Natural Language Processing (NLP) – o elaborazione del linguaggio naturale – è un campo dell’intelligenza artificiale (AI) focalizzato nel permettere ai computer di comprendere e interagire con il linguaggio umano. In parole semplici, il NLP utilizza metodi di apprendimento automatico (machine learning) per fornire ai computer la capacità di interpretare, interagire e comprendere il linguaggio naturale che usiamo quotidianamente.

Questo è considerato uno dei problemi più complessi dell’AI, poiché il linguaggio è uno strumento di espressione del pensiero e comunicazione estremamente sofisticato per gli esseri umani, richiedendo che le macchine “comprendano” il significato nascosto dietro le frasi.

Il linguaggio naturale qui si riferisce alle lingue umane come l’italiano, l’inglese, il cinese... a differenza del linguaggio macchina. L’obiettivo del NLP è programmare i computer per elaborare e comprendere automaticamente questi linguaggi, arrivando persino a generare frasi simili a quelle umane.

Ad esempio, quando parla con un assistente virtuale o un chatbot, pone domande a Siri, Alexa o traduce testi con Google Translate – tutte queste applicazioni utilizzano la tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale dietro le quinte.

Perché l’elaborazione del linguaggio naturale è importante?

Nell’era digitale, il volume di dati linguistici (testi, audio, conversazioni) cresce enormemente da molte fonti come email, messaggi, social network, video, ecc. A differenza dei dati strutturati (numeri, tabelle), i dati linguistici in forma di testo o audio sono dati non strutturati – molto difficili da elaborare automaticamente senza NLP.

La tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale aiuta i computer ad analizzare efficacemente questi dati non strutturati, comprendendo intenzioni, contesto ed emozioni nelle parole umane. Grazie a ciò, il NLP diventa la chiave per far sì che le macchine comunichino e servano gli esseri umani in modo più intelligente.

Il Natural Language Processing è importante perché apre la possibilità di un’interazione naturale tra uomo e computer. Invece di dover imparare un linguaggio macchina, possiamo impartire comandi o porre domande al computer nella nostra lingua madre. Il NLP automatizza molte attività complesse legate al linguaggio, risparmiando tempo e costi, migliorando al contempo l’esperienza utente in quasi tutti i settori.

Ad esempio, le aziende possono usare il NLP per analizzare automaticamente migliaia di feedback dei clienti sui social media per estrarre insight importanti, oppure un chatbot basato su NLP può rispondere ai clienti 24/7 in modo coerente. L’applicazione corretta del NLP aiuta le imprese a ottimizzare i processi, aumentare la produttività e persino personalizzare i servizi per ogni utente.

In realtà, il NLP è già presente nella nostra vita quotidiana. Strumenti di ricerca come Google comprendono cosa desidera anche quando la query non è chiara. Assistenti virtuali come Amazon Alexa, Apple Siri o Microsoft Cortana possono ascoltare e rispondere agli utenti, aiutando in molte attività, dalla chiamata all’ascolto di musica fino alla ricerca di informazioni.

Anche funzioni come la predizione delle parole mentre si digita un messaggio o il controllo ortografico automatico sono possibili grazie al NLP. Chiaramente, l’elaborazione del linguaggio naturale è diventata una tecnologia centrale che alimenta molte applicazioni intelligenti intorno a noi, rendendo le macchine più “consapevoli” del linguaggio che mai.

Applicazioni comuni del NLP

Grazie alla capacità di “comprendere” il linguaggio, il NLP è ampiamente applicato in diversi settori. Di seguito alcune applicazioni principali dell’elaborazione del linguaggio naturale:

• Assistenti virtuali e chatbot: 

Il NLP consente di creare assistenti virtuali come Siri, Alexa o chatbot su siti web, Facebook Messenger... che possono comprendere le domande degli utenti e rispondere automaticamente. Aiutano a rispondere a domande frequenti, supportano prenotazioni, acquisti o risolvono problemi dei clienti rapidamente, ovunque e in qualsiasi momento.

• Analisi di opinioni ed emozioni: 

Le aziende utilizzano il NLP per analizzare i feedback dei clienti sui social media, sondaggi o recensioni di prodotti. Gli algoritmi NLP possono riconoscere emozioni (positive/negative), atteggiamenti o persino ironia nei testi. Questo aiuta le imprese a comprendere meglio le opinioni dei clienti e le tendenze di mercato per migliorare tempestivamente prodotti e servizi.

• Traduzione automatica: 

La traduzione automatica è un’applicazione classica del NLP. I software di traduzione (come Google Translate) usano il NLP per convertire testi o parlato da una lingua all’altra cercando di mantenere il significato e il contesto corretti. Grazie al NLP, la qualità delle traduzioni automatiche migliora continuamente, facilitando la comunicazione oltre le barriere linguistiche.

• Elaborazione del parlato: 

Il riconoscimento vocale (speech recognition) trasforma la voce in testo, permettendo di comandare con la voce telefoni o computer (ad esempio: funzione Voice-to-text, chiamate vocali).

Al contrario, il NLP aiuta anche nella sintesi vocale da testo (text-to-speech), generando voci naturali per audiolibri, assistenti virtuali, ecc. I sistemi di controllo vocale in auto o case intelligenti si basano su queste tecnologie.

• Classificazione ed estrazione di informazioni: 

Il NLP può automaticamente classificare testi per argomento (ad esempio: distinguere email spam/non spam, classificare notizie per settore) e estrarre informazioni rilevanti. Nelle aziende, il NLP è usato per organizzare documenti e archivi; in ambito medico aiuta a estrarre dati da cartelle cliniche; in campo legale filtra testi rilevanti da milioni di pagine di documenti.

• Generazione automatica di contenuti: 

Un progresso recente del NLP è la capacità di generare linguaggio naturale – cioè creare testi simili a quelli umani. Modelli linguistici avanzati (come GPT-3, GPT-4) possono scrivere articoli, comporre email, poesie, codice di programmazione... in base alle richieste degli utenti.

Questo apre molte applicazioni interessanti come supporto alla creazione di contenuti, risposte automatiche nel servizio clienti o persino bozze di tesi per studenti. Naturalmente, i contenuti generati dalle macchine devono essere supervisionati da umani per garantirne accuratezza ed etica.

In generale, qualsiasi problema legato al linguaggio naturale (testo, parlato) può beneficiare del NLP per automatizzare o migliorare l’efficienza. Dalla ricerca di informazioni, risposta a domande, analisi di documenti fino al supporto educativo (es. correzione automatica di saggi, tutor virtuali) – il NLP gioca un ruolo fondamentale.

Come funziona il NLP?

Per permettere ai computer di comprendere il linguaggio umano, il NLP combina diverse tecniche di informatica e linguistica. Fondamentalmente, un sistema NLP segue questi passaggi principali nell’elaborazione del linguaggio:

Pre-elaborazione del linguaggio: 

Innanzitutto, il testo o la voce vengono convertiti in dati grezzi per il computer. Ad esempio, con il testo, il NLP esegue tokenizzazione (separazione in frasi e parole), converte tutto in minuscolo (lowercasing), rimuove punteggiatura e parole funzionali (come “the”, “is” che hanno poco significato).

Successivamente si applicano tecniche di stemming/lemmatizzazione – riducendo le parole alla loro radice (es. “running” diventa “run”). Per l’audio, il primo passo è il riconoscimento vocale per ottenere il testo. Il risultato di questa fase è un dato linguistico pulito e normalizzato, pronto per l’apprendimento automatico.

Estrazione delle caratteristiche (feature extraction): 

I computer non comprendono direttamente il significato delle parole, quindi il NLP deve rappresentare il linguaggio con numeri. Questa fase trasforma il testo in caratteristiche numeriche o vettori.

Tecniche comuni includono il modello Bag of Words, TF-IDF (conteggio della frequenza delle parole) o metodi più avanzati come il word embedding (es. Word2Vec, GloVe) – che assegnano a ogni parola un vettore per rappresentarne il significato. Questi vettori aiutano gli algoritmi a comprendere le relazioni semantiche tra le parole (ad esempio “re” è più vicino a “regina” che a “auto” nello spazio vettoriale).

Analisi e comprensione del contesto: 

Dopo aver ottenuto dati numerici, il sistema utilizza modelli e algoritmi di machine learning per analizzare la sintassi e la semantica.

Ad esempio, l’analisi sintattica identifica il ruolo delle parole nella frase (chi è il soggetto, il verbo, l’oggetto...), mentre l’analisi semantica aiuta a comprendere il significato della frase nel contesto specifico. Il NLP moderno usa modelli di deep learning per svolgere questi compiti, permettendo ai computer di comprendere gradualmente il significato delle frasi in modo simile agli umani.

Generazione del linguaggio o azioni: 

A seconda dello scopo, l’ultimo passo può essere fornire una risposta all’utente. Ad esempio, per una domanda, il sistema NLP trova la risposta più adatta dai dati e la restituisce (in forma di testo o voce). Per un comando, il NLP attiva un’azione sulla macchina (es. avviare la musica al comando “Play music”).

Nel caso della traduzione automatica, questo passo genera la frase tradotta nella lingua di destinazione. Per un chatbot, è il momento in cui si crea una risposta naturale basata sulla comprensione dei passaggi precedenti.

In realtà, il processo può essere molto più complesso e i passaggi non sempre sono nettamente separati. Molti sistemi NLP moderni usano modelli end-to-end, cioè reti neurali che apprendono tutto dall’input all’output senza passaggi intermedi distinti. Tuttavia, questa suddivisione aiuta a capire come funziona il NLP per trasformare il linguaggio umano in una forma comprensibile e rispondere adeguatamente.

Approcci nel NLP

Nel corso della sua evoluzione, il Natural Language Processing ha attraversato diverse generazioni di metodi. Dal 1950 a oggi, possiamo identificare tre approcci principali nel NLP:

NLP basato su regole (Rule-based)

Questo è il metodo iniziale. I programmatori scrivevano un insieme di regole linguistiche sotto forma di if-then (se-allora) per far elaborare le frasi alle macchine.

Ad esempio, i primi sistemi di risposta automatica potevano rispondere solo a modelli di frasi predefiniti. Questo approccio non usa il machine learning, quindi è molto limitato – il sistema comprende solo ciò che gli umani insegnano rigidamente, senza apprendere autonomamente. Il NLP rule-based richiede esperti di linguistica per scrivere le regole ed è difficile da scalare a causa della grande varietà linguistica.

NLP statistico (Statistical)

Dal boom degli anni ’90, il NLP si è orientato verso il machine learning statistico. Invece di scrivere regole manualmente, si usano algoritmi di machine learning per far apprendere ai computer modelli linguistici basati sui dati. Questo metodo permette un’elaborazione del linguaggio naturale più flessibile e precisa, poiché la macchina calcola la probabilità di significati appropriati per una parola o frase in base al contesto.

Ad esempio, un algoritmo di assegnazione di etichette grammaticali (POS tagging) impara da dati etichettati per determinare la probabilità che una parola sia un sostantivo o un verbo in un contesto specifico. Il NLP statistico ha permesso lo sviluppo di applicazioni come il controllo ortografico e il completamento automatico (come il T9 sui vecchi telefoni) con buoni risultati.

NLP con deep learning

Dalla fine degli anni 2010, il deep learning con reti neurali è diventato il metodo dominante nel NLP. Grazie all’enorme quantità di dati testuali disponibili su Internet e alla crescente potenza di calcolo, i modelli deep learning possono apprendere rappresentazioni linguistiche a livelli di astrazione molto elevati.

Il modello Transformer (introdotto nel 2017) ha rappresentato una svolta: questo modello apprende le relazioni semantiche tra le parole nella frase tramite il meccanismo di self-attention, permettendo una migliore comprensione del contesto. Google ha lanciato il modello BERT basato su Transformer per migliorare significativamente la qualità delle ricerche.

Successivamente, modelli autoregressivi come GPT-2 e GPT-3 sono stati addestrati a prevedere la parola successiva, aprendo la strada alla generazione fluente di testi senza precedenti. Oggi, grazie al deep learning, disponiamo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) come GPT-4, LLaMA, PaLM… capaci di comprendere e generare linguaggio naturale in modo molto naturale, raggiungendo livelli paragonabili a quelli umani in molte attività linguistiche.

Inoltre, una tendenza moderna è l’uso di modelli foundation – grandi modelli AI pre-addestrati su miliardi di parole. Questi modelli (come GPT-4 di OpenAI o Granite di IBM) possono essere rapidamente adattati a molteplici compiti NLP, dalla generazione di testi significativi all’estrazione di informazioni specializzate.

Sfruttare modelli preesistenti consente di risparmiare tempo di addestramento e ottenere alte prestazioni, aprendo anche a nuovi metodi come la generazione con recupero di informazioni esterne (retrieval-augmented generation) per migliorare la precisione delle risposte. Questo dimostra che il NLP sta evolvendo rapidamente e innovando costantemente dal punto di vista tecnico.

Sfide e nuove tendenze nel NLP

Nonostante i numerosi successi, il Natural Language Processing presenta ancora sfide significative. Il linguaggio umano è estremamente ricco e vario: una stessa frase può avere molteplici significati a seconda del contesto, senza contare gergo, espressioni idiomatiche, giochi di parole, ironia. Aiutare i computer a comprendere correttamente il significato in ogni situazione non è affatto semplice.

Ad esempio, la frase "La mela non cade lontano dall’albero" – la macchina deve capire che si tratta di un modo di dire con un significato figurato, non di una mela reale. Per rispondere correttamente alle domande degli utenti, un sistema NLP deve possedere una conoscenza di base piuttosto ampia e una certa capacità di ragionamento, non limitandosi a comprendere singole parole.

Un’altra sfida riguarda il linguaggio regionale e multilinguismo. Ogni lingua ha caratteristiche uniche (l’italiano differisce dall’inglese per alfabeto, struttura della frase; il giapponese e il cinese non separano le parole con spazi, ecc.).

Il NLP deve adattarsi a ogni lingua. Oggi la tendenza è sviluppare modelli multilingue o addirittura multimodali (NLP multimodale – che elaborano contemporaneamente testo, immagini e audio) per permettere alle macchine di comprendere il linguaggio in contesti più ampi.

Per quanto riguarda le tendenze, il NLP moderno mira a creare sistemi più intelligenti e “consapevoli”. I modelli linguistici sempre più grandi (con più parametri e dati di addestramento) come GPT-4, GPT-5… sono attesi per migliorare ulteriormente la comprensione e la generazione del linguaggio naturale.

Parallelamente, i ricercatori si interessano anche a rendere il NLP spiegabile (explainable NLP) – cioè capire su quali caratteristiche linguistiche si basa la macchina per prendere decisioni, invece di avere una “scatola nera” opaca. Questo è fondamentale quando il NLP viene applicato in ambiti sensibili come la sanità o il diritto, dove è necessario conoscere le basi delle decisioni automatiche.

Un’altra tendenza importante è integrare conoscenze del mondo reale nel NLP. I nuovi modelli possono combinare l’elaborazione del linguaggio con basi di conoscenza o dati esterni per comprendere meglio il contesto.

Ad esempio, un sistema di domande e risposte può consultare Wikipedia o internet in tempo reale per fornire risposte precise, invece di basarsi solo su ciò che ha appreso. Il NLP si avvicina sempre più all’AI generale grazie a ricerche interdisciplinari con scienze cognitive e neuroscienze, per simulare come gli esseri umani comprendono realmente il linguaggio.

>>> Lo sapeva che:

Cos'è il Machine Learning?

Cos'è il Deep Learning?

In sintesi, il Natural Language Processing è stato, è e continuerà a essere un campo centrale nell’AI con un enorme potenziale. Dal permettere ai computer di comprendere il linguaggio umano all’automatizzare numerose attività linguistiche, il NLP sta avendo un impatto profondo in ogni aspetto della vita e della tecnologia.

Con lo sviluppo del deep learning e dei big data, possiamo aspettarci generazioni future di macchine ancora più intelligenti e capaci di comunicare in modo naturale. L’elaborazione del linguaggio naturale è la chiave per colmare il divario tra uomo e computer, portando la tecnologia più vicino alla vita umana in modo naturale ed efficace.