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Elaborazione del Linguaggio Naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale, o semplicemente NLP, è una classe di Modelli di IA progettati per elaborare testi scritti in modo naturale.

L'NLP consente ai computer di comprendere, interpretare e generare il linguaggio umano. Colma il divario tra la comunicazione umana e la comprensione delle macchine, consentendo loro di leggere testi, ascoltare discorsi, interpretarli e persino rispondere in modo naturale. L'NLP combina la linguistica computazionale con modelli statistici, di apprendimento automatico e di apprendimento profondo per elaborare e analizzare grandi quantità di dati in linguaggio naturale.

Utilizzando l'elaborazione del linguaggio naturale, i sistemi possono svolgere attività quali la traduzione linguistica, l'analisi dei sentimenti, il riconoscimento vocale, le conversazioni tramite chatbot e la sintesi dei documenti.

Come funziona l'elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) comprende una serie di tecniche e passaggi che convertono il linguaggio umano non strutturato in dati strutturati che le macchine possono comprendere e su cui possono agire.

Elaborazione del testo

  • Tokenizzazione: suddividere il testo in parole o frasi.
  • Rimozione delle stop-word: filtrare le parole comuni (come "e", "il") che hanno poco significato.
  • Stemming/Lemmatizzazione: ridurre le parole alla loro forma base o radice.

Analisi sintattica e semantica

  • Analisi sintattica (Parsing): consiste nell'analizzare la struttura grammaticale di una frase, identificando le parti del discorso e le relazioni tra le parole.
  • Analisi semantica: si concentra sulla comprensione del significato delle parole, delle frasi e del contesto.

Estrazione delle caratteristiche

Vengono estratte dal testo le caratteristiche rilevanti, come parole chiave, entità nominate (ad esempio persone, luoghi) e indicatori di sentiment. Queste caratteristiche servono come input per i modelli di apprendimento automatico.

Modellazione e interpretazione

Utilizzando tecniche come la classificazione, il clustering o le reti neurali, il sistema interpreta il testo ed esegue un compito, come identificare il sentiment, generare risposte o categorizzare i contenuti.

Al momento della stesura di questo articolo, esistono diversi tipi di modelli NLP, ognuno progettato per risolvere specifici compiti linguistici. I modelli utilizzati in LogicalDOC sono: