Il trattamento automatico del linguaggio naturale (TALN) comprende l’insieme di metodi e tecnologie che permettono alle macchine di comprendere, generare, interpretare o manipolare il linguaggio umano in forma testuale o vocale. Situato all’incrocio tra linguistica, informatica e intelligenza artificiale, il TALN mira a dotare i computer di capacità linguistiche, tenendo conto della complessità, ambiguità e ricchezza delle lingue naturali. Questo campo si distingue dai sistemi che trattano linguaggi formali (come i linguaggi di programmazione), poiché deve gestire ambiguità semantica, polisemia, sintassi variabile e contestualizzazione implicita propri del linguaggio umano.
Casi d’uso ed esempi
Il TALN trova applicazione in molti contesti: analisi del sentiment nei social media, traduzione automatica (Google Translate, DeepL), generazione di testo (chatbot, assistenti vocali), sintesi e riassunto automatico di documenti, estrazione di informazioni (motori di ricerca, monitoraggio automatico), correzione grammaticale, riconoscimento e sintesi vocale.
Ad esempio, i sistemi di risposta automatica alle email utilizzano il TALN per comprendere il contenuto e suggerire risposte appropriate. Le aziende impiegano il TALN per analizzare i feedback dei clienti e individuare tendenze o criticità emergenti.
Principali strumenti software, librerie, framework
Tra i framework e le librerie più diffusi nel TALN troviamo NLTK (Python), spaCy, Stanford NLP, OpenNLP e CoreNLP. Per il deep learning, sono rilevanti Transformers (Hugging Face), Fairseq (Facebook), BERT, GPT e T5. Il riconoscimento vocale si basa spesso su Kaldi, DeepSpeech o Wav2Vec. Per la traduzione automatica, sono usati MarianNMT e OpenNMT.
Sviluppi recenti, evoluzioni e tendenze
I principali progressi recenti si basano su modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), come GPT-4, BERT o LLaMA, capaci di affrontare compiti complessi di comprensione, generazione e traduzione del testo con prestazioni vicine a quelle umane. Le tendenze includono l’integrazione del TALN in sistemi multimodali (testo, immagine, audio), l’ottimizzazione dei modelli per l’efficienza delle risorse e il miglioramento della robustezza rispetto a bias ed errori linguistici. Inoltre, la personalizzazione del TALN per ambiti o settori specifici (sanità, diritto, finanza) è sempre più diffusa.