Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
Il Natural Language Processing (NLP) è un campo dell’intelligenza artificiale che consente ai computer di analizzare e comprendere il linguaggio umano. È stato formulato per creare software che generi e comprenda linguaggi naturali in modo che un utente possa avere conversazioni naturali con un computer invece che attraverso la programmazione o linguaggi artificiali come Java o C.
Abbattere l’elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
L’elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è un passo in una missione più ampia per il settore tecnologico, ovvero utilizzare l’intelligenza artificiale (AI) per semplificare il modo in cui funziona il mondo. Il mondo digitale ha dimostrato di essere un punto di svolta per molte aziende poiché una popolazione sempre più esperta di tecnologia trova nuovi modi di interagire online tra loro e con le aziende. I social media hanno ridefinito il significato di comunità; la criptovaluta ha cambiato la norma dei pagamenti digitali; L’e-commerce ha creato un nuovo significato della parola convenienza e il cloud storage ha introdotto un altro livello di conservazione dei dati per le masse.
Attraverso l’intelligenza artificiale, campi come l’apprendimento automatico e l’apprendimento profondo stanno aprendo gli occhi su un mondo di tutte le possibilità. L’apprendimento automatico è sempre più utilizzato nell’analisi dei dati per dare un senso ai big data. Viene anche utilizzato per programmare chatbot per simulare conversazioni umane con i clienti. Tuttavia, queste applicazioni avanzate dell’apprendimento automatico non sarebbero possibili senza l’improvvisazione del Natural Language Processing (NLP).
Come funziona effettivamente la PNL?
La PNL combina l’IA con la linguistica computazionale e l’informatica per elaborare linguaggi e parole umani o naturali. Il processo può essere suddiviso in tre parti. Il primo compito della PNL è capire il linguaggio naturale ricevuto dal computer. Il computer utilizza un modello statistico integrato per eseguire una routine di riconoscimento vocale che converte il linguaggio naturale in un linguaggio di programmazione. Lo fa suddividendo un discorso recente che sente in minuscole unità, quindi confronta queste unità con le unità precedenti di un discorso precedente. L’output o il risultato in formato testo determina statisticamente le parole e le frasi che sono state pronunciate con maggiore probabilità. Questa prima attività è chiamata processo di sintesi vocale.
L’attività successiva è denominata tagging della parte del discorso (POS) o disambiguazione delle categorie di parole. Questo processo identifica in modo elementare le parole nelle loro forme grammaticali come nomi, verbi, aggettivi, tempo passato, ecc. Utilizzando un insieme di regole lessicali codificate nel computer. Dopo questi due processi, il computer probabilmente ora comprende il significato del discorso che è stato fatto.
Il terzo passo compiuto da una PNL è la conversione da testo a discorso. In questa fase, il linguaggio di programmazione del computer viene convertito in un formato udibile o testuale per l’utente. Un chatbot di notizie finanziarie, ad esempio, a cui viene posta una domanda del tipo “Come sta Google oggi?” molto probabilmente eseguirà la scansione dei siti di finanza online per le azioni di Google e potrebbe decidere di selezionare solo informazioni come prezzo e volume come risposta.
La PNL tenta di rendere i computer intelligenti facendo credere agli umani di interagire con un altro essere umano. Il test di Turing, proposto da Alan Turing nel 1950, afferma che un computer può essere completamente intelligente se può pensare e fare una conversazione come un essere umano senza che l’umano sappia che stanno effettivamente conversando con una macchina. Un computer nel 2014 ha superato il test in modo connivente: un chatbot con la personalità di un ragazzo di 13 anni. Questo non vuol dire che una macchina intelligente sia impossibile da costruire, ma delinea le difficoltà insite nel far pensare o conversare un computer come un essere umano. Poiché le parole possono essere utilizzate in contesti diversi e le macchine non hanno l’esperienza di vita reale che gli esseri umani hanno per trasmettere e descrivere entità in parole, potrebbe volerci un po ‘di più prima che il mondo possa eliminare completamente il linguaggio di programmazione del computer.