Introduzione
Per consentire ai sistemi informatici di interpretare l'oggetto di un testo in modo simile a come fanno gli esseri umani, si utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), un'area all'interno dell'IA che si occupa della comprensione della lingua scritta o parlata e della risposta adeguata. L'analisi del testo descrive i processi NLP che estraggono informazioni da testo non strutturato.
Alcuni casi d'uso comuni di analisi del testo NLP sono:
- Conversione da voce a testo e da testo a voce Ad esempio, generare sottotitoli per i video.
- Traduzione automatica. Ad esempio, tradurre un testo dall'inglese al giapponese.
- Classificazione del testo. Ad esempio, etichettare un messaggio di posta elettronica come posta indesiderata o non indesiderata.
- Estrazione di entità. Ad esempio, estrarre parole chiave o nomi da un documento.
- Risposta alle domande. Ad esempio, fornire risposte a domande come "Qual è la capitale della Francia?"
- Sintesi del testo. Ad esempio, generare un breve riepilogo di un paragrafo da un documento a più pagine.
Storicamente, l'elaborazione del linguaggio naturale è stata difficile perché il nostro linguaggio è complesso e i computer trovano difficile comprendere il testo. In questo modulo, si apprenderà in che modo gli sviluppi nell'IA e in particolare nell'elaborazione del linguaggio naturale hanno portato ai modelli che usiamo oggi.
Verranno ora esaminati alcuni principi generali e tecniche comuni usate per eseguire l'analisi del testo e altre attività di elaborazione del linguaggio naturale.