Introduzione all'elaborazione del linguaggio naturale
Pubblicato: 2018-08-28Facciamo ufficialmente parte di un mondo dominato dal digitale in cui le nostre vite ruotano attorno alla tecnologia e alle sue innovazioni. Ogni secondo il mondo produce una quantità incomprensibile di dati, la maggior parte dei quali non strutturati. E da quando Big Data e Data Science hanno iniziato a guadagnare terreno sia nel settore IT che in quello aziendale, è diventato fondamentale dare un senso a questa vasta raccolta di dati grezzi e non strutturati per promuovere decisioni e innovazioni basate sui dati. Ma come possiamo esattamente dare coerenza ai dati non strutturati?
La risposta è semplice: attraverso il Natural Language Processing (NLP).
Sommario
Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
In termini semplici, la PNL si riferisce alla capacità dei computer di comprendere il parlato o il testo umano mentre viene parlato o scritto. In un modo più completo, l'elaborazione del linguaggio naturale può essere definita come una branca dell'intelligenza artificiale che consente ai computer di afferrare, comprendere, interpretare e anche manipolare i modi in cui i computer interagiscono con gli esseri umani e le lingue umane. Trae ispirazione sia dalla linguistica computazionale che dall'informatica per colmare il divario esistente tra il linguaggio umano e la comprensione di un computer.
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Il concetto di elaborazione del linguaggio naturale non è nuovo: quasi settant'anni fa, i programmatori di computer utilizzavano "schede perforate" per comunicare con i computer. Ora, tuttavia, abbiamo assistenti personali intelligenti come Siri e Alexa con i quali possiamo comunicare facilmente in termini umani. Ad esempio, se chiedi a Siri: "Ehi, Siri, ascoltami la canzone Careless Whisper" , Siri ti risponderà rapidamente con un "Ok" o "Certo" e riprodurrà la canzone per te! Quant'è fico?
No, non è magia! È possibile solo grazie alla NLP basata sulle tecnologie AI, ML e Deep Learning. Analizziamolo per te: mentre parli nel tuo dispositivo, si attiva. Una volta attivato, esegue un'azione specifica per elaborare il tuo discorso e capirlo. Quindi, molto abilmente, ti risponde con una risposta ben articolata con una voce simile a quella umana. E la cosa più impressionante è che tutto questo viene fatto in meno di cinque secondi!
Opportunità di carriera nell'elaborazione del linguaggio naturale
Come accennato in precedenza, l'elaborazione del linguaggio naturale consente ai computer di interagire con gli esseri umani nella loro lingua. Attraverso la PNL, i computer possono ascoltare il parlato e leggere un testo, e contemporaneamente interpretare e misurare il sentimento dietro di esso per rispondere di conseguenza. Poiché i Big Data vengono sfruttati dalla maggior parte delle aziende in tutto il mondo, le organizzazioni e le istituzioni nei vari settori del settore ricorrono a tecniche e strumenti di NLP per estrarre informazioni significative da enormi set di dati. Natural Language Toolkit (NLTK), Stanford NLP, MALLET e Apache OpenNLP sono alcune delle popolari librerie NLP open source utilizzate in casi e applicazioni del mondo reale.
Il crescente interesse nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale sta creando nuove opportunità di carriera per i professionisti specializzati in Data Science, Machine Learning e Linguistica Computazionale. Rinomate organizzazioni come Facebook, Google, Sony Ericsson, British Airways, JP Morgan, Forte Group, Ernst & Young, American Express, Merrill Lynch, Shell, Celtic e Sainsbury, solo per citarne alcune, assumono esperti e analisti di elaborazione del linguaggio naturale.
I ruoli di lavoro in NLP sono piuttosto vari e ramificati come ingegnere NLP, scienziato NLP, architetto NLP, Voice Over Artist, scienziato ricercatore applicato NLP, scienziato dei dati cognitivi e così via. Oltre a questi ruoli, uno dei ruoli lavorativi più importanti nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale è quello di Coach. Numerose aziende assumono esperti di PNL allo scopo di coaching delle prestazioni esecutive nelle rispettive istituzioni.
Gli stipendi dei professionisti della PNL sono abbastanza decenti. Ad esempio, lo stipendio medio di un ingegnere di Machine Learning NLP negli Stati Uniti varia da $ 119.256 a $ 169.853 all'anno. Un ricercatore NLP, d'altra parte, guadagna circa $ 72.040 all'anno.
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Elaborazione del linguaggio naturale nel mondo reale
Oggi, l'elaborazione del linguaggio naturale viene utilizzata principalmente per l'estrazione di testo, la traduzione automatica e la risposta automatica alle domande. In effetti, la NLP ha trovato le sue applicazioni in numerosi casi d'uso del mondo reale, tra cui il riepilogo automatico del testo, la codifica di parti del discorso, l'estrazione di argomenti, l'analisi del sentiment, il riconoscimento di entità denominate, l'estrazione di relazioni, lo stemming e molto altro.
Ecco come l'elaborazione del linguaggio naturale viene sfruttata dalle aziende nella miriade di paralleli del settore:
La funzione "Controllo ortografico" di Microsoft Word è una delle applicazioni più basilari della PNL. poi ancora, le tecniche di PNL sono in pieno svolgimento nei motori di ricerca popolari, vale a dire Google e Bing. Questi motori di ricerca sfruttano le tecniche di NLP per identificare ed estrarre parole chiave dal testo per analizzare le query di ricerca e popolare gli indici di ricerca sul loro sito.
Le aziende utilizzano la tecnica della PNL, l'analisi del sentiment, per comprendere e interpretare come i loro clienti reagiscono ai loro prodotti e servizi. Scoprendo la prospettiva emotiva e la risposta dei clienti, l'analisi del sentimento consente alle aziende di migliorare i propri prodotti e servizi in base al gusto e alle preferenze dei propri clienti.
La Royal Bank of Scotland è stata uno dei maggiori sostenitori dell'analisi del testo. Utilizzando l'analisi del testo , la banca è stata in grado di svelare modelli e tendenze importanti immergendosi nei dati di feedback dei clienti da e-mail, sondaggi e chiamate di reclamo. Analizzando e interpretando questi dati attraverso l'analisi del testo, la banca è in grado di comprendere le lamentele dei propri clienti e migliorarle.
Nel settore finanziario, le aziende applicano tecniche di PNL per estrarre informazioni significative e rilevanti da testi in chiaro e utilizzando i dati così ottenuti, possono ritagliarsi decisioni e strategie di trading basate sui dati.
Sebbene si tratti fondamentalmente di tecniche e applicazioni NLP basate su testo, l'elaborazione del linguaggio naturale si è estesa anche al riconoscimento vocale e vocale. Come accennato all'inizio di questo post, la PNL viene utilizzata in assistenti personali intelligenti come Siri di Apple, Cortana di Microsoft e Alexa di Amazon. Questi assistenti virtuali possono eseguire tutti i tipi di attività, da attività semplici come cambiare l'illuminazione della tua stanza e fornire aggiornamenti meteo a quelle più complicate come fare acquisti online per te.

Competenze richieste per diventare un esperto di ML e PNL
Poiché l'elaborazione del linguaggio naturale collega i due mondi della linguistica e dei computer, richiede un certo grado di esperienza in entrambi i campi.

Linguistica
Devi essere in grado di comprendere gli aspetti e i concetti di base della linguistica come il riconoscimento vocale, l'estrazione di informazioni, la frammentazione delle frasi, parti del discorso e così via.

Programmazione
Gli ingegneri ML NLP o i ricercatori NLP devono possedere buone capacità di programmazione. Dovresti essere esperto in almeno un linguaggio di programmazione, sia esso Python o Java o Ruby, o qualsiasi altro linguaggio di alto livello per quella materia. Inoltre, dovresti possedere i concetti fondamentali di ML (classificazione, regressione, stima di probabilità, integrazione dei dati, alberi decisionali, ecc.) e NLP (sintassi, semantica, riconoscimento vocale, ecc.).
Oltre a queste abilità, devi avere una conoscenza di base di Probabilità e Statistica e reti neurali ricorsive (RNN). Queste sono le componenti essenziali di molti campi di ricerca e la PNL non fa eccezione.
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Man mano che le tecnologie AI e ML continuano a progredire, stanno dando vita a nuove ed entusiasmanti prospettive di lavoro nella sfera dell'elaborazione del linguaggio naturale. Nel 2016, l'elaborazione del linguaggio naturale è stata la competenza più importante nel mercato del lavoro globale su Upwork. Ciò dimostra che la domanda di professionisti qualificati e formati in grado di destreggiarsi tra la programmazione di computer e le competenze di elaborazione del linguaggio naturale è destinata a crescere considerevolmente nel prossimo futuro.