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Programmi come Alexa, in grado di comprendere il linguaggio umano, formano un campo speciale dell'Intelligenza Artificiale (AI) chiamato elaborazione del linguaggio naturale (NLP). La PNL è ampiamente definita come la manipolazione automatica del linguaggio naturale che significa parola e testo forniti dall'uomo da parte di un software. La PNL consente ai computer di comunicare con gli esseri umani nella loro lingua.
All'interno del mondo dell'IA, la PNL rientra in un dominio chiamato machine learning (ML), che si occupa di educare un computer ad apprendere e migliorare proprio come fa il cervello umano. La programmazione di un computer per attività di apprendimento automatico come la NLP viene eseguita con software e dati di formazione.
Per quasi cinque decenni da quando l'IA è stata fondata negli anni '50, Lisp è stato quasi l'unico linguaggio di programmazione utilizzato per il software ML. Con l'inizio del secolo, prima Java e poi Python hanno preso piede nella programmazione ML.
Nell'ultimo decennio, Python è emerso come il linguaggio di programmazione preferito per l'apprendimento automatico. I fattori che hanno contribuito a consolidare Python come leader del pacchetto ML includono semplicità di sintassi, flessibilità e indipendenza dalla piattaforma. Inoltre, poiché il codice Python si legge come un semplice inglese, la curva di apprendimento di Python non è così ripida come quella di Lisp. Sebbene Lisp sia ancora ampiamente utilizzato per i progetti ML, ora gioca in secondo piano rispetto a Python.
Codifica per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Che tu sia un novellino del ML o un programmatore esperto di ML, vuoi adottare Python come linguaggio di programmazione per i tuoi futuri progetti ML. Python raggruppa l'accesso a una serie di eccellenti librerie e framework per AI e ML. Alcune di queste librerie sono elencate di seguito.
- NumPy utilizzato per il calcolo scientifico
- PyTorch utilizzato per la creazione di progetti di deep learning
- Scikit-Learn utilizzato per il data mining e l'analisi dei dati
- SciPy utilizzato per il calcolo avanzato
Le librerie di cui sopra possono funzionare prontamente con framework AI integrati come TensorFlow, Flask, CNTK e Apache Spark.
Tutte queste librerie e framework vengono forniti con un ottimo supporto online nei forum di discussione Python. Python Forum è un esempio di comunità Python molto attiva, mentre Kaggle è una popolare bacheca per discussioni su Python relative alla PNL.
I progetti di PNL mirano a consentire l'interazione tra computer e esseri umani nel linguaggio umano. I progetti NLP, quindi, hanno bisogno che i programmatori software scrivano codice che guidi il computer su come interpretare e rispondere al testo consegnato dall'uomo. L'utilizzo di un linguaggio di programmazione come Python ti consente di sfruttare i vantaggi delle librerie integrate con algoritmi ML di alta qualità che possono ridurre notevolmente la codifica NLP, risparmiando tempo ed energia.
Tecnologie di programmazione della PNL
L'elaborazione del linguaggio naturale si basa sull'apprendimento profondo, un modello di apprendimento automatico che utilizza le reti neurali artificiali (ANN) per imitare il funzionamento del cervello umano. Il deep learning è necessario per la PNL perché è impossibile preprogrammare un computer per gestire le risposte per ogni possibile insieme di testo di input. Invece, il computer deve imparare a determinare il contesto delle parole e misurare il sentimento e l'intento dell'utente umano.
Più di altri tipi di programmazione, lavorare su un'applicazione NLP è un'attività iterativa che è necessario approfondire ripetutamente per migliorare il programma finché non è in grado di interpretare e manipolare il linguaggio umano abbastanza bene per l'attività scelta. Ciò significa scrivere ripetutamente codice aggiuntivo, riscrivere il codice esistente e addestrare il tuo modello di deep learning con set di dati migliori.
Lo sviluppo di una nuova tecnologia NLP da zero richiede molto tempo. Oltre a utilizzare i moduli predefiniti offerti dai linguaggi di programmazione, puoi velocizzare le cose con un modello linguistico esistente in grado di interpretare e generare testi.
Generative Pre-trained Transformer 3 (o GPT-3) è il modello linguistico d'avanguardia che è stato addestrato con ben 175 miliardi di parametri e interpreta e genera testo incredibilmente bene. Puoi gestire l'operatività di GPT-3 con Spell .
Quando scegli un linguaggio di programmazione per il tuo progetto NLP, tieni presente quanto segue:
Python offre un supporto pronto per la NLP. Due librerie Python specifiche per NLP sono NTLK e SpaCy. NLTK è una buona scelta per l'apprendimento e l'esplorazione dei concetti di PNL, ma è lento e non adatto alla produzione. SpaCy è una nuova libreria NLP progettata per essere veloce e pronta per la produzione. Python ha anche il vantaggio di essere più intuitivo e di aver bisogno di meno righe di codice rispetto a Java. Gli svantaggi di Python includono:
- Esecuzione lenta (poiché è un linguaggio interpretato).
- Variabili tipizzate dinamicamente (che possono generare errori di runtime).
- Livelli di accesso al database primitivi.
Pacchetti Java Apache OpenNLP, una libreria per l'elaborazione di testo in linguaggio naturale, e Java Machine Learning Library (JavaML), una raccolta di algoritmi di apprendimento automatico. Java è dotato di un'API molto ricca e, in generale, fornisce una sicurezza migliore rispetto a Python. Uno svantaggio significativo di Java è la lunghezza e la complessità del codice. La natura orientata agli oggetti di Java aumenta la complessità del codice, richiedendo la scansione di numerosi livelli di codice quando si cerca di comprendere la funzionalità o eseguire il debug di un errore.
Lisp è il robusto cavallo di battaglia dell'IA che è stato utilizzato per risolvere molti problemi di PNL. Ma la curva di apprendimento di Lisp è ripida, in parte perché la semantica e la sintassi del linguaggio non sono affatto amichevoli. A Lisp manca anche la gamma di librerie per NLP offerte da Python e Java.
Limitazioni di codifica
La PNL è considerata uno dei problemi più impegnativi nell'informatica e dovrebbe essere sempre utilizzata insieme ai programmatori umani. Questo è obbligatorio perché le combinazioni di tutte le parole nel linguaggio umano e il contesto di ogni parola in ciascuna di queste combinazioni portano a infiniti significati, sentimenti e intenti. Solo un programmatore umano può giudicare adeguatamente le prestazioni di un'applicazione NLP.
I processi NLP sono incentrati su algoritmi selettivi e set di dati di addestramento, entrambi soggetti a miglioramenti iterativi. Se un programma NLP produce errori nei test, spetta al programmatore decidere se è necessario modificare il set di dati di addestramento o se è necessario ricodificare gli algoritmi in uso.
I problemi peculiari della programmazione NLP abbondano. Nessun programma di apprendimento automatico può affrontare ambiguità o sarcasmo. Se un inglese dice Grande gioco! riferendosi alla sconfitta dell'Inghilterra nelle finali di Euro Football Cup 2021, il programma prenderà le parole alla lettera. La codifica NLP soffre anche della mancanza di contesto visivo. Una frase semplice come Take this. non ha senso per un programma di PNL perché non è in grado di distinguere se si tratta di un bicchiere di vino o di uno schiaffo in faccia.
L'ultimo ostacolo che la codifica NLP deve superare, a differenza della codifica normale, è la necessità di un'enorme quantità di potenza di calcolo. La quantità di dati necessaria per eseguire la PNL a livello umano richiede perfettamente uno spazio di memoria e una capacità di elaborazione quasi infiniti. Tali risorse restano al di là anche dei più potenti supercomputer di oggi.
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