L’elaborazione del linguaggio naturale è una branca dell’informatica con cui veniamo in contatto ogni giorno mediante gli smartphone e computer.
Negli ultimi anni si sente parlare sempre più frequentemente di intelligenza artificiale, molto utilizzata nel mondo informatico. Tale settore è nato dall’elaborazione del linguaggio naturale, posto dal fatto che per sviluppare tale tipo di intelligenza, il calcolatore deve essere in grado di capire il linguaggio umano. In questo articolo cercheremo di comprendere cos’è il linguaggio naturale e come viene elaborato.
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Cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?
Dalla loro immissione sul mercato, i computer hanno da sempre effettuato operazioni di calcolo su linguaggi di programmazione artificiali, costituiti per impartire loro istruzioni ma non in gradi di comprendere il linguaggio naturale.
Mediante la combinazione dei linguaggi computazionali e l’intelligenza artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale consente ai calcolatori di utilizzare tale tipo di programmazione.
Il Natural Language Processing (NLP), in italiano elaborazione del linguaggio naturale, fa riferimento alla peculiarità di un computer di capire il linguaggio umano all’atto della sua pronuncia.
Il linguaggio naturale ha come obiettivo di consentire i calcolatori eseguano compiti relativi al linguaggio umano, come ad esempio elaborare il testo o il linguaggio parlato e l’abilitazione tra uomo e macchina.
L’elaborazione del linguaggio naturale viene studiata da quasi 50 anni e si sviluppa al di fuori dalla branca della linguistica con la comparsa dei computer e negli ultimi anni si sono registrati notevoli passi avanti con l’ausilio dei programmi di riconoscimento vocale e con la presenza dei maggiori assistenti virtuali (ad esempio Alexa).
Come funziona il linguaggio naturale?
Per comprendere ogni parola, il computer utilizza il POS (Part of speech), che consente di determinare delle categorie grammaticali specifiche al fine di ottenere le informazioni da tradurre poi in testo organizzandone la struttura grammaticale formando poi frasi di senso compiuto.
Al termine, mediante l’utilizzo di un database vocale, il NLP riunisce i fonemi registrati che formano poi la sequenza di parole che poi darà forma al risultato finale.
Applicazioni del linguaggio naturale
L’elaborazione del linguaggio naturale è una branca settoriale che viene utilizzata dalle principali multinazionali informatiche e che ciascuno di noi trova nei dispositivi che si utilizzano quotidianamente, come smartphone e computer.
Oltre ai più conosciuti Alexa e Siri, sono presenti moltissime altre startup che sviluppano piattaforme di intelligenza artificiale.
Per elaborare le informazioni tra più lingue, come in occasione delle traduzioni, il linguaggio naturale diventa fondamentale e trova la sua massima espressione nelle applicazioni di traduzione automatica, le quali permettono di superare agevolmente le divisioni idiomatiche.
L’elaborazione del linguaggio naturale, inoltre, è assai utilizzata per la Sentiment analysis, che permette di identificare i sentimenti e le emozioni che si registrano nei post e commenti presenti all’interno dei maggiori social network.
Per effettuare ricerce di mercato, le aziende di sondaggi utilizzano le NLP al fine di conoscere le opinioni dei clienti sui beni e servizi acquistati online per i quali sono state rilasciate delle recensioni e tirare delle somme sull’andamento dell’attività d’impresa.
Oltre nei mercati appena citati, l’elaborazione del linguaggio naturale si applica anche in: Contextual extraction, dove si estraggono automaticamente le informazioni testuali presenti all’interno dei dispositivi; conversione text-to-speech al fine di trasformare i dati vocali in parola scritta e viceversa; categorizzazione dei contenuto riferiti a ricerca ed indicizzazione; ricerca di argomenti per l’acquisizione precisa del significato ed acquisizione di previsioni ed ottimizzazioni.
Quali sono gli svantaggi della elaborazione del linguaggio naturale?
L’elaborazione del linguaggio naturale presenta, però, alcuni svantaggi. Contrariamente alle caratteristiche delle lingue artificiali, i primi non possono definirsi solamente un insieme esplicito di regole, poichè capire il linguaggio umano significa capirne parole, concetti e modi in cui collegare assieme significati e significanti.
L’ambiguità del linguaggio, come viene definita dai linguisti, è un problema non semplice da affrontare per i calcolatori elettronici, chiamati ad elaborare il linguaggio naturale sempre più frequentemente.
Un secondo svantaggio sta nell’uso dei dizionari ed altri programmi che possono facilitare il lavoro della NLP, che sono sviluppati in toto solo in inglese. Per tale ragione, queste risorse non vengono pubblicate in altri idiomi e senza una precisa conoscenza della lingua d’oltremanica non si può padroneggiare in modo agevole tali sistemi.
Alcuni potenziamenti, però, sono già presenti: l’azienda proprietaria di Alexa, infatti, ha reso disponibile l’aggiornamento in lingua italiana, pertanto gli utilizzatori di tale dispositivo possono impartire semplici istruzioni nella lingua dantesca.
Nonostante sia diventato pane quotidiano, l’elaborazione del linguaggio naturale non riesce ancora ad essere applicato in modo adeguato nel mondo dell’insegnamento a causa delle complessità disquisite in questo articolo. Il contatto umano, infatti, rimane l’unica “arma” fondamentale per permettere a queste macchine di funzionare in modo ottimale.