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HI-LING

LINGUISTICA AL LICEO

UNIT 2: VIOLATION OF MAXIMS

Lezione 2: Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

 

Definizione:

L'elaborazione del linguaggio naturale o Natural language processing (NLP) è la disciplina che consiste nella costruzione di macchine che sono in grado di manipolare il linguaggio umano (o dati che assomigliano al linguaggio umano) nel modo in cui è scritto, parlato e organizzato.

Concetti chiave

  • Linguaggio umano

  • Intelligenza artificiale (IA)

  • Traduzione automatica

  • Analisi del sentimento

  • Chatbot

  • Chat-GPT

UNITÀ 1: COS'È LA NLP?

Cos'è la NLP? Diamo prima un’occhiata ai termini. Capisci tutte le parole?  

  

Natural language processing è un'area dell'intelligenza artificiale (IA). Le macchine sono in grado di produrre, organizzare e manipolare il linguaggio in modo scritto e parlato. Si sviluppa dalla linguistica computazionale utilizzando il computer per comprendere il linguaggio e per completare diversi compiti utili. I due sottocampi della NLP sono la comprensione del linguaggio naturale (NLU), incentrata sul significato del testo e la generazione del linguaggio naturale (NLG) incentrata sulla generazione del linguaggio da parte di una macchina.

 

Esistono diverse applicazioni dell'elaborazione del linguaggio naturale. Li vedremo in modo più dettagliato dopo il primo esercizio.  

Activity 1: Discussione

La vostra esperienza

Ora faremo un brainstorming con Mentimeter (o Kahoot): potete prima discutere in gruppi di 3 le seguenti domande e poi aggiungere le vostre idee a Mentimeter. Discuteremo le tue idee in classe in 5 minuti. 

  

  • Quando usi il computer per l'apprendimento delle lingue?

  • Che tipo di programmi conosci/utilizzi e perché?

  • Quali altri programmi ti vengono in mente riguardo al linguaggio in relazione alla tecnologia?

  

  

Se c'è più tempo potete fare un'altro un altro esercizio con chat-GPT: chiedete a chat-GPT la seguente domanda: "Cos'è la linguistica computazionale? Spiegalo in modo semplice." 

UNITÀ 2: APPLICAZIONI DELLA NLP

Come abbiamo notato durante la discussione, tutt* voi usate frequentemente la NLP anche inconsciamente e ognuno di noi la usa in molti e diversi modi. Ora daremo uno sguardo alle numerose applicazioni della NLP esistenti. In questa rappresentazione potete vederne alcuni. Diamo un'occhiata: 

  • La traduzione automatica del linguaggio è una delle prime applicazioni, iniziata negli anni '50 e modernizzata attravarso lo sviluppo di nuove tecnologie negli anni '90. Esistono programmi gratuiti come google traduttore, deepl e dict.leo.org. La traduzione non consiste solo nell'analizzare e formare frasi in diverse lingue ma anche nel comprendere il contesto in cui la lingua viene utilizzata. Le stesse parole possono avere significati diversi in frasi diverse. La traduzione automatica consente il servizio di traduzione gratuita e istantanea, ma ci sono ancora domande aperte sui progressi di questo campo. 

  • Assistente intelligente: tutt* di voi potreste conoscerli, gli assistenti intelligenti virtuali sul tuo telefono come Siri e Alexa ci aiutano a risolvere compiti e rispondere alle nostre domande. Possono essere molto utili. Questi sistemi di dialogo parlato possono avere una conversazione reale con qualcuno.  

  • Analisi dei documenti, come ad esempio la correzione automatica degli errori grammaticali su Word. 

  • Le ricerche online utilizzano l'NLP per consentire ai motori di ricerca di comprendere sia il significato esplicito delle parole che l'intento sottostante, permettendo loro di fornire i risultati desiderati basati sulle nostre interrogazioni.

  • Scrittura facilitata: su WhatsApp ad esempio, se stai digitando, vengono visualizzati dei suggerimenti per facilitare la digitazione.  

  • Riepilogo automatico: con programmi come “Resoomer” puoi abbreviare automaticamente i testi e generarne un riassunto.  

  • Il monitoraggio dei social media è una tecnica utilizzata per osservare e analizzare testi, prodotti e profili dei social media utili per un'azienda.

  • I chatbot generano automaticamente una conversazione online su due lati, ad esempio la consulenza online per i negozi online. Con programmi come chat-GPT è possibile generare testi online. 

  • Analisi del sentimento: brevi testi vengono utilizzati per rappresentare emozioni positive, neutre o negative. L'analisi del sentiment viene spesso utilizzata per le recensioni de* client* per piattaforme online o per rilevare commenti online.  

  • Filtraggio della posta elettronica: i messaggi di spam come la pubblicità vengono rilevati e filtrati nello spam. 

  • Convertitori dal testo al parlato è una tecnologia che trasforma il testo in un audio parlato. D'altro canto, i convertitori da parlato a testo facilitano le trascrizioni degli audio. Esistono programmi gratuiti. 

 

 

 

Facciamo un altro esercizio. Riguarda il campo della sentiment analysis. Il compito è quello di analizzare, ognun* per conto suo, le seguenti frasi: Il sentimento è neutro, positivo o negativo. Hai 5 minuti per risolvere il compito e dopo ne discuteremo in classe. 

  

Frasi da analizzare: 

  

  • Mi è davvero piaciuto l'air b&b!  

  • Non sono sicur* se mi piaccia il nuovo design del sito web.  

  • È facile utilizzare questa app mobile.  

  • Nessun* del servizio clienti poteva aiutarmi.  

  • Excel mi confonde moltissimo.  

  • La chat dal vivo è utile.  

Attività 2: Analisi dei sentimenti

Analizzare le enunciazioni

positivo neutrale positivo negativo negativo positivo

Pensiero finale per questa lezione

La NLP è un vasto campo della linguistica computazionale integrata nella vita di tutti i giorni. Le applicazioni della NLP sono ampie, molto utili e semplificano diversi compiti. Viene svolta molta ricerca sulla NLP, il campo cresce costantemente ma c'è ancora molto lavoro da fare in futuro.

 

Quale delle applicazioni della NLP usi? E perché e in quali situazioni le usi?

Quali altre applicazioni della NLP che non esistono ancora potrebbero essere utili?

Fonti utilizzate

 

TESTI

Hirschberg, J., & Manning, C. D. (2015, July 17). Advances in natural language processing.   https://nlp.stanford.edu/~manning/xyzzy/Hirschberg-Manning-Science-2015.pdf  

  

A complete guide to natural language processing (2023, January 11). 

https://www.deeplearning.ai/resources/natural-language-processing/  

 

ILLUSTRAZIONI

Datasciencedojo (September 8). Applications of natural language processing. https://datasciencedojo.com/blog/natural-language-processing-applications/# 

 

Centric (2022, August 5). Sentiment Analysis: Way beyond polarity.

https://centricconsulting.com/blog/sentiment-analysis-way-beyond-polarity/ 

 

Dataiku (2021, February 4). Natural language processing: How it works.

https://blog.dataiku.com/natural-language-processing-how-it-works-in-plain-english

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