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

La storia dell’elaborazione del linguaggio naturale (o NLP, da Natural Language Processing) trova le sue radici negli anni ’50, quando gli informatici cominciarono ad esplorare modi per insegnare alle macchine la comprensione e la produzione di testo in linguaggio umano. Tra i racconti più celebri in questo panorama spicca la storia di Alan Turing e il suo Turing Test.
Nel primo decennio di ricerca NLP, ci si basava su sistemi basati su regole linguistiche, per poi evolvere verso l’analisi semantica. Nel 1960 viene anche sviluppato il primo “corpora”: un’ampia collezione di testi selezionati e organizzati per facilitare le analisi linguistiche e per addestrare gli algoritmi di NLP.
Negli anni ’70, gli esperti iniziarono ad utilizzare l’NLP statistico, per analizzare e generare testo in linguaggio naturale utilizzando modelli statistici, come alternativa agli approcci basati su regole linguistiche.

Il decennio successivo, gli anni ’80, evidenziò un maggior approfondimento nello sviluppo di algoritmi volti all’addestramento dei modelli e al miglioramento dell’accuratezza. Questo periodo segnò la crescita degli algoritmi di machine learning nell’ambito dell’NLP.

Nei decenni seguenti, l’introduzione dell’apprendimento profondo e delle reti neurali ha rivoluzionato completamente la ricerca nell’Elaborazione del Linguaggio Naturale. La crescente adozione delle reti neurali, unita all’invenzione dei modelli transformer e al “meccanismo di attenzione”, ha dato vita a tecnologie innovative come BARD e ChatGPT.

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Che cos’è il Natural Language Processing

L’elaborazione del linguaggio naturale è un ramo dell’intelligenza artificiale dedicato all’interazione tra computer e essere umani attraverso il linguaggio naturale. La sua missione principale è quella di programmare i computer in modo che possano processare e analizzare il linguaggio naturale con la stessa competenza di un essere umano.

In altre parole, l’NLP mira a fornire ai computer la capacità di comprendere, interpretare e se necessario, generare linguaggio naturale in maniera significativa e funzionale. Questo campo rappresenta anche una sotto-disciplina della linguistica computazionale, che si configura come un’area interdisciplinare che comprende scienze informatiche, linguistica e intelligenza artificiale per esaminare gli aspetti computazionali del linguaggio naturale.

Emergono due rami del Natural Language Processing: il Natural Language Understanding (NLU) e il Natural Language Generation (NLG). Il primo concentra la sua attenzione sulla capacità delle macchine di comprendere il linguaggio naturale, utilizzando strumenti e approcci analoghi a quelli umani. In particolare, mira a cogliere le sfumature del linguaggio umano, inclusi contesto, intento, sentimenti e eventuali ambiguità. Il Natural Language Generation (NLG), invece, si focalizza sulla produzione di linguaggio naturale a partire da un database o da un insieme di regole predefinite. L’obiettivo primario della NLG è creare testo che risulti facilmente comprensibile per le persone.

Come funziona l’elaborazione del linguaggio naturale

L’NLP 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 dell’NLP 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.

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 l’NLP 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.

Fonti:

Crabtree, M. (2023) What is Natural Language Processing (NLP)? A beginner’s guide, DataCamp. Disponibile su: https://www.datacamp.com/blog/what-is-natural-language-processing (Ultimo accesso: 08 gennaio 2024).

Gruetzemacher, R. (2022) The power of Natural Language Processing, Harvard Business Review. Disponibile su: https://hbr.org/2022/04/the-power-of-natural-language-processing (Ultimo accesso: 08 gennaio 2024).

Lutkevich, B. and Burns, E. (2023) What is natural language processing? an introduction to NLP, Enterprise AI. Disponibile su: https://www.techtarget.com/searchenterpriseai/definition/natural-language-processing-NLP (Ultimo accesso: 08 gennaio 2024).

Rule based approach in NLP (2023) GeeksforGeeks. Disponibile su: https://www.geeksforgeeks.org/rule-based-approach-in-nlp/ (Ultimo accesso: 08 gennaio 2024).

What is Natural Language Processing (NLP)?: A comprehensive NLP guide. Elastic.Disponibile su: https://www.elastic.co/what-is/natural-language-processing (Ultimo accesso: 08 gennaio 2024).

What is natural language processing?. IBM. Disponibile su: https://www.ibm.com/topics/natural-language-processing#:~:text=Natural%20language%20processing%20(NLP)%20refers,same%20way%20human%20beings%20can (Ultimo accesso: 08 gennaio 2024).