Cos’è e come funziona il Linguaggio Naturale (NLP)
Il Natural Language Processing (NLP), o Elaborazione del Linguaggio Naturale in italiano, è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa della comprensione e dell’interpretazione del linguaggio umano da parte delle macchine. L’obiettivo principale del NLP è permettere ai computer di leggere, capire e interpretare il linguaggio umano in modo che possano eseguire compiti specifici o rispondere in maniera appropriata.
Conseguene il Natural Language Processing troviamo NLG necessario per creare sistemi che possano scrivere testi che sembrano naturali e umani, adatti a una varietà di stili e formati, e che siano indistinguibili da quelli scritti direttamente da persone.
Il NLP utilizza una combinazione di modelli statistici e regole grammaticali che governano il linguaggio. Questi modelli sono addestrati su vasti corpus di testo e possono imparare a riconoscere pattern e strutture linguistiche.
Nel campo del NLP, ci sono varie applicazioni pratiche, come i traduttori automatici, gli assistenti vocali, i sistemi di risposta automatica, l’analisi del sentimento e molti altri.
Il funzionamento del NLP può essere suddiviso in diverse fasi:
Segmentazione del testo (Tokenization):
La segmentazione del testo, o tokenization, è il processo mediante il quale si divide un flusso continuo di testo in unità discrete, chiamate token, che possono essere singole parole, frasi o anche singoli caratteri. Questo è uno dei passi fondamentali nell’elaborazione del linguaggio naturale perché struttura il testo in maniera che possa essere analizzato più facilmente. Ecco una panoramica dettagliata del processo di tokenizzazione:
- Tokenizzazione di base:
– A livello di parola: Qui il testo viene suddiviso in parole. Ad esempio, la frase “Gli esempi aiutano a comprendere.” verrebbe suddivisa in [“Gli”, “esempi”, “aiutano”, “a”, “comprendere.”].
– A livello di frase: In questo caso, il testo viene suddiviso in frasi. Questo può richiedere l’interpretazione di segni di punteggiatura come punti, punti interrogativi o esclamativi. - Tokenizzazione avanzata:
– Considerazione della punteggiatura: Alcuni tokenizzatori separano la punteggiatura dalle parole, per esempio, trasformando “comprendere.” in [“comprendere”, “.”].
– Gestione delle contrazioni: In lingue come l’inglese, dove le contrazioni sono comuni (come “can’t” o “won’t”), un tokenizzatore può scegliere di dividerle in più token (“can’t” → [“can”, “not”]). - Tokenizzazione multilingua:
– Lingue senza spazi: In alcune lingue, come il cinese o il giapponese, non ci sono spazi tra le parole, quindi la tokenizzazione deve fare affidamento su dizionari e algoritmi più complessi per distinguere i token.
– Lingue con agglutinazione: Lingue come il tedesco o il finlandese formano parole composte che possono essere lunghe e complesse, e la tokenizzazione può richiedere di spezzarle nei loro componenti base. - Tokenizzazione basata su espressioni regolari (Regex):
Tokenizzazione personalizzata: Alcuni tokenizzatori utilizzano espressioni regolari per identificare token specifici, come indirizzi email, nomi propri, numeri, ecc. - Tokenizzazione con deep learning:
Algoritmi sofisticati: Ci sono metodi basati su reti neurali che possono apprendere come segmentare testi in token in maniera più sofisticata, che possono essere particolarmente utili in contesti ambigui o per lingue con meno risorse.
Durante la tokenizzazione, è fondamentale considerare l’uso che si farà dei token successivamente, poiché la segmentazione può influenzare il comportamento di modelli e analisi successive. Ad esempio, la rimozione di troppa punteggiatura può cambiare il significato di una frase, mentre la conservazione di troppi dettagli può aggiungere rumore inutile all’analisi.
Analisi morfologica (Part-of-Speech Tagging):
L’analisi morfologica, comunemente nota come Part-of-Speech (POS) tagging, è il processo di etichettatura delle parole con la loro corrispondente parte del discorso in base al loro significato e al contesto. Questo è un passaggio fondamentale nel NLP poiché la funzione grammaticale di una parola influisce sul significato di una frase. Il POS tagging implica le seguenti attività:
- Assegnazione di etichette:
Ogni parola in una frase viene assegnata a una categoria grammaticale: sostantivo, verbo, aggettivo, avverbio, pronome, preposizione, congiunzione, ecc. Ad esempio, nella frase “Il gatto dorme sul tappeto”, “gatto” sarebbe etichettato come sostantivo, “dorme” come verbo, e così via. - Gestione dell’ambiguità:
Molte parole possono funzionare come più di una parte del discorso a seconda del contesto. Il POS tagger deve quindi determinare il giusto tag basandosi sul contesto della frase. Ad esempio, “can” può essere sia un verbo (“can run”) che un sostantivo (“a tin can”). - Regole linguistiche e pattern:
I tagger possono utilizzare regole linguistiche per determinare le parti del discorso, come la posizione di una parola in una frase o la presenza di particolari suffissi o prefissi. - Approcci statistici:
Moderni POS tagger utilizzano spesso modelli statistici come Hidden Markov Models (HMM), Maximum Entropy Markov Models (MEMM), o reti neurali che possono calcolare la probabilità di una particolare etichetta di parte del discorso in un dato contesto. - Training su corpus annotati:
Per funzionare correttamente, i POS tagger devono essere addestrati su grandi corpus di testo dove ogni parola è già stata etichettata manualmente con il corretto POS tag. Questo processo di apprendimento permette loro di generalizzare e fare previsioni su nuovi testi. - Prestazioni e valutazione:
La qualità di un POS tagger è spesso valutata in termini di accuratezza. Un buon tagger dovrebbe essere in grado di etichettare correttamente le parti del discorso in una vasta gamma di frasi e contesti.
L’output del POS tagging è cruciale per le fasi successive del NLP, come l’analisi sintattica e la comprensione semantica, perché la struttura grammaticale e le relazioni tra le parole sono essenziali per comprendere il significato completo del testo.
Analisi sintattica (Parsing):
L’analisi sintattica, nota anche come parsing, è il processo con cui si analizza la struttura grammaticale di una frase, identificando le relazioni tra parole e frasi per dedurre la loro struttura gerarchica. Questo processo aiuta a comprendere come si combinano le parole per formare frasi coerenti e grammaticalmente corrette.
Ecco alcuni dettagli su come funziona l’analisi sintattica:
- Alberi di parsing:
L’output tradizionale del parsing è spesso un albero sintattico che rappresenta la struttura grammaticale della frase. Nell’albero, le parole sono i nodi foglia, mentre i nodi interni rappresentano le unità sintattiche (come NP per nome frase o VP per verbo frase). - Tipi di parsing:
Parsing top-down: Inizia dall’alto dell’albero sintattico (la radice) e procede verso il basso, cercando di abbinare l’input con la grammatica data.
Parsing bottom-up: Parte dalle parole individuali e costruisce verso l’alto fino a raggiungere la radice dell’albero sintattico. - Grammatiche:
Il processo di parsing dipende fortemente dal tipo di grammatica utilizzata, come le grammatiche libere dal contesto (CFG) che definiscono regole grammaticali per la lingua. - Approcci deterministici e non deterministici:
– Parsing deterministico: Utilizza algoritmi che prendono decisioni univoche ad ogni passo, producendo un singolo albero di parsing.
– Parsing non deterministico: Esplora diverse possibilità, che possono portare a più alberi di parsing per la stessa frase, specialmente in casi di ambiguità. - Parsing statistico:
I parser statistici utilizzano modelli probabilistici come gli alberi di parsing probabilistici (Probabilistic Parsing Trees, PPT) per calcolare la probabilità di determinate strutture sintattiche e scegliere l’interpretazione più probabile. - Parsing con deep learning:
Tecniche avanzate utilizzano reti neurali, come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti di attenzione, per catturare le relazioni complesse nelle strutture delle frasi. - Analisi di dipendenza:
Invece di costruire alberi sintattici, l’analisi di dipendenza identifica le relazioni di dipendenza tra parole, che è particolarmente utile per lingue con un ordine delle parole flessibile. - Valutazione:
I parser vengono valutati in base alla loro accuratezza nel produrre alberi sintattici corretti, spesso confrontando il loro output con alberi di parsing annotati manualmente.
Il parsing sintattico è complesso a causa dell’ambiguità intrinseca del linguaggio naturale, con molteplici interpretazioni grammaticali possibili per una singola frase. La scelta del parser e del suo approccio dipende molto dal particolare caso d’uso e dalla lingua in questione, dato che le strutture sintattiche possono variare notevolmente tra le diverse lingue.
Analisi semantica:
L’analisi semantica nel contesto del Natural Language Processing (NLP) riguarda la comprensione del significato e dell’intenzione dietro le parole e le frasi in un testo. Mentre la sintassi si occupa delle strutture formali del linguaggio, la semantica cerca di interpretare il significato effettivo. Ecco i componenti principali e le sfide dell’analisi semantica:
- Comprensione del significato delle parole (Semantica lessicale):
Questo livello riguarda il significato delle singole parole o termini. Qui, la sfida è gestire la polisemia (una parola con più significati) e i sinonimi (parole diverse con significati simili). - Relazioni semantiche:
Il parser semantico deve riconoscere le relazioni semantiche tra le parole, come le relazioni soggetto-verbo-oggetto, per comprendere chi sta facendo cosa a chi. - Ambiguità semantica:
Molte frasi hanno più di un significato possibile, quindi l’analisi semantica deve determinare quale sia il più probabile nel contesto dato. - Semantica del contesto:
Il significato di una frase può dipendere dal contesto in cui appare. Il parser deve considerare il testo circostante e la conoscenza del mondo per interpretare correttamente il testo. - Frames semantici e scenari:
Il concetto di frames si riferisce a strutture di conoscenza che consentono di comprendere come le parole si combinano in scenari tipici. Ad esempio, il frame “acquisto” include un acquirente, un venditore, un oggetto e un prezzo. - Modelli di coerenza e coesione:
I testi coesi hanno elementi che li legano insieme, come riferimenti anafonici (es. pronomi che si riferiscono a sostantivi menzionati precedentemente) e pattern di coerenza che aiutano a seguire il flusso di idee. - Word Sense Disambiguation (WSD):
Questo processo implica la scelta del significato corretto di una parola basandosi sul contesto. È strettamente collegato all’analisi semantica. - Role Labeling Semantico (Semantic Role Labeling, SRL):
Un compito che identifica il ruolo semantico giocato da ogni termine all’interno di una proposizione, come chi è l’agente o il paziente di un’azione. - Approcci statistici e basati sul machine learning:
Proprio come nella sintassi, anche l’analisi semantica utilizza modelli statistici e algoritmi di apprendimento automatico per inferire significati dai dati. - Ontologie e basi di conoscenza:
Le ontologie sono strumenti che definiscono insiemi strutturati di termini e concetti che rappresentano significati in un dominio specifico. Vengono usati per assistere nell’interpretazione semantica e nel collegamento dei dati a conoscenze esterne.
L’analisi semantica è complessa perché il linguaggio umano è intrinsecamente ambiguo e spesso i significati possono essere sottili o contestuali. NLP moderno affronta queste sfide combinando approcci linguistici tradizionali con potenti algoritmi di machine learning e vasti set di dati, per migliorare la capacità delle macchine di interpretare il significato del testo in modo accurato e utile.
Disambiguazione del senso delle parole (Word Sense Disambiguation):
La Disambiguazione del Senso delle Parole (Word Sense Disambiguation, WSD) è un problema fondamentale nel NLP che si occupa di attribuire il giusto significato a parole polisemiche (parole con più di un significato) in base al loro contesto di utilizzo. Questo compito è cruciale per molte applicazioni come la traduzione automatica, l’estrazione di informazioni, la comprensione del testo e il question answering, dove scegliere il senso corretto di una parola è determinante per l’accuratezza dell’output.
Ecco una panoramica dettagliata di questo processo:
- Identificazione dei Sensi:
Per ogni parola polisemica, esiste un insieme di possibili “sensi” o significati. Questi sensi sono spesso definiti in risorse lessicali come WordNet, un database lessicale per l’inglese. - Contesto della Parola:
Il senso corretto di una parola è determinato dal suo contesto. Questo può includere le parole immediatamente vicine (contesto locale) o l’intero passaggio o documento (contesto più ampio). - Algoritmi di WSD:
– Approccio basato su regole: Utilizza un insieme di regole manualmente create per associare un contesto a un particolare senso di una parola.
– Approccio basato su metodi supervisionati: Questi metodi si affidano a corpus annotati dove ogni occorrenza di parole polisemiche è stata etichettata con il senso corretto. Modelli di apprendimento automatico vengono allenati su questi dati per prevedere il senso corretto in nuovi contesti.
– Approccio non supervisionato o semi-supervisionato: Algoritmi come il clustering vengono utilizzati per identificare i sensi delle parole basandosi sulla loro distribuzione nei testi.
– Approcci basati sul knowledge: Fanno affidamento su risorse lessicali esterne, come dizionari e ontologie, per definire i possibili sensi e usarli per la disambiguazione. - Utilizzo di Co-Occorrenze:
Le parole che spesso appaiono insieme (collocazioni) possono fornire indizi importanti sul senso corretto. Ad esempio, “banca” in vicinanza di “fiume” o “acqua” avrà un significato diverso da “banca” vicino a “soldi” o “finanza”. - Lesk Algorithm:
Un metodo classico che misura l’overlap tra il contesto di una parola e le definizioni dei sensi in un dizionario. Il senso con il maggior overlap è scelto come il significato corretto. - Tecniche di Deep Learning:
Recentemente, metodi di deep learning come reti neurali e modelli di word embedding (come Word2Vec, GloVe) stanno diventando popolari per catturare le sfumature del contesto e per migliorare la WSD. - Valutazione e Benchmarking:
La performance di un sistema di WSD è spesso misurata in termini di precisione e richiama su un set di test noti come gold standard, che sono accuratamente annotati a mano.
La disambiguazione semantica è notoriamente difficile a causa dell’ampia varietà di conoscenze e di indizi contestuali che devono essere considerati per interpretare il significato di una parola. Tuttavia, è essenziale per l’elaborazione profonda del linguaggio naturale e la creazione di sistemi di IA che possono interagire con gli umani in modo più naturale e intuitivo.
Comprensione del contesto (Context Understanding):
La fase di comprensione del contesto è vitale nell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) perché le parole e le frasi non esistono in isolamento ma sono influenzate dal contesto in cui appaiono. Comprendere il contesto è fondamentale per interpretare il significato corretto di termini ambigui, per cogliere le sfumature del discorso, e per rispondere in maniera appropriata alle richieste.
Ecco alcuni aspetti chiave della comprensione del contesto:
- Contesto Lessicale:
Questo si riferisce al contesto immediato di una parola o frase. Parole vicine possono fornire indizi cruciali sul significato e sulla corretta interpretazione. - Contesto del Discorso:
Questa componente analizza come le frasi e i paragrafi si collegano tra loro in un testo, utilizzando concetti come la coesione (uso di connettivi, pronomi anafonici, ecc.) e la coerenza (organizzazione logica delle idee). - Contesto Situazionale:
Fattori esterni al testo possono influenzare il significato, come la situazione fisica, il tono della voce in un dialogo, l’ora del giorno, o la relazione tra interlocutori. - Contesto Culturale e Sociale:
Norme culturali, aspettative sociali, e background condiviso tra interlocutori giocano un ruolo significativo nell’interpretare il discorso. - Contesto Storico e Temporale:
La conoscenza di eventi storici o l’ordine temporale degli eventi può essere essenziale per capire il contesto, specialmente in discussioni che riguardano eventi specifici o trend. - Contesto Pragmatico:
L’analisi pragmatica si concentra su come le parole sono usate in situazioni reali di comunicazione, comprendendo intenzione, tono, cortesia, implicazioni e inferenze. - Modelli e Algoritmi per il Contesto:
– Memoria a breve termine: In dialoghi o interazioni, è necessario mantenere una traccia del discorso corrente.
– Memoria a lungo termine: Informazioni sul mondo esterno, conoscenza generale o specifica di un dominio che un sistema NLP può dover consultare per comprendere il contesto.
– Attention Mechanisms: Nel machine learning, particolarmente con reti neurali, i meccanismi di attenzione aiutano i modelli a concentrarsi su parti rilevanti di un input quando generano un output.
– Contextual Embeddings: Word embeddings come BERT e GPT che codificano il contesto in cui appare una parola, migliorando la capacità di comprensione del linguaggio del modello. - Adattabilità al Contesto:
Un sistema di NLP avanzato dovrebbe essere in grado di adattare la sua interpretazione e risposta basandosi su cambiamenti nel contesto, sia all’interno di una conversazione sia in risposta a cambiamenti ambientali o situazionali. - Applicazioni:
Applicazioni come chatbot, assistenti virtuali e sistemi di question answering devono eccellere nella comprensione del contesto per essere efficaci e fornire risposte pertinenti e personalizzate.
La comprensione del contesto in NLP è un’area attiva di ricerca e sviluppo, dato che gli esseri umani utilizzano una vasta gamma di indizi contestuali per comunicare efficacemente. Gli sviluppi nella tecnologia di apprendimento automatico stanno migliorando la capacità dei computer di interpretare e utilizzare il contesto, ma c’è ancora un lungo cammino da percorrere prima che possano eguagliare la comprensione umana.
Generazione del linguaggio naturale:
La Generazione del Linguaggio Naturale (NLG) è il processo inverso rispetto alla maggior parte degli altri compiti di NLP, in quanto si tratta di produrre testo comprensibile e coerente a partire da dati strutturati o da un’intenzione specifica. La NLG può essere utilizzata per creare report, riassunti, descrizioni di prodotti, e persino per comporre poesie o testi musicali. È una componente cruciale di sistemi come chatbot, assistenti virtuali e in applicazioni che richiedono l’automatizzazione di reportistica.
Ecco i passaggi chiave del processo di NLG:
- Determinazione del Contenuto:
Decidere quali informazioni includere nel testo generato. Questo spesso richiede l’accesso a una base di conoscenza o a un insieme di dati strutturati. - Structuring:
Organizzare e strutturare le informazioni in una sequenza logica. Nel caso di un rapporto o di un sommario, ciò implica la selezione di un ordine logico che sia intuitivo per l’utente finale. - Aggregazione:
Unire le informazioni correlate in modi che evitino la ripetizione e migliorino la fluidità del testo. - Linguaggio e Scelta delle Parole:
Scegliere le parole e le frasi corrette per esprimere le informazioni, che possono includere l’adattamento del linguaggio al pubblico di destinazione o alla personalità di un assistente virtuale. - Realizzazione del Testo:
Assemblare le frasi e le parole in un testo che sia grammaticalmente corretto e che fluisca in modo naturale. Questo può includere l’applicazione di regole grammaticali o l’uso di template predefiniti. - Rifinitura del testo e Ottimizzazione:
Adattare e modificare il testo generato per migliorarne la coerenza, la coesione, e per assicurarsi che soddisfi gli obiettivi di comunicazione. Questo può anche includere la revisione manuale o l’uso di feedback per affinare ulteriormente il modello di generazione. - Applicazioni della NLG:
Creazione di report e riassunti automatici, generazione di descrizioni di prodotti, assistenti virtuali che rispondono a domande o forniscono raccomandazioni, e-mail automatizzate, generazione di codice da specifiche, e altro ancora. - Tecnologie e Metodi:
– Template-based: I sistemi più semplici utilizzano template con spazi vuoti da riempire con dati.
– Rule-based: Sistemi che seguono regole linguistiche per costruire frasi.
– Statistical NLG: Utilizza modelli statistici per determinare la migliore sequenza di parole.
– Deep Learning: Tecniche come le reti neurali sequenziali (RNN, LSTM) o modelli di trasformatori (Transformer, GPT, BERT) che possono generare testo imparando da grandi quantità di testo esistente.
Cosa serve in concreto per arrivare ad un efficiente NLP
Per raggiungere un efficiente sistema di Natural Language Processing (NLP), sono necessarie diverse componenti chiave e risorse che collaborano insieme. Ecco un elenco di ciò che serve in concreto:
- Grandi Corpus di Testo:
Per addestrare modelli di NLP, sono necessarie grandi quantità di testo. Questi testi dovrebbero essere vari in termini di stile, registro e contenuto per fornire al modello un’apprendimento il più generalizzato possibile. - Annotazione e Etichettatura di Dati:
I corpus di testo devono essere annotati con informazioni linguistiche, come parti del discorso, strutture sintattiche e informazioni semantiche. Questo processo può essere svolto manualmente, automaticamente o tramite un approccio ibrido. - Algoritmi e Modelli Statistici o di Machine Learning:
Algoritmi avanzati come reti neurali, in particolare quelli basati su approcci di deep learning, sono fondamentali per elaborare e generare il linguaggio naturale. - Risorse Lessicali e Linguistiche:
Dizionari, thesauri, ontologie e risorse come WordNet sono essenziali per aiutare i sistemi a comprendere il significato e le relazioni tra le parole. - Potenza di Calcolo:
Il training di modelli di NLP, specialmente quelli basati su deep learning, può richiedere una significativa potenza di calcolo. Questo spesso implica l’uso di GPU o di infrastrutture di calcolo distribuito. - Approcci Multilingua:
Per sistemi che lavorano con più lingue, è necessaria una competenza linguistica estesa e la capacità di gestire diverse strutture grammaticali, idiomi e sfumature culturali. - Tecniche di Disambiguazione:
La capacità di gestire l’ambiguità a livello di parole, frasi e testi è cruciale per la comprensione del linguaggio. - Integrazione di Conoscenze Estese:
L’integrazione di conoscenze generali e di dominio specifico aiuta il sistema a interpretare il contesto e a generare risposte pertinenti. - Feedback e Iterazione:
I sistemi di NLP dovrebbero avere meccanismi per incorporare il feedback e migliorarsi continuamente attraverso l’apprendimento attivo. - Interfaccia Utente e Design dell’Esperienza Utente (UX):
Per i sistemi interattivi, l’interfaccia utente e il design UX sono fondamentali per garantire che gli utenti possano utilizzare efficacemente il sistema di NLP. - Privacy e Etica:
La gestione etica dei dati e la protezione della privacy degli utenti sono cruciali, soprattutto quando si trattano dati sensibili. - Adattabilità e Scalabilità:
I sistemi devono essere in grado di adattarsi a diversi carichi di lavoro e richieste e di scalare all’aumentare della complessità e del volume dei dati.
Il linguaggio naturale (NPL) prossima frontiera dell’Intelligenza Artificiale
Se l’obiettivo è fare in modo che le AI diventino per tutti noi una necessità quotidiana, e un supporto alle nostre attività personali e lavorative, il linguaggio naturale (NPL) è una strada obbligata.
il NPL è la strada che porterà le persone a dialogare con le AI senza che debbano modificare il loro linguaggio, ovvero il loro modo di essere. Le tappe sono segnate, il tempo che ci vorrà per percorrere tutte, al momento, è incerto.
n.b. immagine generata con ChatGPT DALL•3
