Il Natural Language Processing (NLP) è un'area dell'apprendimento automatico e dell'intelligenza artificiale che si concentra sull'interazione tra computer ed esseri umani attraverso il linguaggio naturale. Cerca di consentire alle macchine di comprendere, interpretare, generare e rispondere ai linguaggi umani in modo prezioso. Al centro di questa tecnologia si trovano algoritmi complessi, che sono il cuore e l’anima della PNL. Questo blog mira a scompattare questi intricati algoritmi che alimentano le applicazioni di PNL, dai motori di ricerca ai chatbot.
Agli albori della PNL, gli approcci basati su regole erano popolari. Questi algoritmi si basano su regole create manualmente per eseguire attività come la classificazione del testo, la traduzione automatica e il riconoscimento delle entità denominate. Sono più facili da interpretare ma soffrono di problemi di rigidità e scalabilità.
I sistemi basati su regole lasciarono presto il posto a modelli statistici, che erano molto più scalabili e potevano essere addestrati su dati del mondo reale.
Con l’avvento di tecniche di apprendimento automatico più avanzate, gli algoritmi della PNL hanno iniziato a spostarsi verso modelli in grado di imparare a prendere decisioni dai dati senza essere esplicitamente programmati per questo.
Il deep learning, in particolare le reti neurali, ha portato la PNL a nuovi livelli, offrendo prestazioni e capacità senza pari.
La tokenizzazione è il primo passo nella PNL, suddividendo il testo in blocchi, spesso chiamati token. Gli algoritmi spaziano da semplici metodi basati su spazi bianchi a metodi complessi come la tokenizzazione di Penn Treebank.
Gli incorporamenti di parole sono algoritmi che convertono le parole in vettori numerici. Gli algoritmi più diffusi includono Word2Vec, GloVe e FastText.
Algoritmi come i modelli Markov nascosti e i campi casuali condizionali (CRF) vengono spesso utilizzati per attività di sequenza come l'etichettatura di parti del discorso e il riconoscimento di entità denominate.
Questi fanno parte dei modelli di deep learning e aiutano il modello a concentrarsi su parti rilevanti dell'input durante l'esecuzione di attività come la traduzione. L'attenzione è un componente chiave nei modelli Transformer come BERT e GPT.
Si tratta di algoritmi addestrati a prevedere la probabilità di una sequenza di parole. I modelli N-gram, i modelli basati su LSTM e i modelli Transformer come GPT sono scelte popolari.
Gli algoritmi della PNL devono affrontare diverse sfide come la gestione del linguaggio ambiguo, la comprensione del contesto, la gestione di grandi set di dati e la natura in continua evoluzione del linguaggio umano.
Gli algoritmi della PNL hanno fatto molta strada, dai sistemi basati su regole ai sofisticati modelli di deep learning. Ora alimentano un’ampia gamma di applicazioni, dagli assistenti virtuali e i sistemi di raccomandazione ai veicoli autonomi e alla diagnostica sanitaria. Man mano che il campo continua ad evolversi, lo stesso faranno gli algoritmi, offrendo alle macchine modi sempre più sfumati ed efficaci per comprendere e interagire con noi attraverso il linguaggio.
