La comprensione del linguaggio naturale (NLU) è un sottodominio dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'apprendimento automatico (ML) che si concentra sull'interpretazione, analisi ed estrazione del significato dal linguaggio umano così come si presenta naturalmente in forma scritta o parlata. La NLU consente alle macchine di comprendere le sfumature, il contesto e l'intento dietro testi o dati vocali linguisticamente complessi e non strutturati. Attraverso questa comprensione, elabora le informazioni linguistiche in un modo più adattabile, dinamico e reattivo al linguaggio umano reale, rendendo le interazioni dell’utente con i sistemi basati sull’intelligenza artificiale più fluide e intuitive.
Da un punto di vista tecnico, la NLU coinvolge numerosi processi complessi, come la tokenizzazione, il tagging di parti del discorso, l'analisi sintattica, l'etichettatura dei ruoli semantici e la risoluzione delle coreferenze. Queste attività aiutano a rivelare relazioni significative tra parole, frasi e frasi all'interno di un determinato testo. Inoltre, le tecniche NLU si estendono oltre la struttura e il significato linguistico prendendo in considerazione altri aspetti della comunicazione, come la pragmatica, l’analisi del discorso e l’analisi dei sentimenti. Questo approccio globale consente ai sistemi potenziati con funzionalità NLU di comprendere e rispondere in modo efficace agli input e al feedback degli utenti, identificare le ambiguità e gestire una varietà di attività legate alla lingua.
Esistono diversi algoritmi e modelli utilizzati per raggiungere la NLU, alcuni dei quali includono sistemi basati su regole, algoritmi di apprendimento automatico, tecniche di deep learning e loro combinazioni. L'emergere di algoritmi più avanzati e basati sui dati, come le reti neurali profonde (DNN) e modelli basati su trasformatori (ad esempio BERT, GPT-3), ha migliorato significativamente l'efficacia della NLU negli ultimi anni. Questi progressi hanno portato a notevoli progressi in molti casi d'uso, come ad esempio
- Classificazione del testo: categorizzazione dei dati di testo in categorie predefinite.
- Riconoscimento di entità nominate: identificare e classificare entità, come nomi, organizzazioni, luoghi, ecc., all'interno di un testo.
- Risposte alle domande: fornire risposte accurate e significative a domande sul linguaggio naturale.
- Riepilogo: creazione di riassunti concisi e coerenti da grandi volumi di testo.
- Traduzione automatizzata: conversione di testo o parlato da una lingua all'altra mantenendo contesto e significato.
- Riconoscimento dell'intento: determinare lo scopo o l'obiettivo dietro un dato input dell'utente.
- Analisi del sentimento: interpretazione e classificazione delle emozioni (positive, negative, neutre, ecc.) espresse in dati testuali o vocali.
Poiché la tecnologia NLU continua a svilupparsi e a raggiungere livelli di sofisticazione sempre più elevati, è diventata una componente essenziale di varie applicazioni di intelligenza artificiale e ML in diversi settori. Ad esempio, la NLU è stata determinante nello sviluppo di interfacce uomo-computer come assistenti virtuali e chatbot, che si basano sulla comprensione e interpretazione accurate degli input degli utenti per fornire risposte pertinenti e significative. Inoltre, NLU ha trovato utilità nell'analisi del testo, nelle ricerche di mercato, nel monitoraggio dei social media, nell'assistenza clienti e altro ancora.
AppMaster, una potente piattaforma no-code per la creazione di applicazioni backend, web e mobili, esemplifica il modo in cui NLU può essere integrata in soluzioni software per semplificare le interazioni degli utenti e migliorare l'esperienza complessiva dell'utente. Sfruttando le funzionalità NLU, AppMaster consente alla sua vasta gamma di clienti, comprese le piccole imprese e le imprese, di creare facilmente applicazioni intuitive e facili da usare, indipendentemente dal loro livello di competenza. Ciò si traduce in definitiva in uno sviluppo applicativo più efficiente e in costi inferiori, consentendo ai clienti di concentrarsi sul raggiungimento dei risultati aziendali senza preoccuparsi dei complessi dettagli della tecnologia NLU.
Infine, è essenziale evidenziare l'importanza dei dati per il successo dell'implementazione della NLU. La qualità e la quantità dei dati utilizzati per addestrare i modelli NLU svolgono un ruolo fondamentale nel determinarne le prestazioni e l'accuratezza. Di conseguenza, investire nell’acquisizione di dati di alta qualità e in annotazioni appropriate è vitale per raggiungere il livello di comprensione e interpretazione desiderato. Inoltre, i continui progressi nella ricerca sull’intelligenza artificiale e sul machine learning continueranno senza dubbio a contribuire all’espansione e al miglioramento delle tecniche NLU, rendendole un aspetto sempre più indispensabile nello sviluppo di applicazioni moderne.
