Una guida per principianti alla comprensione del linguaggio naturale

"Un computer meriterebbe di essere chiamato intelligente se potesse ingannare un essere umano facendogli credere di essere umano".

– Alan Turing
L'intera gamma dell'intelligenza artificiale si basa su macchine in grado di "capire" e "rispondere" agli esseri umani. Il che è impossibile senza la capacità delle macchine di interagire con gli esseri umani nel loro linguaggio naturale, come gli altri esseri umani. Inoltre, la comprensione non implica il mero scambio di informazioni e dati ma uno scambio di emozioni, sentimenti, idee e intenti. Le macchine possono mai farlo? Ebbene, la risposta è affermativa e non è nemmeno più così sorprendente. Cos'è questa tecnologia miracolosa che facilita senza problemi l'interazione tra umani e macchine? È la comprensione del linguaggio naturale.

Che cos'è la comprensione del linguaggio naturale?

La comprensione del linguaggio naturale fa parte dell'elaborazione del linguaggio naturale. Effettua l'analisi del contenuto, dei metadati testuali e genera contenuti riepilogati in linguaggio naturale e umano. È opposto al processo di generazione del linguaggio naturale. NLG si occupa dell'input sotto forma di dati e genera output sotto forma di testo normale, mentre gli strumenti di comprensione del linguaggio naturale elaborano testo o voce in linguaggio naturale e generano risposte appropriate riassumendo, modificando o creando risposte vocali.
Dicono che i dati siano il nuovo petrolio: è davvero vero?

Comprensione del linguaggio naturale Vs elaborazione del linguaggio naturale

Elaborazione del linguaggio naturale è un termine ampio che include sia la comprensione del linguaggio naturale che le generazioni del linguaggio naturale insieme a molte altre tecniche che ruotano attorno alla traduzione e all'analisi del linguaggio naturale da parte delle macchine per eseguire determinati comandi.

Esempi di elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale è ovunque e la usiamo nella nostra vita quotidiana senza nemmeno rendercene conto. Sai come vengono separati i messaggi di spam dalle tue email? O la digitazione con correzione automatica e predittiva che ci fa risparmiare così tanto tempo, come succede? Bene, fa tutto parte dell'elaborazione del linguaggio naturale. Ecco alcuni esempi di tecnologie di elaborazione del linguaggio naturale ampiamente utilizzate:

• Assistenti personali intelligenti – Conosciamo tutti Siri e Cortana. Questi prodotti software mobili che eseguono attività, offrono servizi, con una combinazione di input dell'utente, consapevolezza della posizione e capacità di accedere alle informazioni da una varietà di fonti online sono senza dubbio uno dei maggiori risultati dell'elaborazione del linguaggio naturale.
• Traduzione automatica – Per leggere la descrizione di una bella foto su Instagram o per leggere gli aggiornamenti su Facebook, tutti abbiamo usato il comando "vedi traduzione" almeno una volta. E i servizi di traduzione di Google aiutano in situazioni urgenti oa volte solo per imparare poche parole nuove. Questi sono tutti esempi di traduzioni automatiche, in cui le macchine ci forniscono traduzioni da una lingua naturale all'altra.
• Riconoscimento vocale: la conversione di parole pronunciate in dati è un esempio di elaborazione del linguaggio naturale. Viene utilizzato per molteplici scopi come dettare Microsoft Word, biometria vocale, interfaccia utente vocale, ecc.
• Computing affettivo: non è altro che un allenamento sull'intelligenza emotiva per le macchine. Imparano a capire le tue emozioni, sentimenti, idee per interagire con te in modi più umani.
• Generazione del linguaggio naturale: gli strumenti di generazione del linguaggio naturale scansionano i dati strutturati, effettuano analisi e generano informazioni in formato testo prodotto in linguaggio naturale.
• Comprensione del linguaggio naturale: come spiegato sopra, scansiona i contenuti scritti in linguaggi naturali e genera riepiloghi di testo piccoli e comprensibili.

I migliori strumenti per la comprensione del linguaggio naturale disponibili oggi

L'elaborazione del linguaggio naturale si occupa del linguaggio umano nella sua forma più naturale e in tempo reale, come appare nei contenuti dei social media, nelle e-mail, nelle pagine Web, nei tweet, nelle descrizioni dei prodotti, negli articoli di giornale e nei documenti di ricerca scientifica, ecc., in un varietà di lingue. Le aziende devono tenere d'occhio tutti questi contenuti, costantemente. Ecco alcuni popolari prodotti software per la comprensione del linguaggio naturale che li aiutano efficacemente in questo compito scoraggiante.

• Wolfram – Wolfram Alpha è un motore di risposta sviluppato da Wolfram Alpha LLC (una sussidiaria di Wolfram Research). È un servizio online che fornisce risposte a domande fattuali calcolando la risposta da "dati curati" di origine esterna.
• Natural Language Toolkit – Il Natural Language Toolkit, noto anche come NLTK, è una suite di programmi utilizzati per l'elaborazione simbolica e statistica del linguaggio naturale (NLP) per la lingua inglese. È scritto nel linguaggio di programmazione Python ed è stato sviluppato da Steven Bird e Edward Loper presso l'Università della Pennsylvania.
• Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP è una pipeline NLP basata su annotazioni che offre analisi del linguaggio naturale di base. La distribuzione di base fornisce file modello per l'analisi dell'inglese, ma il motore è compatibile con modelli per altre lingue.
• GATE (Architettura generale per l'ingegneria del testo) – Offre un'ampia gamma di attività di elaborazione del linguaggio naturale. È un software maturo utilizzato in tutti i settori da oltre 15 anni.
• Apache openNLP – Apache OpenNLP è un toolkit basato sull'apprendimento automatico per elaborare testi in linguaggio naturale. È scritto in Java ed è prodotto da Apache Software Foundation. Offre servizi come tokenizzatori, chucking, analisi, parte del tagging del parlato, segmentazione delle frasi, ecc.

Applicazioni della comprensione del linguaggio naturale

Come abbiamo già visto, la comprensione del linguaggio naturale non è fondamentalmente altro che una comprensione intelligente della lettura della macchina. Vediamo ora da vicino come viene utilizzato per promuovere l'efficienza e la precisione, risparmiando tempo e fatica, delle risorse umane, che possono poi essere utilizzate al meglio.

• Raccolta di dati e analisi dei dati – Per essere in grado di servire bene, un'azienda deve sapere cosa ci si aspetta da loro. I dati sul feedback dei clienti non sono dati numerici come le vendite o i rendiconti finanziari. È aperto e il testo è pesante. Affinché le aziende identifichino modelli e tendenze in tutto, questi dati e l'azione in base alle lacune o alle intuizioni identificate sono fondamentali per la sopravvivenza e la crescita. Sempre più aziende si stanno rendendo conto che l'implementazione di una soluzione per la comprensione del linguaggio naturale offre notevoli vantaggi per l'analisi dei metadati come il feedback dei clienti e le recensioni dei prodotti. La comprensione del linguaggio naturale in questi casi si rivela più efficace e accurata rispetto ai metodi tradizionali come la codifica manuale. Aiuta la voce del cliente a raggiungerti in modo più chiaro e veloce, il che porta a una strategia efficace e a un'implementazione produttiva.
• Monitoraggio della reputazione: il feedback dei clienti è solo una punta dell'iceberg rispetto ai reali sentimenti dei clienti sul marchio. Come clienti, partecipiamo a malapena ai feedback dei sondaggi dei clienti. La maggior parte dei veri sentimenti dei clienti sono quindi intrappolati in dati non strutturati. Notizie, post di blog, chat e aggiornamenti sui social media contengono enormi quantità di tali dati che sono più naturali e possono essere utilizzati per conoscere i sentimenti "reali" dei clienti riguardo al prodotto o servizio. I prodotti software per la comprensione del linguaggio naturale aiutano le aziende a scansionare dati così sparsi e trarre conclusioni pratiche.
• Servizio clienti: la comprensione del linguaggio naturale è in grado di comunicare con persone non addestrate e può comprenderne le intenzioni. NLU è in grado di comprenderne il significato nonostante alcuni errori umani come pronunce errate o lettere o parole trasposte. Utilizza anche algoritmi che scompongono il linguaggio umano in un'ontologia strutturata e ripescano il significato, l'intento, il sentimento e il punto cruciale del discorso umano. Uno degli obiettivi più importanti di NLU è creare chatbot o robot che interagiscono con gli esseri umani in grado di comunicare efficacemente con gli esseri umani senza alcuna supervisione umana. Esistono vari prodotti software come Nuance che sono già coinvolti nell'interazione con i clienti.
• Trading automatizzato – L'automazione del trading sul mercato dei capitali non è più un fenomeno nuovo. Sono ora disponibili più prodotti software e piattaforme che analizzano i movimenti del mercato, il profilo dei settori e la solidità finanziaria di un'azienda e, sulla base dell'analisi tecnica, progettano i modelli di trading. Gli strumenti avanzati di comprensione del linguaggio naturale che scansionano varie fonti come rendiconti finanziari, rapporti, notizie di mercato sono la base dei sistemi di trading automatizzati.
• Market Intelligence: "Cosa stanno facendo i concorrenti?" è una delle informazioni più critiche di cui le aziende hanno bisogno in tempo reale. L'informazione influenza i mercati. Lo scambio di informazioni tra le varie parti interessate progetta e riprogetta continuamente le dinamiche del mercato. Tenere sotto controllo lo stato di un settore è essenziale per sviluppare una strategia potente, ma i canali di distribuzione dei contenuti oggi (feed RSS, social media, e-mail) generano così tante informazioni che è stato sempre più difficile tenere d'occhio tali non strutturati , contenuto multi-sorgente. I mercati finanziari hanno iniziato a utilizzare rigorosamente gli strumenti di comprensione del linguaggio naturale per tenere traccia dello scambio di informazioni nel mercato e aiutarli a raggiungerlo immediatamente.

A causa delle varie funzioni svolte dai programmi di comprensione del linguaggio naturale, la sua importanza nel commercio, negli affari, nel commercio e nell'industria è in continua crescita. È una mossa intelligente per imparare programmi di comprensione del linguaggio naturale per assicurarti una carriera di successo.
La differenza tra data science, machine learning e big data!

Qual è il modo migliore per imparare la comprensione del linguaggio naturale?

Il modo migliore per prepararsi per un futuro più luminoso negli sforzi tecnologici è comprendere gli algoritmi dell'intelligenza artificiale. Il diploma post-laurea in Machine Learning e AI di UpGrad offre la possibilità di padroneggiare concetti come reti neurali, elaborazione del linguaggio naturale, modelli grafici e apprendimento per rinforzo. L'aspetto più unico di questo corso è il supporto alla carriera. E il tutoraggio del settore, che ti aiuterà a prepararti per un'intensa concorrenza nel settore, all'interno del tuo vero lavoro. Quindi, impariamo a utilizzare prodotti software ampiamente utilizzati nell'industria menzionata in precedenza come NLKT. Questo programma mira a produrre data scientist e professionisti dell'IA a tutto tondo con una conoscenza approfondita della matematica, esperienza in strumenti/linguaggi pertinenti e comprensione di algoritmi e applicazioni all'avanguardia.
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