Applicazioni della PNL

Natural Language Processing (NLP) è una tecnologia emergente che deriva varie forme di AI che vediamo nei tempi presenti e il suo utilizzo per la creazione di un'interfaccia continua e interattiva tra esseri umani e macchine continuerà ad essere una priorità assoluta per l'oggi e il domani applicazioni sempre più cognitive. Qui, discuteremo di alcune delle applicazioni molto utili della PNL.

Traduzione automatica

La traduzione automatica (MT), processo di traduzione di una lingua di origine o di un testo in un'altra lingua, è una delle applicazioni più importanti della PNL. Possiamo comprendere il processo di traduzione automatica con l'aiuto del seguente diagramma di flusso:

Tipi di sistemi di traduzione automatica

Esistono diversi tipi di sistemi di traduzione automatica. Vediamo quali sono i diversi tipi.

Sistema MT bilingue

I sistemi di traduzione automatica bilingue producono traduzioni tra due lingue particolari.

Sistema MT multilingue

I sistemi di traduzione automatica multilingue producono traduzioni tra qualsiasi coppia di lingue. Possono essere di natura unidirezionale o bidirezionale.

Approcci alla traduzione automatica (MT)

Vediamo ora di conoscere gli importanti approcci alla traduzione automatica. Gli approcci alla MT sono i seguenti:

Approccio MT diretto

È meno popolare ma l'approccio più antico di MT. I sistemi che utilizzano questo approccio sono in grado di tradurre SL (lingua di origine) direttamente in TL (lingua di destinazione). Tali sistemi sono di natura bilingue e unidirezionale.

Approccio interlingua

I sistemi che utilizzano l'approccio Interlingua traducono SL in un linguaggio intermedio chiamato Interlingua (IL) e poi traducono IL in TL. L'approccio Interlingua può essere compreso con l'aiuto della seguente piramide MT:

Approccio al trasferimento

Tre fasi sono coinvolte in questo approccio.

  • Nella prima fase, i testi in lingua di origine (SL) vengono convertiti in rappresentazioni astratte orientate a SL.

  • Nella seconda fase, le rappresentazioni orientate alla SL vengono convertite in rappresentazioni orientate al linguaggio di destinazione equivalente (TL).

  • Nella terza fase, viene generato il testo finale.

Approccio MT empirico

Questo è un approccio emergente per MT. Fondamentalmente, utilizza una grande quantità di dati grezzi sotto forma di corpora paralleli. I dati grezzi sono costituiti dal testo e dalle loro traduzioni. Le tecniche di traduzione automatica basate sull'analogia, basate su esempi e sulla memoria utilizzano l'approccio MT empirico.

Lotta allo spam

Uno dei problemi più comuni in questi giorni sono le email indesiderate. Ciò rende i filtri antispam tanto più importanti perché è la prima linea di difesa contro questo problema.

Il sistema di filtraggio dello spam può essere sviluppato utilizzando la funzionalità PNL considerando i principali problemi di falsi positivi e falsi negativi.

Modelli NLP esistenti per il filtraggio dello spam

Di seguito sono riportati alcuni modelli PNL esistenti per il filtraggio dello spam:

Modellazione N-gram

Un modello N-Gram è una porzione di N caratteri di una stringa più lunga. In questo modello, N-grammi di diverse lunghezze vengono utilizzati contemporaneamente nell'elaborazione e nel rilevamento delle e-mail di spam.

Parola derivante

Gli spammer, generatori di e-mail di spam, di solito cambiano uno o più caratteri delle parole di attacco nei loro spam in modo che possano violare i filtri antispam basati sul contenuto. Questo è il motivo per cui possiamo affermare che i filtri basati sui contenuti non sono utili se non riescono a comprendere il significato delle parole o delle frasi nell'email. Al fine di eliminare tali problemi nel filtraggio dello spam, è stata sviluppata una tecnica di derivazione delle parole basata su regole, che può abbinare parole che si assomigliano e suonano allo stesso modo.

Classificazione bayesiana

Questa è ormai diventata una tecnologia ampiamente utilizzata per il filtraggio dello spam. L'incidenza delle parole in un'e-mail viene misurata rispetto alla sua presenza tipica in un database di messaggi di posta elettronica non richiesti (spam) e legittimi (ham) con una tecnica statistica.

Riepilogo automatico

In questa era digitale, la cosa più preziosa sono i dati o si può dire informazioni. Tuttavia, siamo davvero utili oltre alla quantità di informazioni richiesta? La risposta è "NO" perché le informazioni sono sovraccariche e il nostro accesso alla conoscenza e alle informazioni supera di gran lunga la nostra capacità di comprenderle. Abbiamo un serio bisogno di riassunti automatici di testo e informazioni perché il flusso di informazioni su Internet non si fermerà.

Il riepilogo del testo può essere definito come la tecnica per creare un riepilogo breve e accurato di documenti di testo più lunghi. Il riepilogo automatico del testo ci aiuterà con le informazioni pertinenti in meno tempo. L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) gioca un ruolo importante nello sviluppo di una sintesi automatica del testo.

Rispondere alle domande

Un'altra applicazione principale dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è la risposta alle domande. I motori di ricerca mettono le informazioni del mondo a portata di mano, ma mancano ancora quando si tratta di rispondere alle domande poste dagli esseri umani nel loro linguaggio naturale. Abbiamo anche grandi aziende tecnologiche come Google che stanno lavorando in questa direzione.

La risposta alle domande è una disciplina dell'informatica nei settori dell'IA e della PNL. Si concentra sulla costruzione di sistemi che rispondono automaticamente alle domande poste dagli esseri umani nel loro linguaggio naturale. Un sistema informatico che comprende il linguaggio naturale ha la capacità di un sistema di programmazione di tradurre le frasi scritte dagli esseri umani in una rappresentazione interna in modo che le risposte valide possano essere generate dal sistema. Le risposte esatte possono essere generate facendo sintassi e analisi semantica delle domande. Il divario lessicale, l'ambiguità e il multilinguismo sono alcune delle sfide per la PNL nella costruzione di un buon sistema di risposta alle domande.

Sentiment Analysis

Un'altra importante applicazione dell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è l'analisi del sentiment. Come suggerisce il nome, l'analisi del sentiment viene utilizzata per identificare i sentimenti tra diversi post. Viene anche utilizzato per identificare il sentimento in cui le emozioni non sono espresse in modo esplicito. Le aziende utilizzano l'analisi del sentiment, un'applicazione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per identificare l'opinione e il sentiment dei propri clienti online. Aiuterà le aziende a capire cosa pensano i loro clienti dei prodotti e dei servizi. Le aziende possono giudicare la loro reputazione complessiva dai post dei clienti con l'aiuto dell'analisi del sentiment. In questo modo, possiamo dire che oltre a determinare la semplice polarità, l'analisi del sentiment comprende i sentimenti nel contesto per aiutarci a capire meglio cosa c'è dietro l'opinione espressa.