La tecnologia PNL sta guadagnando importanza a un ritmo progressivo. La combinazione di informatica, ingegneria dell’informazione e intelligenza artificiale può potenzialmente rimuovere le barriere linguistiche. Con la tecnologia PNL, indipendentemente dalla lingua utilizzata per la comunicazione, tutte le parti saranno in grado di ascoltare e leggere le informazioni nella lingua che conoscono.
L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) addestra i computer a comprendere i linguaggi umani. Utilizza l’apprendimento automatico per apprendere continuamente e acquisire più conoscenze. Di conseguenza, la combinazione PNL-AI sta diventando più intelligente. Usando le sue capacità, che stanno anch'esse aumentando progressivamente, diventerà più competente e avanzato.
Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL)?
L’elaborazione del linguaggio naturale è una branca dell’intelligenza artificiale che utilizza il suo potere per comprendere la linguistica e creare programmi per computer intelligenti. Questi programmi sono in grado di comprendere testi e comunicazioni parlate come gli esseri umani. Ma la tecnologia PNL ha la capacità di apprendere e comprendere più lingue contemporaneamente e tradurle nella lingua che preferisci.
I Tecnologia PNL combina la linguistica computazionale e la modellazione del linguaggio basata su regole con l'apprendimento automatico e l'apprendimento profondo. Utilizzando questo, un computer può comprendere il testo o l'audio solo per tradurlo in un'altra lingua.
Anche oggi abbiamo diversi esempi di PNL in azione, come Siri, Assistente Google, Traduttore Google, e alcuni strumenti di suggerimento automatico. I suggerimenti forniti da Grammarly durante la scrittura di e-mail o nei motori di ricerca sono tutti abilitati con la tecnologia PNL.
Come funziona la tecnologia PNL?
La tecnologia PNL consente a un programma per computer di comprendere il testo e il parlato umano. Poiché i computer capiscono solo il linguaggio binario composto da 0 e 1, avevamo bisogno di un sistema che facesse prima capire al computer le parole.
Per questo viene utilizzata la rappresentazione delle parole, in cui le parole vengono codificate nel linguaggio del computer. A questo scopo vengono utilizzate diverse tecniche e one-hot è una di queste tecniche.
Oltre a ciò, viene utilizzata una serie di tecniche PNL per aiutare un computer a comprendere il linguaggio umano. Questi includono;
- Derivazione: Un processo in cui parole simili vengono abbreviate alla loro parola d'origine, come Finalize, da Final eliminando gli alfabeti uno per uno.
- Lemmatizzazione: Questa è una tecnica mediante la quale le parole vengono erose per trovare la loro struttura di base significativa.
- Tokenizzazione: Con questa tecnica, le frasi vengono suddivise in blocchi più piccoli per identificare da esse parole, simboli e numeri.
- Analisi del sentimento: È qui che un computer cerca di identificare il tono e l'emozione dietro la frase.
- Disambiguazione del senso delle parole: Questa tecnica viene utilizzata per determinare se la stessa parola ha significati diversi se utilizzata in contesti diversi.
- Tagging di parti del discorso (POS): Il tagging POS viene utilizzato per annotare ogni parola nel testo. Ciò include l'identificazione di verbi, avverbi, sostantivi, aggettivi e tutte le altre parti del discorso.
Oltre a queste tecniche, un programma di PNL utilizza anche algoritmi per comprendere testi e discorsi generati dall'uomo. Il sistema basato su regole viene utilizzato per impostare le regole affinché la linguistica possa analizzare i dati.
L’apprendimento automatico è una parte importante della PNL poiché viene utilizzato per inviare dati di addestramento al programma del computer. Utilizzando questi dati, il programma PNL può regolare i propri modelli di riconoscimento vocale e di testo.
[Leggi anche: 15 migliori set di dati PNL per addestrare i tuoi modelli PNL]
Traduzione automatica per costruire la PNL
Riesci a immaginare come i leader mondiali riescano a partecipare a riunioni in cui ognuno parla la propria lingua? Questi incontri hanno un sistema di interpretazione simultanea, il che significa che programmi informatici e interpreti umani lavorano insieme per tradurre il discorso e poi convertirlo in altre lingue, se necessario.
Sebbene questo possa essere l’obiettivo finale attuale della tecnologia PNL di rimuovere tutte le barriere linguistiche, questa tecnologia è ancora in crescita e avanza. La tecnologia PNL lo rende possibile utilizzando la traduzione automatica, che utilizza essenzialmente un programma informatico per tradurre testo e parlato.
Passando da una fase in cui le imprecisioni erano evidenti, la traduzione automatica ha visto miglioramenti con la traduzione automatica neurale (NMT). La NMT ha ulteriormente migliorato il funzionamento della PNL, migliorando così le sue capacità di traduzione.
Ecco i vantaggi della traduzione automatica in PNL:
- I programmi PNL ora possono leggere e tradurre libri, siti Web e dettagli di prodotti in pochi secondi.
- Ha sostanzialmente ridotto i costi e gli sforzi necessari per la traduzione.
- Anche il livello di precisione è aumentato con l’utilizzo di algoritmi di apprendimento automatico.
- Le aziende possono ora personalizzare il processo di traduzione in base alle loro esigenze.
Ciò è possibile perché la NMT sfrutta metodologie di deep learning come le reti neurali ricorrenti (RNN) e i meccanismi di attenzione. Questi migliorano le capacità di un programma di PNL, aumentando la sua gamma di comprensione delle regole linguistiche, dei modelli e della velocità di elaborazione per frasi lunghe e frasi con strutture complesse.
NMT aiuta un programma a convertire le parole in vettori, mettendo insieme parole semanticamente simili. Generando una sequenza di vettori o parole, il programma genera una frase. Da qui, utilizza il framework codificatore-decodificatore per mappare la frase di input in uno spazio vettoriale e il decodificatore invia la frase tradotta all'interfaccia.
Conclusione
La combinazione di NLP, NMT, reti neurali e meccanismi di deep learning sta apportando miglioramenti significativi nel riconoscimento e nella traduzione di testo e parlato. Nonostante tutti i progressi in questo campo, è necessario che interpreti ed editori umani mantengano l’equilibrio. Per le aziende e le aziende che desiderano avere il proprio sistema di interpretazione, contattare Shaip per soluzioni conversazionali su misura basate sull'intelligenza artificiale dotate di PNL e traduzione automatica.
