Natural Language Processing: che cos’è e quali sono le applicazioni

Come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale

Il Natural Language Processing rappresenta il mezzo attraverso il quale i computer possono assimilare il linguaggio naturale, sia esso scritto o parlato, sfruttando l’intelligenza artificiale per elaborare l’input e renderlo comprensibile alle macchine stesse. Questo processo avviene attraverso due fasi fondamentali: la pre-elaborazione dei dati e lo sviluppo di algoritmi specifici.
La fase di pre-elaborazione consiste nella preparazione e nella “pulizia” dei dati testuali, rendendoli adatti all’analisi da parte della macchina. In questa fase, i dati vengono trasformati in un formato “lavorabile” e si sottolineano le caratteristiche del testo con cui l’algoritmo può lavorare. Per eseguire questa operazione, vengono impiegare diverse metodologie, tra le quali:

• Tokenization: consiste nella suddivisione del testo in unità elementari, come parole, frasi o paragrafi, per renderlo facilmente manipolabile.
• Stop world removal: consiste nell’eliminare le parole comuni e gli articoli che non portano un valore significativo all’analisi, riducendo il rumore nei dati.
• Lemmatizzazione o stemming: le parole vengono ridotte alla loro forma base per semplificarne l’elaborazione, unificando le varianti morfologiche.
• Part-of-Speech Tagging: consiste nell’assegnare a ciascuna unità di testo un’etichetta che ne identifica la categoria grammaticale (nome, verbo, aggettivo, ecc.), facilitando la comprensione della struttura linguistica.
• Parsing: analizza la struttura di una frase e le relazioni tra le parole, consentendo di comprenderne il significato complessivo.

Una volta completata la fase di pre-elaborazione dei dati, si procede con lo sviluppo di un algoritmo dedicato a elaborare e processare tali informazioni. Esistono molti algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale, ma ne vengono usati principalmente due:

1. Basato su regole linguistiche: questo sistema si avvale di regole linguistiche predefinite per analizzare e trattare i dati. Questo approccio rappresenta una delle prime metodologie nell’ambito del Natural Language Processing e consiste nell’applicare un insieme specifico di regole o modelli linguistici per catturare strutture particolari, estrarre informazioni o eseguire operazioni di classificazione del testo. Tra le librerie più apprezzate per questo approccio spicca spaCy, una libreria open-source sviluppata in Python, che offre diverse funzionalità di elaborazione e di analisi di grandi quantità di dati testuali.
2. Basato sul machine learning: questo approccio utilizza metodi statistici. L’algoritmo impara a portare a termine compiti specifici, in base ai dati di addestramento che gli vengono forniti e ottimizza il metodo man mano che processano ulteriori dati. Grazie all’utilizzo combinato di machine learning, deep learning e reti neurali, gli algoritmi di NLP affinano le proprie regole attraverso l’apprendimento e l’iterazione dei processi, per estrarre, classificare ed etichettare in modo automatico elementi testuali e vocali, attribuendo poi una probabilità statistica ad ogni possibile significato di questi elementi. Oggi, i modelli di deep learning basati su reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN) consentono ai sistemi di NLP di apprendere in tempo reale e di estrarre significati sempre più precisi da enormi volumi di dati non strutturati e non etichettati.

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Applicazioni pratiche del Natural Language processing

L’NLP è oggi la tecnologia di base di in una vasta gamma di strumenti a uso comune, come ChatGPT, Grammarly, Alexa, e molti altri. Analizziamo dunque le possibilità offerte dall’Elaborazione del Linguaggio Naturale e le sue applicazioni pratiche.
Tra le funzioni principali che gli algoritmi di NLP possono svolgere, troviamo:

• Classificazione del testo. Questa funzione consiste nell’assegnare tag al testo e categorizzarlo. Un’applicazione rilevante è la sentiment analysis, attraverso la quale si possono valutare positività o negatività di menzioni relative a un brand. In particolare, sui social media serve per analizzare post, recensioni e commenti per estrarre informazioni sui sentimenti riguardanti una promozione, un evento, un prodotto o un brand.
• Estrazione del testo. Questo processo consiste nel riassumere automaticamente il testo per individuare dati e informazioni cruciali. È utile per alcune tecniche SEO e per interpretare le query degli utenti, mostrando loro contenuti rilevanti alla ricerca.
• Traduzione del testo. Ad esempio, Google Translate utilizza l’elaborazione del linguaggio naturale per tradurre da una lingua all’altra senza l’intervento umano.
• Generazione di testo in linguaggio naturale. Gli algoritmi di NLP analizzano dati non strutturati e generano automaticamente contenuti basati su quei dati (es. modelli come GPT-3). Assistenti vocali come Siri e Alexa utilizzano il Natural Language Processing per comprendere e rispondere alle richieste degli utenti. I chatbot, anch’essi basati sull’NLP, sono in continua evoluzione, promettendo risposte sempre più precise e pertinenti.
• Filtro email e rilevamento spam. Gli algoritmi di elaborazione del linguaggio naturale vengono utilizzati dai servizi di posta elettronica per filtrare i messaggi spam e di phishing e categorizzare le email. Utilizzano indicatori quali, ad esempio, l’utilizzo spropositato di termini legati alla finanza, la scorrettezza grammaticale, il linguaggio minaccioso, il senso di urgenza e altri segnali rivelatori di email indesiderate.

Le applicazioni dell’NLP sono pressoché infinite e altri esempi ci arrivano da società quali Amazon e Netflix che utilizzano l’elaborazione del linguaggio naturale per suggerire prodotti o film e serie TV ai clienti in base alle loro ricerche e preferenze. Pensiamo ad esempio anche a Duolingo, che sfrutta l’NLP per fornire feedback personalizzati agli utenti che imparano nuove lingue, adattando i percorsi di apprendimento in base alle esigenze individuali.

Nonostante il potenziale straordinario dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale nel fornire intelligence collettiva e insights aziendali, è essenziale affrontare con determinazione sfide cruciali come l’eliminazione dei bias e la piena comprensione del contesto. Superare queste sfide è fondamentale per garantire la credibilità e l’affidabilità dei risultati ottenuti attraverso l’NLP.