Il trattamento dei dati del linguaggio naturale (TDLN) comprende l'insieme di metodi, algoritmi e tecnologie che consentono alle macchine di comprendere, analizzare, generare e manipolare il linguaggio umano in formato digitale. Questo campo, all'incrocio tra linguistica computazionale e intelligenza artificiale, mira a far comprendere ai computer le sfumature del linguaggio, sia scritto che parlato. A differenza dei sistemi di elaborazione dati strutturati, il TDLN si distingue per la capacità di gestire ambiguità, contesto, ironia e la complessità semantica insita nel linguaggio naturale.
Casi d'uso ed esempi di applicazione
Il TDLN è fondamentale in applicazioni come assistenti vocali, analisi del sentiment sui social network, traduzione automatica, generazione di testo, riassunto automatico di documenti e rilevamento di spam. In ambito medico permette l'analisi delle cartelle cliniche, mentre in finanza facilita l'estrazione di informazioni da rapporti e notizie. Chatbot e sistemi di risposta automatica si basano fortemente su queste tecniche.
Principali strumenti software, librerie, framework
Strumenti e librerie chiave per il TDLN includono: spaCy, NLTK (Natural Language Toolkit), Stanford NLP, AllenNLP, Transformers di Hugging Face e Gensim. Piattaforme cloud come Google Cloud Natural Language API, AWS Comprehend e Azure Text Analytics offrono soluzioni pronte all'uso.
Ultimi sviluppi, evoluzioni e tendenze
Le recenti innovazioni sono trainate dai grandi modelli linguistici (LLM) come GPT, BERT o T5, che utilizzano il deep learning per raggiungere prestazioni senza precedenti in comprensione e generazione di testo. Le tendenze attuali includono la specializzazione dei modelli per domini specifici (medico, legale), il miglioramento del multilinguismo e la riduzione dell'impatto ambientale. L'integrazione del TDLN in sistemi embedded e mobili è in rapida crescita.