Nel corso degli ultimi anni, l’NLP ha raggiunto risultati davvero straordinari. Ogni sistema automatizzato basato sulla comprensione linguistica è in grado di cogliere al volo il significato di pensieri e parole. Tuttavia, numerosi aspetti rimangono inesplorati e le sfide da vincere sono ancora molteplici. Ecco cosa c’è da sapere riguardo al punto della situazione specifica. Su Tech4Future è possibile approfondire i principali modelli di Natural Language Processing e capirne ogni singolo
aspetto.
Natural Language Processing: cosa c’è da sapere
Prima di conoscere le sue sfide principali, scopriamo cos’è il Natural Language Processing. Si tratta di un settore alquanto variegato, che si realizza mediante un complicato sistema di dati e algoritmi. Un impianto di questo tipo comprende intelligenza artificiale, apparati linguistici e sistemi informatici. Il suo obiettivo è quello di cogliere al volo ogni sfaccettatura del linguaggio umano, tramite un’analisi attenta e approfondita di ogni singola parola.
Ciascun termine viene così inserito in un contesto ad ampio raggio, sia sotto l’aspetto grammaticale che dal punto di vista puramente sintattico. Ciascuna parola viene associata ad una relativa categoria e classificata in una sezione. Quindi, i vari elementi interagiscono tra loro in maniera reciproca, in base alla loro modalità d’uso. Ed ecco che l’NLP trova la sua piena consacrazione e garantisce rapidamente i risultati richiesti, anche tramite un progresso tecnologico senza sosta.
La storia dell’NLP
E’ intorno agli anni ’50 che l’NLP ha fatto la sua prima apparizione. Ci pensò l’esperto Alan Turing, in un apposito articolo, a creare un test che sapesse verificare la capacità di un computer di utilizzare un linguaggio simile a quello di un essere umano. Per diversi decenni, l’obiettivo rimase solo una lontana aspirazione. I primi approcci di Natural Language Processing così come lo conosciamo risalgono agli anni ’80, e soprattutto ai ’90. Più parole contenute in un determinato testo vengono analizzate ed elaborate, con un linguaggio sempre più chiaro e comprensibile.
Il miglioramento dell’NLP si è notato col passare dei decenni, soprattutto grazie all’integrazione con il Deep Learning verso gli inizi del decennio appena concluso. Quest’ultimo sistema si basa su un modello matematico focalizzato sui processi del cervello umano. Si tratta di un insieme di reti pronte a comprendere fino in fondo un sistema cospicuo di dati d’ingresso, combinandoli con la massima precisione. Stiamo parlando di una sfida davvero straordinaria, che ha acquisito ulteriore importanza tramite l’introduzione di dispositivi come Alexa o Siri.
Quali sfide l’NLP deve ancora vincere
Quali sono le prossime sfide da affrontare per l’NLP?
Numerosi sono gli sbocchi di ricerca ancora da esplorare. A tal proposito, è essenziale dotarsi di database di addestramento in grado di migliorare ulteriormente la decifrabilità dei linguaggi specifici. Si sta pensando alla definizione di un modello del linguaggio che sia universale per i vari idiomi, oltre ad un trasferimento reciproco di modelli e conoscenze.
Lo scopo definitivo è riuscire comprendere ogni singolo fattore del linguaggio naturale in perfetta autonomia, riducendo al minimo le differenze rispetto ad ogni essere umano. Bisogna sviluppare
l’intelligenza artificiale e verificare fino a dove sia in grado di spingersi, con sistemi conversazionali che si basino su paradigmi neuronali. Lo sviluppo di soluzioni approfondite va unito ad uno studio metodico di informatica, linguistica e psicologia cognitiva, con la chance di incrementare le performance di software all’avanguardia.
