Introduzione al Natural Language Processing (NLP)

Che cos’è l’elaborazione del linguaggio naturale?

L’ NLP è un modo per consentire ai computer di analizzare, comprendere e trarre il significato dal linguaggio umano in modo intelligente e utile. Utilizzando NLP, gli sviluppatori possono organizzare e strutturare le conoscenze per eseguire compiti quali la riepilogazione automatica, la traduzione, il riconoscimento delle entità, l’analisi del sentimento, il riconoscimento vocale e la segmentazione degli argomenti.

Nonostante la lingua sia una delle cose più semplici da imparare per gli esseri umani, l’ambiguità del linguaggio è ciò che rende difficile la sua elaborazione. Il linguaggio umano infatti è raramente preciso per cui occorre comprendere non solo le parole ma anche i concetti e come entrambi sono collegati insieme per creare significato.

Cosa possono utilizzare gli sviluppatori NLP?

L’ NLP è tipicamente basato su algoritmi di machine learning. Invece di codificare manualmente grandi serie di regole, l’ NLP può contare sull’ apprendimento macchina per imparare automaticamente queste regole e restituire un’ inferenza statistica. In generale, più dati si analizzano, più accurato sarà il modello.

Librerie NLP Open Source

Queste librerie forniscono le funzioni algoritmiche gratuite attraverso delle interfacce (API) senza dover configurare server né fornire e infrastrutture.

– Apache OpenNLP: un toolkit di apprendimento macchina che fornisce i tokenizers, la segmentazione della frase, la codifica part-of-speech, l’estrazione di entità, il taglio, l’analisi, la risoluzione di cooccorrense e altro ancora.

– Natural Language Toolkit (NLTK): una libreria Python che fornisce i moduli per l’elaborazione di testo, classificazione, tokenizing, stemming, tagging, analisi e altro ancora.

– Standford NLP: una suite di strumenti NLP che forniscono un tagging part-of-speech, il riconoscimento entità, il sistema di risoluzioni di coreference, l’analisi sentimentale e altro ancora.

– MALLET: un pacchetto Java che fornisce Latent Dirichlet Allocation, classificazione dei documenti, clustering, modellazione degli argomenti, estrazione di informazioni e altro ancora.

Gli algoritmi NLP possono essere estremamente utili per gli sviluppatori web, fornendo loro gli strumenti chiavi per creare applicazioni avanzate e prototipi.