Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Concetti chiave della PNL

L'NLP comprende diverse attività fondamentali che scompongono il linguaggio in componenti comprensibili per le macchine:

• Tokenizzazione: Il processo di suddivisione del testo in unità più piccole, come parole o sottoparole (token).
• Tagging Part-of-Speech (POS): Assegnazione di categorie grammaticali (nome, verbo, aggettivo) a ciascun token.
• Riconoscimento di entità denominate (NER): Identificazione e categorizzazione di entità chiave nel testo, come nomi di persone, organizzazioni, luoghi, date e altro ancora.
• Analisi del sentimento: Determinare il tono emotivo (positivo, negativo, neutro) espresso in un testo.
• Traduzione automatica: Traduzione automatica di testi o discorsi da una lingua all'altra. Questo è esemplificato da strumenti come Google Translate.
• Modellazione linguistica: Prevedere la probabilità di una sequenza di parole, fondamentale per compiti come la generazione di testi.

Come funziona la PNL

I sistemi NLP seguono tipicamente un approccio a pipeline. I dati di testo grezzi vengono sottoposti a una pre-elaborazione (come la tokenizzazione e la pulizia) prima di estrarre le caratteristiche. Queste caratteristiche vengono poi inserite in modelli ML o DL. L'NLP moderno si basa molto sulle reti neurali, in particolare su architetture come le reti neurali ricorrenti (RNN) e, più recentemente, i trasformatori. I Transformer, noti per i loro meccanismi di attenzione, eccellono nel catturare il contesto nel linguaggio, alimentando modelli all'avanguardia come il GPT-4. Piattaforme di ricerca come l'Antologia ACL ospitano molti articoli che illustrano questi progressi.

Applicazioni della PNL

La PNL è alla base di una vasta gamma di applicazioni che trasformano i settori e le interazioni quotidiane:

1. Assistenti virtuali e chatbot: Sistemi come Amazon Alexa, Google Assistant e i chatbot del servizio clienti utilizzano l'NLP per comprendere le domande degli utenti e rispondere in modo naturale. Utilizzano tecniche come il riconoscimento vocale e la comprensione del linguaggio naturale (NLU).
2. Analisi del sentimento per le ricerche di mercato: Le aziende analizzano i post sui social media, le recensioni dei clienti e le risposte ai sondaggi utilizzando l'analisi del sentiment per valutare l'opinione pubblica sui prodotti o sui marchi, aiutando a informare le strategie aziendali. Esplora i casi d'uso dell'intelligenza artificiale per ulteriori esempi.

Altre applicazioni comuni sono il filtraggio delle e-mail di spam, la sintesi del testo, i motori di ricerca semantici e gli strumenti di correzione grammaticale come Grammarly.

PNL e concetti correlati

Pur essendo correlata, la PNL si differenzia da termini simili:

• Comprensione del linguaggio naturale (NLU): Un sottocampo della PNL specificamente incentrato sulla comprensione automatica della lettura, ovvero sulla comprensione del significato che si cela dietro il testo. La NLP è più ampia e comprende anche la generazione e altri compiti.
• Generazione di testo: Un'applicazione specifica della PNL che si concentra sulla produzione di testi simili a quelli umani.
• Computer Vision (CV): Si occupa di interpretare le informazioni visive provenienti da immagini o video. Pur essendo distinte, la PNL e la CV sono spesso combinate in modelli multimodali per compiti come la sottotitolazione di immagini o la risposta a domande visive. Per saperne di più sul collegamento tra NLP e CV. I modelliYOLO Ultralytics , principalmente per attività di CV come il rilevamento di oggetti, possono essere integrati in sistemi che sfruttano anche l'NLP.

Strumenti e piattaforme

Lo sviluppo di applicazioni NLP spesso implica l'utilizzo di librerie e framework come spaCy o NLTK e di piattaforme come Hugging Face che forniscono l'accesso a numerosi modelli e dataset pre-addestrati. Per la distribuzione e la gestione dei modelli, compresi quelli utilizzati nelle pipeline NLP o CV-NLP combinate, piattaforme come Ultralytics HUB offrono solide funzionalità MLOps.