NLP, Natural Language Processing: cos’è, esempi, lavoro

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Andrea Barbieri

 

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Cos’è il NLP: Natural Language Processing

Significato e definizione

Il NLP, o Natural Language Processing, è una disciplina dell’Intelligenza Artificiale (IA) che combina linguistica, informatica e intelligenza artificiale per permettere alle macchine di comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo naturale e utile. L’obiettivo del NLP è di ridurre l’interfaccia tra gli esseri umani e i computer, rendendo la comunicazione più simile a quella tra esseri umani.

Tipologie e differenze

Esistono varie tipologie di NLP, ognuna delle quali si concentra su un aspetto specifico del trattamento del linguaggio naturale. Alcune di queste includono:

Parsing

Il parsing è l’analisi di una frase o di un blocco di testo per determinare la sua struttura grammaticale. Questa fase è spesso necessaria prima di poter procedere con analisi più complesse.

Semantica

La semantica riguarda la comprensione del significato delle parole e delle frasi. Questo comprende la risoluzione dell’ambiguità del significato e la comprensione delle relazioni tra le parole.

Elaborazione del discorso

L’elaborazione del discorso si occupa della comprensione e dell’interpretazione del linguaggio parlato, inclusa la gestione delle differenze di accento, tono e velocità.

Stack tecnologici

L’NLP si avvale di diverse tecnologie e framework per funzionare efficacemente. Alcuni dei più popolari includono:

NLTK (Natural Language Toolkit)

Il NLTK è una libreria di Python per lavorare con i dati di linguaggio umano. Fornisce strumenti facili da usare per oltre 50 corpora e risorse lessicali.

Spacy

Spacy è un altro framework di Python per l’NLP. È noto per la sua velocità e per la sua capacità di gestire grandi volumi di testo.

GPT (Generative Pretrained Transformer)

Il GPT è un modello di linguaggio basato su una rete neurale che utilizza il machine learning per generare testo. È stato sviluppato da OpenAI e ha dimostrato di essere molto efficace nella generazione di testo coerente e pertinente.

Esempi e casi d’uso

L’NLP ha una vasta gamma di applicazioni pratiche. Alcuni esempi includono:

Assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali come Siri, Google Assistant e Alexa utilizzano l’NLP per comprendere i comandi vocali e rispondere in modo appropriato.

Traduzione automatica

I servizi di traduzione come Google Translate utilizzano l’NLP per comprendere il testo in una lingua e tradurlo in un’altra.

Analyzing sentiment

L’analisi del sentimento è usata dalle aziende per comprendere le opinioni dei clienti sui loro prodotti o servizi. Questo viene fatto analizzando le recensioni dei clienti e determinando se il tono generale è positivo, negativo o neutro.

Lavorare nel NLP: Natural Language Processing

Figure professionali coinvolte

Nel campo del NLP sono coinvolte diverse figure professionali. Alcune di queste includono:

1. Data Scientist: Questi professionisti lavorano con grandi volumi di dati per estrarre intuizioni e informazioni utili. L’NLP è una delle molte tecniche che possono utilizzare.

2. NLP Engineer: Questi ingegneri si concentrano specificamente sullo sviluppo di algoritmi e modelli che permettono ai computer di comprendere e interpretare il linguaggio umano.

3. Machine Learning Engineer: Questi ingegneri utilizzano tecniche di apprendimento automatico per creare modelli che possono apprendere da dati non strutturati, come il testo.

4. Software Developer: Molti sviluppatori di software incorporano funzionalità di NLP nelle loro applicazioni, specialmente in settori come l’assistenza clienti e l’automazione del lavoro di routine.

Aziende in Italia

Vi sono diverse aziende in Italia che lavorano con il NLP. Alcune di queste includono:

1. Expert.ai: Questa azienda con sede in Italia si concentra su soluzioni di intelligenza artificiale e linguaggio naturale.

2. Celi: Specializzata in tecnologie linguistiche, Celi applica l’NLP in una varietà di settori, tra cui la sanità e l’editoria.

3. Spike Reply: Questa azienda offre una vasta gamma di servizi, tra cui l’NLP, per aiutare le organizzazioni a migliorare la sicurezza e l’efficienza dei loro sistemi informativi.

4. Almawave: Almawave utilizza l’NLP e altre tecnologie di intelligenza artificiale per migliorare l’interazione tra le aziende e i loro clienti.

5. V-Next: Questa azienda offre servizi di consulenza e sviluppo di software, tra cui soluzioni basate sull’NLP.

Certificazioni NLP

Esistono diverse certificazioni che possono aiutare a dimostrare competenza in NLP. Alcune di queste includono il certificato in Advanced NLP offerto dall’Association for Computational Linguistics e il certificato in NLP offerto dal DeepLearning.AI.

Diventare esperto in NLP: Natural Language Processing

Per diventare un esperto in NLP, è possibile seguire i seguenti passaggi:

1. Formazione in Informatica: È fondamentale avere una solida formazione in informatica, preferibilmente con una laurea in un campo correlato.

2. Apprendimento delle Lingue: La comprensione della struttura e della funzione delle lingue è fondamentale per il NLP. Questo può includere lo studio della linguistica o l’apprendimento di più lingue.

3. Conoscenza dei Modelli di Machine Learning: Molti algoritmi di NLP si basano su modelli di apprendimento automatico, quindi è importante avere una buona comprensione di queste tecniche.

4. Esperienza Pratica: La pratica è fondamentale per sviluppare competenze in NLP. Questo può includere il lavoro su progetti personali, la partecipazione a competizioni di data science o l’ottenimento di un tirocinio o di un ruolo entry-level in un’azienda che utilizza il NLP.

5. Continuare a Imparare: Il campo dell’NLP è in continua evoluzione, quindi è importante continuare a imparare e a rimanere aggiornato sulle ultime ricerche e tecniche.

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