Progetto di un Chatbot IA con NLP e Python – Puntata 1

I chatbot non sono altro che applicazioni software utilizzate da aziende o altre entità per condurre una conversazione automatica tra un essere umano e un sistema di Intelligenza Artificiale (IA). Queste conversazioni possono avvenire tramite testo o voce. I chatbot sono tenuti a comprendere e imitare la conversazione umana mentre interagiscono con persone di tutto il mondo. Dal primo chatbot creato fino ad Alexa di Amazon, i chatbot hanno fatto molta strada. In questo progetto/tutorial, tratteremo tutte le nozioni di base necessarie per creare un chatbot in grado di comprendere l'interazione umana e anche rispondere di conseguenza. Il progetto prevede l’utilizzo di API di riconoscimento vocale e anche modelli pre-addestrati nei processi di riconoscimento vocale e un algoritmo di Intelligenza Artificiale. In questa prima puntata, descriveremo i concetti di base dei chatbot e della tecnologia di elaborazione del linguaggio naturale NLP.

Introduzione - Chatbot e NLP

Il progetto che presenteremo nel corso delle varie puntate ci consentirà di realizzare un chatbot per conversare con un attuale sistema di Intelligenza Artificiale: il “chatbot IA”. Per ottenere una conversazione con una IA, sono necessari alcuni strumenti pre-addestrati che possono aiutarci a realizzare un sistema di chatbot IA. Il Natural Language Processing o NLP è uno di questi strumenti. NLP è un prerequisito per questo progetto in quanto consente ai computer e agli algoritmi di comprendere le interazioni umane attraverso vari linguaggi. Per elaborare una grande quantità di dati in linguaggio naturale, un'Intelligenza Artificiale avrà sicuramente bisogno di NLP. Attualmente, sono in corso una serie di ricerche su NLP per migliorare i chatbot IA e aiutarli a comprendere le complicate sfumature delle conversazioni umane.

La tecnologia NLP

La tecnologia NLP può aiutare una macchina a comprendere il linguaggio umano e le parole pronunciate. La NLP combina la linguistica computazionale che è la modellazione basata su regole della lingua parlata umana con algoritmi intelligenti come algoritmi statistici, automatici e di apprendimento profondo. La combinazione di queste tecnologie crea gli assistenti vocali intelligenti e i chatbot che si potrebbero utilizzare nella vita di tutti i giorni. Possono verificarsi una serie di errori umani, differenze e intonazioni speciali che gli umani usano ogni giorno nel loro discorso. La tecnologia NLP consente alla macchina di comprendere, elaborare e rispondere rapidamente a grandi volumi di testo in tempo reale. Nella vita di tutti i giorni, abbiamo sicuramente incontrato la tecnologia NLP in App GPS a guida vocale, assistenti virtuali, App per la creazione di note vocali e altri chatbot di supporto per App.

Questa tecnologia ha trovato immensi casi d'uso nella sfera aziendale in cui viene utilizzata per semplificare i processi, monitorare la produttività dei dipendenti e aumentare l'efficienza delle vendite e del post-vendita. Il compito di interpretare e rispondere al linguaggio umano implica molte sfide che descriveremo in questo articolo. In effetti, gli umani impiegano anni per superare queste sfide e imparare una nuova lingua da zero. I programmatori hanno integrato molte funzioni nella tecnologia NLP per creare una tecnologia che è possibile utilizzare per comprendere il linguaggio umano, elaborare e restituire una risposta adeguata. Le funzioni di NLP sono utilizzate per la scomposizione del testo umano e dei segnali audio dai dati vocali in modi che possano essere analizzati e convertiti in dati comprensibili al computer. Alcune delle funzioni incluse nell'importazione di dati NLP sono le seguenti:

Riconoscimento vocale: il riconoscimento vocale o la conversione da voce a testo è un processo incredibilmente importante coinvolto nell'analisi vocale. L’etichettatura vocale o grammaticale è un sottoprocesso di riconoscimento vocale che consente ad un computer di scomporre il discorso e contrassegnarlo con contesto implicito, accento o altri punti di definizione del parlato.

Senso della parola: nel linguaggio umano, una parola può avere molteplici significati. Il processo di distinzione del senso delle parole è un'analisi semantica che seleziona il significato di una data parola che meglio si adatta ad essa nel contesto dato. Ad esempio, questo processo aiuta a decidere se una parola è un verbo o un pronome.

Riconoscimento di entità denominate (NEM): la funzione NEM identifica parole e frasi come entità utili, ad esempio "Davide" è il nome di una persona e "Italia" è il nome di un paese.

Analisi del sentimento: il linguaggio umano contiene spesso sentimenti e sfumature. Estrarre queste sfumature e contesti nascosti come atteggiamento, sarcasmo, paura o gioia è forse il compito più difficile intrapreso dai processi NLP. La Figura 1 illustra lo schema a blocchi semplificato di un’architettura di un chatbot con NLP.

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