi

Data quality attraverso NLP e modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM)

Grazie a modelli basati sul testo come gli LLM, avere più dati non implica necessariamente risultati migliori, a causa di rumori, duplicazioni o ambiguità potenziali. Quando si tratta di LLM, la qualità dei dati influisce direttamente sui risultati generati. Scopri in che modo le tecniche di NLP basate su regole semantiche possono essere d'aiuto.

Leggi il post del blog Read the first blog post in a series on LLMs and NLP

L'elaborazione del linguaggio naturale rivoluziona le risposte delle istituzioni

Per fornire risposte puntuali e coerenti a migliaia di domande e commenti, le amministrazioni devono affrontare un estenuante processo di selezione manuale. Grazie all'NLP, all'analisi testuale e alla generative AI, possono gestire questa attività con efficacia e accuratezza, mantenendo al contempo gli esperti al centro del processo.

Per saperne di più, leggi il post del blog Read a blog post about uses of NLP, GenAI and text analytics in the public sector

Scopri i chatbot e come funzionano grazie ad analytics e AI

Il chatbot è una forma di AI conversazionale progettata per semplificare l'interazione tra uomo e computer. I chatbot più sofisticati apprendono e raccolgono informazioni per adattarsi alle preferenze degli utenti e fornire risposte e consigli personalizzati, agendo come assistenti digitali basati sull'AI.

Leggi l'articolo esplicativo Learn more about how chatbots work in this explainer article

Fai sentire ogni singola voce grazie al Natural Language Processing

Scopri come le macchine riescano a comprendere il linguaggio umano e a interpretarne le sfumature, apprendi come l'AI, l'elaborazione del linguaggio naturale e le competenze umane possano contribuire a facilitare la comunicazione uomo-macchina e trovare un significato nei dati, e infine come l'NLP venga utilizzato in molteplici settori di mercato.

Scarica l'ebook Download an e-book to learn more about natural language processing

Perché il Natural Language Processing è importante?

Grandi volumi di dati testuali

L'elaborazione del linguaggio naturale non solo aiuta i computer a comunicare con gli esseri umani nella loro lingua, ma gestisce anche altre attività legate al linguaggio. L'NLP, ad esempio, consente ai computer di leggere un testo, ascoltare un discorso, interpretarlo, misurare il sentiment e identificare le parti salienti.

Le macchine di oggi possono analizzare un numero maggiore di dati linguistici rispetto all’uomo, senza sforzo e in maniera coerente e obiettiva Considerando la quantità sbalorditiva di dati non strutturati generata ogni giorno, dalle cartelle cliniche ai post sui social media, l'automazione sarà fondamentale per analizzare in modo efficiente i dati testuali e vocali.

Strutturare una fonte di dati non strutturati

Il linguaggio umano è sorprendentemente complesso e diversificato. Ci esprimiamo in un'infinità di modi, sia verbalmente che per iscritto. Non solo esistono centinaia di lingue e dialetti, ma ogni lingua racchiude al suo interno un insieme unico di regole grammaticali e sintattiche, termini e slang. Quando scriviamo, spesso commettiamo errori ortografici, abbreviamo le parole o ancora omettiamo la punteggiatura. Quando parliamo, abbiamo accenti regionali, borbottiamo, balbettiamo e prendiamo in prestito termini da altre lingue.

Sebbene l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, e in modo particolare il deep learning, siano ora ampiamente utilizzati per modellare il linguaggio umano, è necessario anche comprendere la sintassi e la semantica e disporre di competenze specifiche che non sono necessariamente presenti in questi approcci di machine learning. L'NLP è importante perché consente di risolvere le ambiguità insite nel linguaggio e di trasformare i dati in una struttura numerica utilizzabile in molte applicazioni successive, come il riconoscimento e l’analisi testuale.

Kia utilizza l'AI e gli advanced analytics per analizzare il contenuto dei feedback dei clienti

Kia Motors America raccoglie regolarmente i feedback provenienti dai proprietari dei veicoli tramite questionari, per individuare eventuali problemi di qualità e migliorare i prodotti. Ma comprendere e categorizzare le risposte dei clienti può essere difficile. Grazie all'elaborazione del linguaggio naturale fornita da SAS, KIA riesce a dare un senso ai feedback. Un modello NLP classifica ed estrae automaticamente il tipo di reclamo in ogni risposta, permettendo di affrontare i problemi di qualità durante il processo di progettazione e produzione dei veicoli esistenti e futuri.

Leggi la storia

Come funziona il Natural Language Processing?

Analisi delle componenti fondamentali del linguaggio

Per l'interpretazione del linguaggio umano, il natural language processing si serve di molte tecniche differenti, che vanno dai metodi statistici e di machine learning ad approcci basati su regole e algoritmi. La molteplicità degli approcci è basilare, poiché i dati testuali e vocali variano notevolmente, così come le applicazioni pratiche.

Le attività di base del NLP includono tokenizzazione e parsing (analisi sintattica), lemmatizzazione (o individuazione della radice), part of speech tagging (rilevamento di parti del discorso), riconoscimento della lingua e identificazione delle relazioni semantiche. Queste attività non sono dissimili dall’analisi logica e grammaticale che avrai certamente affrontato durante gli anni di scuola.

In generale, le attività di NLP suddividono il linguaggio in segmenti più brevi ed elementari, cercano di comprendere le relazioni tra tali segmenti ed esplorano il modo in cui interagiscono per generare significato.

Queste attività sottostanti vengono spesso utilizzate per funzionalità di NLP più complesse, ad esempio:

La categorizzazione dei contenuti fornisce un riepilogo del documento basato sulla lingua, che include ricerca e indicizzazione, avvisi sui contenuti e rilevamento di duplicazioni.
La classificazione basata su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), in particolare quella basata su BERT, è utilizzata per rilevare il contesto e il significato delle parole in un testo, al fine di migliorare l'accuratezza rispetto ai modelli tradizionali.
L'analisi del corpus consente di comprendere la struttura del testo e dei documenti attraverso statistiche di output, utili per attività quali il campionamento efficace, la preparazione dei dati come input per modelli successivi e la definizione di strategie di modellazione.
L'estrazione contestuale estrae automaticamente informazioni strutturate da fonti testuali.
L'analisi del sentiment rileva lo stato d'animo o le opinioni soggettive espresse in uno o più testi, compresi il sentiment medio e l’opinion mining.
La conversione da voce a testo e da testo a voce trasforma i comandi vocali in testo scritto e viceversa.
La sintesi dei documenti genera automaticamente sinossi a partire da blocchi estesi di testo e rileva le lingue rappresentate nei documenti.
La traduzione automatica traduce automaticamente il testo scritto o parlato da una lingua all'altra.

In tutti questi casi, l'obiettivo fondamentale è prendere input linguistici grezzi e trasformare o arricchire il testo, utilizzando la linguistica e gli algoritmi, in modo da conferirgli maggior valore.

Metodi e applicazioni del Natural Language Processing

In che modo i computer danno un senso ai dati testuali

Il natural language processing va di pari passo con l'analisi testuale, che conta, raggruppa e categorizza le parole, per estrarre struttura e significato da grandi volumi di contenuti. Questa tecnologia consente di esplorare i contenuti testuali e derivare nuove variabili dal testo non elaborato, che possono essere successivamente visualizzate, filtrate o utilizzate come input per modelli predittivi o altri metodi statistici.

NLP e GenAI vengono applicate insieme in molti campi, tra cui:

Indagini investigative. Identificano modelli e indizi nelle e-mail o nei rapporti scritti per contribuire a scoprire e risolvere i crimini.
Competenza in materia. Classifica i contenuti in argomenti significativi, in modo da supportare le attività e scoprire le tendenze.
Creazione di contenuti. Genera nuovi contenuti su argomenti specifici e per spiegare le idee di base.

Numerose applicazioni pratiche di NLP sono ormai parte integrante della nostra vita quotidiana. Oltre gli assistenti basati sull'AI, ecco altri esempi:

Hai già utilizzato un chatbot per risolvere un problema con il servizio clienti? In tal caso, hai già fatto uso di strumenti di NLP per la ricerca, la modellazione degli argomenti, la generazione di testo, l'estrazione di entità e la categorizzazione dei contenuti.
Hai notato come molte e-mail nella tua cartella spam abbiano oggetti simili tra loro? Si tratta del filtro spam bayesiano, una tecnica statistica di NLP che confronta le parole nello spam con quelle delle e-mail valide per identificare la posta indesiderata.
Ti è mai capitato di perdere una chiamata e leggere la trascrizione automatica del messaggio vocale nella tua casella di posta elettronica o nell'app del tuo smartphone? Quella è la conversione da voce a testo, una funzionalità di NLP.

Un sottoinsieme dell'NLP chiamato comprensione del linguaggio naturale (NLU) trova applicazione in ambito cognitivo e nell'AI. Il Natural Language Understanding, va oltre la comprensione strutturale del linguaggio per interpretare le intenzioni, risolvere l'ambiguità insita nelle parole o nel contesto, e persino generare autonomamente un linguaggio umano ben formulato. Gli algoritmi di NLU affrontano il problema estremamente complesso dell’interpretazione semantica, ovvero la comprensione del significato autentico di un linguaggio parlato o scritto, con tutte le sue sottigliezze, il contesto e le implicazioni che noi esseri umani riusciamo a cogliere.

L'evoluzione dell'NLP verso l'NLU ha molte implicazioni importanti sia per le aziende che per i consumatori. Immaginiamo il potere di un algoritmo che è in grado di comprendere il significato e le sfumature del linguaggio umano in svariati contesti, dalla medicina al diritto, passando per l'insegnamento scolastico. Vista la crescita esponenziale del volume di informazioni non strutturate, possiamo beneficiare della capacità instancabile dei computer di dare loro un senso.

SAS^® Visual Text Analytics

Come trovare risposte in grandi volumi di dati testuali? Semplice, associando il machine learning con l'elaborazione del linguaggio naturale e l'analisi testuale. Scopri in che modo i tuoi dati non strutturati possano essere analizzati per individuare problemi, valutare il sentiment, rilevare le tendenze emergenti e cogliere opportunità nascoste.

Scopri di più