Introduzione
Vi siete mai chiesti come funziona la tecnologia dietro gli assistenti vocali o i traduttori automatici?
La risposta è il Natural Language Processing (NLP), un campo dell’intelligenza artificiale che sta rivoluzionando il modo in cui interagiamo con le macchine.
L’NLP permette ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano in modo naturale.
Questa tecnologia innovativa ha un impatto su numerosi settori, dalla customer service all’analisi dei dati, rendendo più efficienti molti processi aziendali.
In questa guida, esploreremo a fondo il mondo dell’NLP.
Vi spiegherò cos’è esattamente questa tecnologia e come funziona, analizzando le tecniche avanzate che la rendono così potente.
Esamineremo anche le applicazioni pratiche dell’NLP in diversi campi, discuteremo delle sfide e limitazioni attuali, e rifletteremo sulle considerazioni etiche legate al suo utilizzo.
Che siate professionisti del settore tech o semplicemente curiosi di saperne di più sull’intelligenza artificiale, questa guida vi fornirà una panoramica completa per capire l’NLP e il suo ruolo nel plasmare il futuro della comunicazione uomo-macchina.
Cos’è l’NLP e come funziona
Il Natural Language Processing (NLP), o elaborazione del linguaggio naturale, è un’area dell’intelligenza artificiale che aiuta i computer a comprendere, interpretare e manipolare il linguaggio umano [1] l.
L’NLP attinge a diverse discipline, tra cui l’informatica e la linguistica computazionale, con l’obiettivo di colmare il divario tra la comunicazione umana e la comprensione del computer [1].
L’NLP è importante perché contribuisce a risolvere le ambiguità linguistiche e fornisce ai dati una struttura numerica, utile per molte applicazioni come il riconoscimento vocale o la text analytics [1].
Grazie al contributo di tecniche di AI sempre più avanzate, come Machine Learning e Deep Learning, l’NLP trova numerosi ambiti applicativi [2].
Definizione di Natural Language Processing
Per NLP si intendono algoritmi di Intelligenza Artificiale in grado di analizzare, rappresentare e quindi comprendere il linguaggio naturale [2].
Le finalità possono variare dalla comprensione del contenuto, alla traduzione, fino alla produzione autonoma di testo a partire da dati o documenti forniti in input [2].
L’NLP si occupa principalmente di testi, intesi come sequenze di parole che in una lingua esprimono uno o più messaggi [2].
Il dialogo tra uomo e macchina coinvolge diversi aspetti, quali fonetica, fonologia, morfologia, sintassi, semantica, pragmatica e il discorso nel suo complesso [2].
Fasi principali dell’elaborazione del linguaggio naturale
Le attività di base dell’NLP includono [1] :
- Tokenizzazione: segmentazione del testo di input nelle sue parole costituenti (token) per convertire i dati in formato numerico.
- Stop Words Removal: rimozione dal testo di tutte le preposizioni che possono essere considerate solo come fonte di disturbo.
- Stemming: eliminazione di tutti gli affissi nei dati (es. prefissi o suffissi) per semplificare il riconoscimento di parole con significato simile.
Oltre all’analisi della singola parola, è necessaria la comprensione della semantica dell’intera frase [2]. I principali task da considerare sono:
- Word Sensing Disambiguation: associare alle parole, nel contesto, i corretti significati.
- Semantic Role Labeling: evidenziare lo scenario di utilizzo e identificare i ruoli all’interno della frase.
- Semantic Parsing: trasformare il testo in una rappresentazione semantica strutturata per rispondere a domande.
Tecniche e algoritmi utilizzati nell’NLP
Il passato, presente e futuro dell’NLP si intrecciano con le tecniche di Machine Learning e Deep Learning [2]:
- Negli anni ’90 nasce l’NLP statistico, basato su approcci di Machine Learning che arricchiscono il modello con ulteriori dati.
- Intorno agli anni 2000 si rilevano sviluppi nell’applicazione di reti neurali artificiali all’elaborazione del linguaggio naturale.
Oggi, i modelli di deep learning e le tecniche basate su reti neurali convoluzionali (CNN) e ricorrenti (RNN) consentono ai sistemi NLP di “imparare” mentre funzionano ed estrarre significati sempre più accurati da enormi volumi di dati testuali e vocali non strutturati [3].
Nel 2017 si è registrato un traguardo importante con l’arrivo dell’AI Generativa e dei primi Large Language Model (LLM) rilasciati da OpenAI, che hanno potenziato diverse applicazioni di NLP come traduzione, riassunto, scrittura di testi e smart search [2].
Tecniche avanzate di NLP
Negli ultimi anni, il campo dell’NLP ha visto l’emergere di tecniche avanzate che hanno rivoluzionato il modo in cui i computer elaborano e comprendono il linguaggio naturale.
Tra queste tecniche, le reti neurali ricorrenti (RNN) e i modelli basati sull’attenzione, come i Transformers, hanno dimostrato risultati eccezionali in varie applicazioni NLP [4].
Le RNN, in particolare le LSTM (Long Short-Term Memory), sono state ampiamente utilizzate per affrontare problemi di elaborazione di sequenze, come la traduzione automatica e il riconoscimento vocale.
Le LSTM sono in grado di catturare dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati, superando le limitazioni delle tradizionali RNN [4].
Tuttavia, i modelli basati sui Transformers hanno ulteriormente migliorato le prestazioni nell’NLP [5].
I Transformers utilizzano un meccanismo di “self-attention” che permette loro di concentrarsi su elementi specifici della sequenza di input, migliorando la comprensione del contesto [6] .
A differenza delle RNN, i Transformers possono elaborare sequenze di lunghezza arbitraria in parallelo, rendendoli più efficienti e scalabili [6] .
Modelli come BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) e GPT (Generative Pre-trained Transformer) hanno ottenuto risultati straordinari in molte attività NLP, come la classificazione del testo, la generazione di linguaggio e la risposta alle domande [5].
Questi modelli sono pre-addestrati su grandi quantità di dati testuali e possono essere adattati a compiti specifici attraverso il fine-tuning [5] .
Il transfer learning e l’utilizzo di modelli pre-addestrati hanno semplificato notevolmente lo sviluppo di applicazioni NLP [7].
Invece di addestrare i modelli da zero, è possibile sfruttare le conoscenze acquisite da modelli pre-addestrati e adattarli ai propri dati e compiti specifici [7] .
Questo approccio riduce i tempi di addestramento e migliora le prestazioni, soprattutto quando si dispone di dataset limitati [7].
Nonostante i notevoli progressi, le tecniche avanzate di NLP presentano ancora sfide, come l’elevata complessità computazionale e la necessità di grandi quantità di dati di addestramento [6].
Tuttavia, la ricerca continua a progredire, con lo sviluppo di varianti più efficienti dei Transformers e l’esplorazione di nuove architetture [6] .
In sintesi, le tecniche avanzate di NLP, come le RNN, i Transformers e i modelli pre-addestrati, hanno aperto nuove frontiere nell’elaborazione del linguaggio naturale, consentendo ai computer di comprendere e generare il linguaggio in modo più naturale e accurato.
Queste tecniche trovano applicazione in numerosi campi, dalla traduzione automatica all’analisi del sentiment, e continueranno a plasmare il futuro dell’interazione uomo-macchina.
Applicazioni pratiche dell’NLP
L’NLP trova applicazione in una vasta gamma di settori e contesti aziendali, grazie alla sua capacità di trasformare opinioni e feedback non strutturati in dati strutturati e azionabili [8].
NLP nel business e nel marketing
Nel mondo del business, l’NLP viene utilizzato per automatizzare processi aziendali come l’analisi dei feedback dei clienti, l’estrazione di informazioni da contratti e documenti, e la selezione del personale [9].
Inoltre, l’NLP è fondamentale per il monitoraggio del brand, permettendo alle aziende di tenere traccia di come viene percepito il loro marchio nel mercato attraverso l’analisi delle conversazioni online [8] .
Nel marketing, l’NLP fornisce insights preziosi che possono guidare le strategie, analizzando i sentimenti espressi dai consumatori riguardo a campagne pubblicitarie, prodotti e marchi [8].
Questo consente di adattare le strategie per massimizzare l’impatto positivo e minimizzare le reazioni negative.
NLP nella sanità e nella ricerca scientifica
Nel settore sanitario, l’NLP è un valido supporto per i medici, permettendo loro di dettare appunti che possono essere convertiti in testo e dati utili per analisi e dataset di training [10].
Inoltre, l’NLP può essere utilizzato per monitorare le opinioni dei pazienti riguardo a trattamenti, strutture sanitarie e personale medico, contribuendo a migliorare la qualità dell’assistenza e la soddisfazione dei pazienti [8].
Nella ricerca scientifica, l’NLP è utilizzato per analizzare grandi quantità di pubblicazioni e articoli, estraendo informazioni rilevanti e facilitando la scoperta di nuove conoscenze [11].
NLP nei social media e nell’analisi del sentiment
Uno dei campi di applicazione più comuni dell’NLP è il monitoraggio dei social media, dove gli utenti esprimono liberamente le loro opinioni su una vasta gamma di argomenti, inclusi prodotti, servizi e marchi [8].
L’NLP viene utilizzato per analizzare queste conversazioni in tempo reale, identificando sentimenti positivi e negativi.
L’analisi del sentiment è un’altra applicazione chiave dell’NLP, che permette di comprendere le opinioni e le emozioni espresse dagli utenti riguardo a specifici argomenti [8].
Questa tecnologia trova applicazione in diversi ambiti, dal customer service al marketing, fino all’analisi dell’opinione pubblica in ambito politico [8] .
In sintesi, l’NLP sta rivoluzionando il modo in cui le aziende interagiscono con i clienti, analizzano i dati e prendono decisioni strategiche.
Con l’avanzare della tecnologia, le applicazioni dell’NLP continueranno a espandersi, offrendo nuove opportunità per migliorare i processi aziendali e la comprensione del linguaggio umano.
Sfide e limitazioni dell’NLP
Nonostante gli enormi progressi ed innumerevoli risultati ottenuti di recente nel campo del NLP, soprattutto grazie all’applicazione di algoritmi di deep learning, restano ancora differenti sfide di ricerca aperte [12] .
Ambiguità del linguaggio naturale
Una delle sfide principali nell’elaborazione del linguaggio naturale è rappresentata dall’ambiguità intrinseca del linguaggio umano.
Il linguaggio naturale è pieno di ambiguità che rendono incredibilmente difficile scrivere software in grado di determinare con precisione il significato previsto del testo o dei dati vocali [3].
Omonimi, omofoni, sarcasmo, espressioni idiomatiche, metafore, eccezioni grammaticali e d’uso, variazioni nella struttura delle frasi: queste sono solo alcune delle irregolarità del linguaggio umano che gli esseri umani impiegano anni per imparare, ma che i programmatori devono insegnare alle applicazioni basate sul linguaggio naturale a riconoscere e comprendere accuratamente fin dall’inizio [3].
Necessità di grandi quantità di dati
Un’altra sfida nell’NLP è la necessità di avere a disposizione grandi quantità di dati per addestrare e validare le prestazioni dei modelli, con riferimento, ad esempio, alla classificazione di domande o all’articolazione di dialoghi [12] .
Gli approcci di deep learning, ad esempio per classificare o assegnare la polarità ad un testo, utilizzano una modalità di apprendimento di tipo supervisionato, ossia necessitano di dataset di addestramento etichettati con le classi o fenomeni che si vogliono determinare (il topic o la polarità) [12].
Annotare dataset è un processo intensivo che richiede tempo e risorse umane per il suo espletamento [12] .
Bias e pregiudizi negli algoritmi di NLP
Una sfida emergente nel campo dell’NLP riguarda i bias, ossia i pregiudizi, che questa tecnologia può a volte presentare e le conseguenze che potrebbero derivare dal suo utilizzo [13].
I sistemi di apprendimento automatico, proprio a causa della loro capacità di apprendere e scoprire correlazioni in un dato set di dati, comportano un certo rischio di discriminazione [13] .
Negli ultimi anni è stato osservato come, anche in assenza di un esplicita richiesta o input volto a discriminare certi profili, i sistemi di apprendimento automatico hanno in certi casi condotto a risultati discriminatori, problema che viene definito come “automazione nella discriminazione” [13] .
Un recente studio del Penn State College of Information Sciences and Technology ha analizzato tredici modelli NLP pubblici, ampiamente utilizzati dai disabili, rilevando in tutti una serie di criticità sotto il profilo dell’equità algoritmica [14].
Tra i diversi presi in esame, anche un modello di elaborazione del linguaggio basato su un algoritmo di machine learning addestrato per raggruppare termini simili, consentendo alla macchina di generare automaticamente una sequenza di parole [14].
Durante l’esperimento, i ricercatori hanno rilevato che aggiungendo un termine relativo alla disabilità nella conversazione, il punteggio del sentiment dell’intera frase diminuisce [14] .
Ad esempio, se un utente include la parola “autismo” in un commento o in post sui social media, aumenta la probabilità che quel post venga censurato o limitato, al pari di un post contenente turpiloquio o frasi che incitano alla violenza [14] .
Il problema dei bias è certamente centrale se si vuole raggiungere un modello di intelligenza artificiale affidabile [13].
Tuttavia, il procedimento relativo alla rimozione dei pregiudizi (procedimento in gergo spesso definito come “debiasing”) non va visto come un unico atto, bensì come un impegno continuo verso l’eccellenza [13] .
Ciò significa che lo scopo di esperti e programmatori (ma anche dei consumatori) deve essere quello di cercare attivamente segni di pregiudizi, costruire dei processi che siano in grado di revisionare e considerare casi particolari, e allo stesso tempo mantenersi aggiornati sugli avanzamenti nel campo dell’apprendimento automatico [13] .
In conclusione, la chiave per affrontare queste sfide risiederà, da un lato, nello sviluppare soluzioni avanzate che prendano ispirazione da diverse discipline, dalle neuroscienze alla psicologia cognitiva, fino alla linguistica e all’informatica, per rappresentare, comprendere e generare testo o parlato in linguaggio naturale in maniera similare all’uomo, e dall’altro, nell’avere a disposizione grandi quantità di dati, anche allineati tra differenti lingue, per addestrarne e validarne le prestazioni [12].
Considerazioni etiche nell’NLP
Mentre l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) offre numerosi benefici nel settore sanitario, come l’identificazione precoce delle malattie e la creazione di algoritmi diagnostici predittivi, solleva anche importanti considerazioni etiche [15] .
L’uso di metodi NLP, in particolare quelli che utilizzano dati dei social media, richiede misure per proteggere i dati personali dei pazienti e rispettare le normative sulla privacy, come il GDPR [15] .
Negli ultimi anni, le considerazioni legali ed etiche sono diventate più comuni nella ricerca sull’NLP, con articoli scientifici recenti che includono discussioni dettagliate sul processo decisionale etico e sulla progettazione degli studi [15].
Questi articoli esaminano anche i potenziali impatti sociali positivi e negativi che potrebbero derivare dalla ricerca sull’NLP [15] .
I ricercatori hanno concluso che, nonostante le sfide etiche, i benefici dell’NLP nella ricerca sul disturbo bipolare indicano che l’analisi del linguaggio potrebbe aiutare a fornire assistenza a coloro che sono affetti da questa condizione [15] .
L’uso dell’NLP per indagare sull’assunzione di rischi, sui servizi basati sul web e sugli aspetti sociali e lavorativi potrebbe portare vantaggi sia alla comunità medica che ai pazienti con disturbo bipolare [15] .
Tuttavia, è fondamentale che i ricercatori e i professionisti del settore sanitario affrontino attentamente le considerazioni etiche e sviluppino linee guida per garantire che l’uso dell’NLP nella sanità sia responsabile e rispetti i diritti dei pazienti.
Solo attraverso un approccio etico e trasparente, i benefici dell’NLP possono essere pienamente realizzati nel migliorare l’assistenza sanitaria e il benessere dei pazienti.
Conclusioni
Il Natural Language Processing sta avendo un impatto rivoluzionario sul modo in cui interagiamo con le macchine e analizziamo il linguaggio umano.
Dalle applicazioni aziendali all’assistenza sanitaria, l’NLP sta aprendo nuove possibilità per estrarre informazioni preziose da grandi volumi di dati testuali.
Nonostante le sfide come l’ambiguità del linguaggio e la necessità di grandi set di dati, le tecniche avanzate come i Transformers stanno spingendo i confini di ciò che è possibile in questo campo.
Guardando al futuro, l’NLP continuerà probabilmente a evolversi, offrendo soluzioni ancora più sofisticate per la comprensione e la generazione del linguaggio.
Tuttavia, sarà essenziale affrontare le considerazioni etiche, come la privacy dei dati e i pregiudizi algoritmici, per garantire che questa tecnologia venga utilizzata in modo responsabile.
Con un approccio equilibrato che tenga conto sia delle opportunità che delle sfide, l’NLP ha il potenziale per trasformare numerosi settori e migliorare la nostra capacità di elaborare e comprendere il linguaggio umano.
Fonti
[1] https://www.sas.com/it_it/insights/analytics/what-is-natural-language-processing-nlp.html
[2] https://blog.osservatori.net/it_it/natural-language-processing-nlp-come-funziona-lelaborazione-del-linguaggio-naturale
[3] https://www.ibm.com/it-it/topics/natural-language-processing
[4] https://www.ibm.com/it-it/topics/recurrent-neural-networks
[5] https://smartstrategy.eu/intelligenza-artificiale/cosa-sono-i-transformer-e-come-vengono-utilizzati-nellelaborazione-del-linguaggio-naturale/
[6] https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/reti-neurali-transformer-cosa-sono-e-come-vengono-utilizzate/
[7] https://www.humai.it/chiarezza-sui-concetti-di-fine-tuning-transfer-learning-e-prompt-engineering/
[8] https://www.bnova.it/data-science/sentiment-analysis/
[9] https://res-group.eu/articoli/natural-language-processing-che-cose-e-come-puo-aiutare-il-tuo-business/
[10] https://www.zerounoweb.it/techtarget/searchdatacenter/metriche-nlp-a-supporto-del-business-che-cosa-sono-e-come-vanno-gestite/
[11] https://www.agendadigitale.eu/sanita/intelligenza-artificiale-le-opportunita-per-migliorare-la-qualita-del-dato-sanitario/
[12] https://www.agendadigitale.eu/cultura-digitale/linguaggio-naturale-e-intelligenza-artificiale-a-che-punto-siamo/
[13] https://www.i-com.it/2022/01/14/bias-intelligenza-artificiale/
[14] https://tech4future.info/bias-natural-language-processing-disabili/
[15] https://www.ai4business.it/intelligenza-artificiale/ai-manager/natural-language-processing-nuove-applicazioni-nella-sanita/
