Elaborazione del linguaggio naturale e comprensione del linguaggio naturale: Guida approfondita nel 2024

INDICE DEI CONTENUTI

Passo 1. il titolo del passo va qui, come previsto.

I computer eccellono nel rispondere a istruzioni di programmazione e a comandi predeterminati in linguaggio semplice, ma siamo solo agli inizi della loro comprensione del linguaggio naturale.

Un semplice comando come "Riattacca il telefono", ad esempio, ha contesti storici e colloquiali che ne determinano il significato. La mente umana capisce rapidamente questa frase, ma i computer potrebbero non capirla.

Fortunatamente, i progressi nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) danno ai computer un vantaggio nella comprensione dei modi in cui gli esseri umani comunicano naturalmente attraverso il linguaggio.

Il successo in questo settore crea innumerevoli nuove opportunità di business nel servizio clienti, nella gestione delle conoscenze e nell'acquisizione dei dati, tra gli altri. La comprensione del linguaggio naturale è infatti al centro di ciò che Botpress cerca di realizzare come azienda: aiutare le macchine a comprendere meglio gli esseri umani è l'obiettivo che ispira il nostro sviluppo dell'intelligenza artificiale conversazionale.

Sebbene l'implementazione delle funzionalità di linguaggio naturale sia diventata più accessibile, i loro algoritmi rimangono una "scatola nera" per molti sviluppatori, impedendo ai team di ottenere un uso ottimale di queste funzioni. Capire le basi del funzionamento è essenziale per determinare il tipo di dati di addestramento da utilizzare per formare queste macchine intelligenti. La selezione e l'applicazione dei dati di addestramento corretti sono fondamentali per il successo.

In questo articolo esaminiamo le basi del linguaggio naturale e le sue funzionalità. Esaminiamo inoltre alcuni casi d'uso chiave e forniamo consigli su come iniziare a creare le proprie soluzioni in linguaggio naturale.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale è un sottocampo dell'intelligenza artificiale che studia le interazioni tra un computer e il linguaggio umano. È un campo di studio che combina linguistica e informatica. Lo scopo dell'NLP è quello di trasformare un input in linguaggio naturale in dati strutturati. Per farlo, utilizza una moltitudine di compiti, come il part-of-speech tagging, il riconoscimento di entità nominate, il parsing sintattico e altri ancora.

Che cos'è la comprensione del linguaggio naturale (NLU)?

La comprensione del linguaggio naturale riguarda la comprensione del linguaggio. Come noi, la tecnologia può ascoltare o leggere qualcosa senza comprenderla. La NLU è la tecnologia che alimenta le interfacce di conversazione. Senza la parte di comprensione, la conversazione è quasi impossibile o al massimo imbarazzante.

Come funziona l'NLU?

Come altre soluzioni di intelligenza artificiale, questa tecnologia richiede una formazione. Il rilevamento dell'intento dipende dai dati di formazione forniti dallo sviluppatore del chatbot e dalla scelta delle tecnologie da parte degli ingegneri della piattaforma. Questi specialisti devono fornire dati di formazione per garantire che lo strumento comprenda gli utenti nel contesto della sua funzione, sia che si tratti di servire i clienti esterni o di assistere gli utenti interni nella gestione delle conoscenze. Anche con la formazione, l'NLU si perderà quando le conversazioni si allontaneranno dalle sue funzioni principali e diventeranno più generiche.

Fortunatamente, queste tecnologie possono essere molto efficaci in casi d'uso specifici. L'ottimizzazione e l'esecuzione della formazione non sono fuori dalla portata della maggior parte degli sviluppatori e anche degli utenti non tecnici. Le recenti scoperte nel campo dell'intelligenza artificiale, dovute in parte alla crescita esponenziale della disponibilità di potenza di calcolo, rendono l'applicazione di queste soluzioni più facile, più accessibile e più conveniente che mai.

"Per ottenere questa comprensione, le macchine devono essere in grado di capire e generare parti del discorso, estrarre e comprendere entità, determinare i significati delle parole e utilizzare attività di elaborazione molto più complesse per collegare insieme concetti, frasi, concetti e grammatica nel quadro più ampio dell'intento e del significato". Forbes, "Macchine in grado di comprendere il linguaggio umano: Il modello di conversazione dell'IA", giugno 2020

Il linguaggio è complesso - più di quanto si possa pensare - e quindi anche la creazione di un software che tenga conto di tutte le sue sfumature e che riesca a determinare l'intento umano dietro quel linguaggio è complessa. Ma, come nel caso dell'intelligenza umana, un addestramento sufficiente dell'IA consente a una macchina di superare queste complessità (se i dati di addestramento sono sufficientemente ben formati).

L'addestramento dell'IA ha requisiti specifici che dipendono dall'uso e dal contesto di ciascuna IA. Ad esempio, supponiamo di voler addestrare un chatbot che utilizza l'NLU per lavorare in una funzione di assistenza clienti per i viaggi aerei. Il chatbot elaborerà il linguaggio naturale dei clienti per aiutarli a prenotare i voli e a modificare i loro itinerari.

In questo caso, lo sviluppatore di un chatbot deve fornire all'algoritmo di linguaggio naturale della macchina i dati relativi all'intento. Questi dati consistono in frasi comuni che i clienti del settore viaggi possono usare per creare o modificare le loro prenotazioni. L'algoritmo di linguaggio naturale, una funzione di apprendimento automatico, si addestra sui dati in modo che l'assistente di conversazione possa riconoscere frasi con significati simili ma parole diverse.

Idealmente, questa formazione consentirà all'assistente conversazionale di gestire la maggior parte degli scenari dei clienti, liberando gli agenti umani da chiamate noiose in cui non sono richieste capacità umane più profonde. Nel frattempo, l'assistente conversazionale può rimandare gli scenari più complessi agli agenti umani (ad esempio, le conversazioni che richiedono empatia umana). Anche con queste capacità, gli sviluppatori devono continuare a fornire all'algoritmo dati diversi, in modo che possa calibrare il suo modello interno per stare al passo con i cambiamenti dei comportamenti dei clienti e delle esigenze aziendali.

A tal fine, un metodo chiamato vettorizzazione delle parole mappa le parole o le frasi in "vettori" corrispondenti, numeri reali che le macchine possono utilizzare per prevedere i risultati, identificare le somiglianze tra le parole e comprendere meglio la semantica. La vettorizzazione delle parole espande notevolmente la capacità di una macchina di comprendere il linguaggio naturale, il che esemplifica la natura progressiva e il potenziale futuro di queste tecnologie.

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