Cos’è NLU (Natural Language Understanding)?

La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è un concetto tecnico all’interno dell’argomento più ampio dell’elaborazione del linguaggio naturale. L’NLU è il processo responsabile della traduzione di parole umane naturali in un formato che un computer può interpretare. In sostanza, prima che un computer possa elaborare i dati del linguaggio, deve capire i dati.

Le tecniche per l’NLU includono l’uso di sintassi e regole grammaticali comuni per abilitare un computer a capire il significato e il contesto del linguaggio umano naturale. L’obiettivo finale di queste tecniche è che un computer abbia una comprensione “intuitiva” del linguaggio, in grado di scrivere e capire il linguaggio proprio come fa un essere umano, senza dover costantemente fare riferimento alle definizioni delle parole.

Definizione di NLU (Natural Language Understanding)

Ci sono numerose tecniche che gli scienziati informatici e gli esperti di NLP utilizzano per abilitare i computer a capire il linguaggio umano. La maggior parte di queste tecniche rientra nella categoria dell'”analisi sintattica”. Le tecniche di analisi sintattica includono:

• lemmatizzazione
• stemming
• segmentazione delle parole
• analisi
• segmentazione morfologica
• divisione delle frasi
• etichettatura delle parti del discorso

Queste tecniche di analisi sintattica applicano regole grammaticali a gruppi di parole e tentano di utilizzare queste regole per derivare il significato. Al contrario, l’NLU opera utilizzando tecniche di “analisi semantica”.

L’analisi semantica applica algoritmi del computer al testo, tentando di capire il significato delle parole nel loro contesto naturale, invece di affidarsi ad approcci basati su regole. La correttezza/erroneità grammaticale di una frase non necessariamente si correla con la validità di una frase. Possono esserci frasi che sono grammaticalmente corrette ma senza significato, e frasi che sono grammaticalmente errate ma hanno un significato. Al fine di distinguere gli aspetti più significativi delle parole, l’NLU applica una varietà di tecniche intese a rilevare il significato di un gruppo di parole con minore affidamento sulla struttura grammaticale e sulle regole.

L’NLU è un campo in evoluzione e in continua trasformazione, ed è considerato uno dei problemi più difficili dell’IA. Vengono sviluppate varie tecniche e strumenti per dare alle macchine una comprensione del linguaggio umano. La maggior parte dei sistemi NLU ha componenti fondamentali in comune. È richiesta una lessicografia per la lingua, così come un tipo di parser del testo e regole grammaticali per guidare la creazione di rappresentazioni del testo. Il sistema richiede anche una teoria della semantica per abilitare la comprensione delle rappresentazioni. Vengono utilizzate varie teorie semantiche per interpretare il linguaggio, come l’analisi semantica stocastica o la semantica naïve.

Tecniche comuni di NLU includono:

• Riconoscimento di entità nominate
• Disambiguazione del significato delle parole

Il Riconoscimento di entità nominate è il processo di riconoscimento di “entità nominate”, che sono persone, luoghi e cose importanti. Il Riconoscimento di entità nominate opera distinguendo concetti fondamentali e riferimenti in un corpo di testo, identificando entità nominate e collocandole in categorie come luoghi, date, organizzazioni, persone, opere, ecc. Vengono utilizzati modelli supervisionati basati su regole grammaticali per eseguire compiti di Riconoscimento di entità nominate.

La Disambiguazione del significato delle parole è il processo di determinazione del significato, o senso, di una parola in base al contesto in cui appare la parola. La Disambiguazione del significato delle parole spesso utilizza etichettatori delle parti del discorso per contestualizzare la parola bersaglio. I metodi supervisionati di Disambiguazione del significato delle parole includono l’uso di macchine a vettori di supporto e apprendimento basato sulla memoria. Tuttavia, la maggior parte dei modelli di Disambiguazione del significato delle parole sono modelli semi-supervisionati che utilizzano sia dati etichettati che non etichettati.

Esempi di NLU (Natural Language Understanding)

Esempi comuni di NLU includono Ragionamento automatico, Routing automatico dei biglietti, Traduzione automatica e Risposta alle domande.

Ragionamento automatico

Il ragionamento automatizzato è una disciplina che mira a dare alle macchine una sorta di logica o ragionamento. È un ramo della scienza cognitiva che si sforza di fare deduzioni basate su diagnosi mediche o di risolvere automaticamente teoremi matematici. L’NLU viene utilizzato per aiutare a raccogliere e analizzare le informazioni e generare conclusioni basate sulle informazioni.

Routing automatico dei biglietti

L’NLU viene spesso utilizzato per automatizzare i compiti di servizio clienti. Quando viene generato un biglietto di servizio clienti, i chatbot e altre macchine possono interpretare la natura fondamentale del bisogno del cliente e indirizzarlo al reparto corretto. Le aziende ricevono migliaia di richieste di supporto ogni giorno, quindi gli algoritmi NLU sono utili per la priorità dei biglietti e per abilitare gli agenti di supporto a gestirli in modi più efficienti.

Traduzione automatica

È difficile tradurre con precisione il discorso o il testo da una lingua all’altra. In effetti, la traduzione automatica è uno dei problemi più difficili dell’NLP e dell’NLU. Molti sistemi di traduzione automatica si basano su regole linguistiche per tradurre tra le lingue, ma i ricercatori stanno perseguendo metodi più sofisticati per tradurre tra le lingue. La traduzione automatica NLU tenta di abilitare una traduzione più precisa preservando il contesto e le informazioni semantiche associate al testo di destinazione. I sistemi di traduzione automatica più precisi combinano regole linguistiche con algoritmi che estraono il significato semantico.

Risposta alle domande

Il riconoscimento vocale utilizza le tecniche NLU per far sì che i computer capiscano le domande poste con linguaggio naturale. L’NLU viene utilizzato per dare agli utenti del dispositivo una risposta nel loro linguaggio naturale, invece di fornire loro un elenco di possibili risposte. Quando si chiede a un assistente digitale una domanda, l’NLU viene utilizzato per aiutare le macchine a capire le domande, selezionando le risposte più appropriate in base a caratteristiche come entità riconosciute e il contesto di precedenti dichiarazioni.