top of page

Lezione 2: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Definizione:

L'elaborazione del linguaggio naturale o natural language processing (NLP) è la disciplina dedicata allo sviluppo di sistemi in grado di interagire con il linguaggio umano (o con dati simili ad esso) per come viene presentato, espresso e strutturato.

Concetti chiave

  • Linguaggio umano

  • Intelligenza artificiale (IA)

  • Traduzione automatica

  • Analisi del sentiment

  • Chatbot

  • Chat-GPT

UNITÀ 1: COS'È LA NLP?

Cos'è la NLP? Diamo prima un’occhiata ai termini. Comprendi tutte le parole?  

  

Natural language processing (NLP) è un settore dell'intelligenza artificiale (IA). Le macchine sono in grado di produrre, organizzare e manipolare il linguaggio in forma sia scritta sia orale. Si basa su tecniche della linguistica computazionale e utilizza il computer per comprendere il linguaggio e svolgere vari compiti utili. I due sottocampi della NLP sono la comprensione del linguaggio naturale (NLU), incentrata sul significato del testo, e la generazione del linguaggio naturale (NLG), incentrata sulla generazione del linguaggio da parte di una macchina.

 

Esistono diverse applicazioni della NLP. Le vedremo in modo più dettagliato dopo il primo esercizio.

Attività 1: Discussione

La tua esperienza

9f9a55_05007e2d60fc4ce6874f68974aea9b6d~mv2.webp

Discutete in gruppi di tre le seguenti domande e raccogliete le vostre idee servendovi di Mentimeter (o Kahoot). Discutete poi le vostre idee in classe per cinque minuti. 

  

  • Quando usi il computer per l'apprendimento delle lingue?

  • Che tipo di programmi conosci/utilizzi e perché?

  • Quali altri programmi ti vengono in mente riguardo al linguaggio in relazione alla tecnologia?

  

  

Se avete più tempo ponete a Chat-GPT la seguente domanda: "Cos'è la linguistica computazionale? Spiegalo in modo semplice." 

UNITÀ 2: APPLICAZIONI DELLA NLP

Come avrai notato durante la discussione, tutti/-e usiamo frequentemente la NLP, anche inconsapevolmente, in molti modi diversi. Diamo ora uno sguardo alle numerose applicazioni attuali della NLP . Nel prospetto qui sotto ne sono elencate alcune. Vediamole: 

​​​

  • La traduzione automatica del linguaggio è una delle prime applicazioni emerse negli anni '50 e poi modernizzata negli anni '90 con lo sviluppo di nuove tecnologie. Esistono programmi gratuiti come Google Translate, DeepL e dict.leo.org. La traduzione non consiste solo nell'analizzare e formare frasi in diverse lingue, ma anche nel comprendere il contesto in cui la lingua viene utilizzata. Medesime parole possono infatti avere significati diversi in frasi diverse. La traduzione automatica consente il servizio di traduzione gratuita e istantanea, ma alcune questioni sui progressi in questo campo rimangono aperte. 

  • Assistente intelligente: probabilmente conosci anche tu gli assistenti intelligenti virtuali sul tuo telefono come Siri e Alexa che rispondono alle nostre domande e ci aiutano a risolvere compiti. Possono essere molto utili. Questi sistemi di dialogo parlato possono tenere una vera e propria conversazione con qualcuno.  

  • Analisi dei documenti, come ad esempio la correzione automatica degli errori grammaticali su Word. 

  • Le ricerche online utilizzano la NLP per aiutare i motori di ricerca a comprendere sia il significato esplicito delle parole sia l'intento sottostante, consentendo loro di fornire i risultati desiderati in base alle nostre interrogazioni.

  • Scrittura facilitata: quando, ad esempio, si sta componendo un messaggio su WhatsApp, vengono visualizzati dei suggerimenti per facilitare la scrittura. 

  • Riepilogo automatico: con programmi come “Resoomer” è possibile abbreviare automaticamente i testi e generare un riassunto.  

  • Il monitoraggio dei social media è una tecnica di osservazione e analisi di testi, prodotti e profili di social media utili per un'azienda. 

  • chatbot generano automaticamente una conversazione online su due lati, ad esempio una consulenza online per i negozi online. Programmi come Chat-GPT possono essere utilizzati per generare testi online.

  • Analisi del sentiment: si utilizzano brevi testi per rappresentare emozioni positive, neutre o negative. L'analisi del sentiment è spesso utilizzata per le valutazioni dei/delle clienti nelle piattaforme online o per individuare i commenti online.  

  • Filtraggio della posta elettronica: le e-mail di spam, come la pubblicità, vengono individuate e filtrate nello spam.

  • Convertitori dal testo al parlato sono una tecnologia che converte il testo scritto in audio. D'altro canto, i convertitori da parlato a testo facilitano la trascrizione di un file audio. Esistono programmi gratuiti per questo scopo.

9f9a55_8f157a3312564569b963de54fa4e8f54~mv2.webp

Ecco un esercizio che riguarda il campo dell'analisi del sentiment. Il compito consiste nell'analizzare, ognuno/-a per conto proprio, le frasi qui sotto. Il sentiment è neutro, positivo o negativo? Hai cinque minuti per risolvere il compito prima di discuterne con l'intera classe. 

  

Frasi da analizzare: 

  

  • Mi è davvero piaciuto l'Air B&B!  

  • Non sono sicuro/-a che mi piaccia il nuovo design del sito web.  

  • È facile usare questa app mobile.  

  • Nessuno del servizio clienti ha potuto aiutarmi.  

  • Excel mi confonde moltissimo.  

  • La chat dal vivo è utile.

Attività 2: Analisi del sentiment
Analizzare gli enunciati

Hai finito l'esercizio? positivo neutro positivo negativo negativo positivo

Riflessioni finali di questa lezione:

La NLP è un vasto campo della linguistica computazionale integrata nella vita di tutti i giorni. Le applicazioni della NLP sono molteplici, sono utili e semplificano l'esecuzione di diversi compiti. Si sta facendo molta ricerca sulla PNL, il campo è in costante crescita, ma rimane ancora molto lavoro da fare.

 

Quale delle applicazioni della NLP usi? E perché e in quali situazioni le usi?

Quali altre applicazioni della NLP che non esistono ancora potrebbero essere utili?

Fonti utilizzate

TESTI

​

Hirschberg, J., & Manning, C. D. (2015, July 17). Advances in natural language processing. https://nlp.stanford.edu/~manning/xyzzy/Hirschberg-Manning-Science-2015.pdf  

  

A complete guide to natural language processing (2023, January 11). 

https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/  

 

ILLUSTRAZIONI

​

Datasciencedojo (September 8). Applications of natural language processing. https://datasciencedojo.com/blog/natural-language-processing-applications/# 

 

Centric (2022, August 5). Sentiment Analysis: Way beyond polarity. 

https://centricconsulting.com/blog/sentiment-analysis-way-beyond-polarity/ 

 

Dataiku (2021, February 4). Natural language processing: How it works. 

https://blog.dataiku.com/natural-language-processing-how-it-works-in-plain-english 

bottom of page