La comunicazione è l’essenza dell’esperienza umana e, nel mio lavoro quotidiano, osservo come l’Elaborazione del Linguaggio Naturale nel ML (Machine Learning) stia cambiando il modo in cui le macchine comprendono ciò che diciamo. Il campo del Natural Language Processing, o NLP, utilizza sofisticate tecniche di Intelligenza Artificiale per trasformare il linguaggio naturale in una forma che i computer possono non solo comprendere ma anche elaborare in maniera intelligente.
Ricordo quando le prime applicazioni di NLP erano strumenti semplici come i correttori ortografici, ma oggi assistiamo a un’evoluzione straordinaria grazie all’Intelligenza Artificiale e al Machine Learning. Siamo arrivati a un punto in cui possiamo dialogare con le macchine e aspettarci risposte sensate, che sia un’indicazione stradale o un’analisi complessa di testi. Ecco perché ho deciso di guidarvi attraverso il meraviglioso mondo dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale nel ML e le sue incredibili applicazioni.
Punti Chiave
- Il NLP permette alle macchine di “capire” la comunicazione umana.
- L’integrazione di Intelligenza Artificiale e Machine Learning è essenziale per il progresso del NLP.
- Le capacità di comprensione del linguaggio dei computer si estendono oltre la semplice traduzione ai complessi scambi conversazionali.
- L’analisi dei testi offre preziose indicazioni per le strategie aziendali e il miglioramento del servizio clienti.
- Il NLP è una tecnologia in continua evoluzione che promette ulteriori miglioramenti nell’interazione uomo-macchina.
Introduzione al Natural Language Processing
Nel mio viaggio quotidiano attraverso il mondo digitale, mi imbatto costantemente nella tecnologia che anima i nostri dispositivi più sofisticati e permette loro di comprendere la nostra lingua: il Natural Language Processing. Questo campo d’azione si avvale di algoritmi di Intelligenza Artificiale per trasformare il linguaggio naturale in qualcosa di interpretabile dalle macchine. Si tratta di una componente chiave non solo per la funzionalità dei moderni assistenti virtuali, ma anche per una vasta gamma di applicazioni aziendali volte all’Analisi del testo e all’Interpretazione del linguaggio.
Che cos’è il Natural Language Processing (NLP)
Sapevate che quando parlate con Siri o scrivete a un chatbot siete già partecipi del mondo dell’NLP? Il Natural Language Processing abbraccia l’uso di tecnologie avanzate per permettere una comunicazione fluida e intuitiva tra noi e le macchine. Impiegando algoritmi sempre più evoluti, il campo dell’NLP è cresciuto esponenzialmente insieme alle recenti innovazioni nel Machine Learning e Deep Learning, arrivando a stupirci per la sua capacità di processare il linguaggio umano in maniera quasi naturale.
L’evoluzione del NLP nell’era del Machine Learning
Il legame tra NLP e Machine Learning è ormai indissolubile. Modelle come il Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3), con milioni di parametri addestrati, rendono oggi possibile una comprensione del linguaggio che va oltre la semplice analisi testuale. Il Machine Learning ha permesso all’NLP di passare da una semplice decodifica di parole scritte a una vera e propria interpretazione del linguaggio, con la possibilità di discernere il sentimento, l’intento e persino le sfumature culturali che permeano il nostro modo di comunicare.
L’importanza del NLP nelle interazioni quotidiane e nelle attività aziendali
L’NLP non è limitato alle nostre interazioni con gli assistenti vocali; esso rappresenta una risorsa preziosa anche in contesti aziendali. L’Analisi del testo attraverso l’NLP fornisce alle aziende una comprensione più profonda dei loro dati non strutturati, come feedback dei clienti e comunicazioni interne, rendendoli uno strumento potente della Business Intelligence. Inoltre, l’interpretazione del linguaggio apre nuovi orizzonti nella personalizzazione dei servizi al cliente, ottimizzando così l’esperienza d’uso dei consumatori e incrementando la satisfaction aziendale.
Storia e Sviluppo dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale
Mentre mi addentro nella narrazione dell’Elaborazione Automatica del Linguaggio, è evidente come i primordi dell’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) siano radicati in decenni di scoperte e innovazioni tecnologiche.
Osservando il passaggio dalla semplice automazione alla moderna AI Conversazionale, abbiamo visto le macchine evolversi da strumenti di interpretazione rudimentali a complesse entità capaci di interazioni quasi umane.
Fin dagli anni 2000, con l’applicazione di reti neurali artificiali, il paesaggio dell’NLP ha intrapreso un cammino di costante crescita che ha preso una svolta decisiva con l’emergere del Deep Learning, potenziando notevolmente le capacità analitiche e processuali del linguaggio naturale.
La ricerca ha costantemente perseguito l’obiettivo di adeguarsi e interpretare le complessità di lingue come l’italiano, intrisa di idiomi, espressioni regionali, e una ricchezza dialettale notevole—una sfida non da poco per chi cerca di rendere tali aspetti intellegibili ai computer.
La necessità di sviluppare sistemi informatici per analizzare e processare il linguaggio naturale ha dato vita a quel ramo della scienza conosciuto come linguistica computazionale, una disciplina che si colloca all’intersezione tra l’informatica applicata e la comprensione del linguaggio umano.
In definitiva, ripercorrere la storia dell’NLP è come seguire il percorso di crescita di un bambino che apprende a parlare: inizialmente balbuziente e incerto, fino a diventare fluente e sicuro, un viaggio affascinante che testimonia come le relazioni tra umani e macchine stiano raggiungendo nuovi, inaspettati vertici di intelligenza e sensibilità.
Componenti Chiave dell’NLP avanzato nel Machine Learning
Nell’era del Machine Learning e dell’Intelligenza Artificiale, il progresso nell’analisi semantica ha raggiunto vette sorprendenti, rendendo le macchine sempre più capaci di comprendere la ricchezza di significati racchiusi nel linguaggio umano. Esploriamo insieme come le tecniche di Apprendimento Automatico contribuiscono a questo campo stimolante.
Analisi Semantica: Comprendere il significato delle parole
Quando affrontiamo il compito di interpretare il linguaggio, scopriamo l’importanza dell’Analisi Semantica, quell’aspetto dell’NLP che permette alle macchine di cogliere non solo il significato letterale ma anche quello contestuale delle parole, quando inserite in frasi. Ecco un tale compito richiede grande accuratezza e sensibilità.
Apprendimento Automatico per il Trattamento del Linguaggio
Il mio ruolo nel campo dell’NLP si riallaccia alla formazione dei sistemi intelligibili di trattamento della lingua, un processo che vede al suo cuore l’Apprendimento Automatico. Questi sistemi analizzano vasti set di dati testuali per apprendere come le parole si combinano e come acquisiscono significati diversi in base al contesto in cui vengono utilizzate.
Da Strutture Sintattiche a Interpretazione Semantica
Un passaggio cruciale nel mio lavoro è garantire che le strutture sintattiche vengano analizzate in modo che ogni parola o token riveli il suo vero significato. A tale scopo, i modelli di Machine Learning si avvalgono di complesse reti neurali per passare da una pura analisi formale a una profonda interpretazione del linguaggio, tanto che le risposte fornite dalle macchine si avvicinano sempre più a quelle di un interlocutore umano.
Ecco una rappresentazione dei passaggi chiave nell’analisi semantica: dal riconoscimento delle parole al rilevamento di intenti e sentimenti.
| Processo | Descrizione | Applicazione nel NLP |
|---|---|---|
| Tokenizzazione | Suddivisione del testo in unità più piccole (parole, frasi). | Preparazione dei dati testuali per l’analisi |
| Analisi Morfosintattica | Attribuzione di etichette di parte del discorso a ogni token. | Comprensione della struttura grammaticale delle frasi |
| Riconoscimento del Sentimento | Determinazione dell’atteggiamento emotivo del testo. | Valutazione del tono in feedback, recensioni ecc. |
| Riconoscimento di Intenti | Identificazione dello scopo delle frasi inserite. | Adattamento delle risposte a seconda degli intenti rilevati |
Nel mio quotidiano sforzo di migliorare l’Analisi Semantica attraverso l’Apprendimento Automatico, continuo ad essere sorpreso dalle infinite possibilità che l’Interpretazione del Linguaggio riserva per un futuro sempre più interconnesso tra umani e macchine.
Algoritmi e Modelli nel Natural Language Processing
Nella mia esplorazione del Natural Language Processing, mi sono sempre più convinto che il cuore pulsante di questa disciplina sia rappresentato dai Modelli di Machine Learning. È grazie all’Apprendimento Automatico che i modelli diventano più precisi e sofisticati, permettendo alle macchine di comprendere e interpretare il linguaggio umano in modo sempre più efficace.
Uno degli esempi più eccitanti in questo ambito è il modello Generative Pre-trained Transformer 3, noto come GPT-3. La sua capacità di generare testi che sembrano scritti da un essere umano è solo uno dei tanti traguardi raggiunti nel settore.
Il GPT-3 rappresenta una vera e propria rivoluzione nel campo dell’interpretazione del linguaggio naturale, ponendo le basi per realizzazioni future ancora più stupefacenti.
Di seguito, evidenzio l’importanza dell’integrazione dei modelli avanzati di Machine Learning nel NLP e come questi si collochino al centro del costante progresso nell’ambito della comunicazione uomo-macchina.
- La tokenizzazione è il processo di scomposizione del testo in singole parole o frasi, elementi basilari per l’analisi.
- L’etichettatura di parte del discorso (POS tagging) identifica il ruolo grammaticale di ogni parola all’interno delle frasi.
- L’analisi delle entità denominate (Named Entity Recognition, NER) è fondamentale per individuare e classificare elementi specifici come nomi di persone, organizzazioni o luoghi.
| Fase di apprendimento | Tecnica utilizzata | Tipo di modello di ML |
|---|---|---|
| Preelaborazione del testo | Tokenizzazione, POS Tagging, NER | Modelli di base e reti neurali |
| Addestramento del modello | Supervised Learning, Unsupervised Learning | Reti neurali profonde (Deep Learning) |
| Riconoscimento di intenti | Classificazione e Pattern Recognition | GPT-3, BERT, e altri Transformer |
| Analisi del sentimento | Machine learning statistico | Sistemi di classificazione |
La mia mission come esperto di ML nel campo del NLP è quella di contribuire allo sviluppo di modelli sempre più avanzati, capaci di affinare l’interpretazione del linguaggio naturale. Questi progressi non solo migliorano la nostra quotidianità, ma aprono anche nuove frontiere nell’ambito dell’IA conversazionale, rendendo la comunicazione con le macchine un’esperienza sempre più naturale e intuitiva.
Elaborazione del Linguaggio Naturale nel ML
Nella mia quotidiana esplorazione delle frontiere dell’intelligenza artificiale, ho osservato come i Big Data rappresentino un serbatoio inesauribile di opportunità per il Machine Learning. La capacità di interpretare e processare il linguaggio umano attraverso l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) si fonda su una solida base di dati, spesso disordinata ed eterogenea, che necessita di essere organizzata e compresa.
Utilizzo dei Grandi Dati per l’Addestramento dei Modelli di NLP
L’elevato volume di Big Data che si riversa nel NLP viene analizzato per addestrare i sofisticati modelli che, giorno dopo giorno, diventano più agili e competenti nel riconoscere le sottili variazioni del linguaggio umano. I registri di chat e i ticket di assistenza clienti, per esempio, sono preziose fonti d’apprendimento, dove ogni frase comporta una sfumatura d’intento da scoprire e comprendere.
Tecnologie di Machine Learning Applicate al NLP
Nello sviluppo di sistemi di NLP si assiste a un’imprescindibile simbiosi con le Tecnologie di Machine Learning, che alimentano la progressiva evoluzione di questi sistemi. Il Machine Learning è la chiave che svela i meccanismi linguistici nascosti, permettendo di elaborare risposte sempre più affinate e contestualmente pertinenti.
Integrazione dell’Intelligenza Artificiale nei sistemi di NLP
Quando si parla di Intelligenza Artificiale, non si può prescindere dal suo ruolo cruciale all’interno dei sistemi di NLP. L’integrazione con l’AI non solo consente una comprensione più approfondita del linguaggio ma inaugura anche un’era di interazioni umane che sembrano destinate a superare i confini del concepibile, aprendo a scenari in cui comunicare con una macchina sarà indistinguibile dal farlo con un altro essere umano.
Applicazioni Pratiche dell’NLP nel Mondo Business
Nella mia professione, ho avuto l’occasione di osservare da vicino come l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) si sia rivelata un alleato strategico nel settore business. L’analisi del testo, per esempio, gioca un ruolo cruciale nell’interpretazione di flussi di dati aziendali, trasformando semplici email in un tesoro di informazioni. Stiamo parlando di una rivoluzione tecnologica che sta modificando profondamente il concetto stesso di Business Intelligence.
Si parte dall’analisi delle email aziendali: grazie all’NLP, è possibile filtrare e categorizzare automaticamente la posta in arrivo, estrarre i dati essenziali e addirittura intuire le priorità basandosi sul tono e sul contenuto dei messaggi. Questi avanzamenti rappresentano un passo significativo verso un’elevata efficienza operativa e una gestione ottimale delle risorse umane.
Il mio lavoro quotidiano con l’NLP mi conferma che i Chatbot per Assistenza Clienti sono molto più di semplici strumenti di risposta automatizzata: sono diventati consulenti intelligenti capaci di interpretare le richieste dei clienti, offrendo soluzioni personalizzate e, in definitiva, migliorando l’esperienza utente a un livello prima inimmaginabile.
L’impatto dell’NLP non si limita al reparto assistenza clienti, ma si estende all’estrazione di informazioni da documenti legali, rivelando pattern e insight preziosi per la consulenza e il supporto decisionale. L’NLP consente di elaborare grandi volumi di documenti in tempi ridotti, minimizzando il rischio di errori e interpretazioni errate.
Anche l’ambito dei social media non resta escluso: l’NLP permette di monitorare e analizzare le discussioni sui social, valutando il sentiment dell’utenza e fornendo dati concreti per strategie di marketing mirate.
Segue una tabella che sintetizza alcune delle fondamentali applicazioni pratiche dell’NLP nel contesto aziendale:
| Funzione | Applicazione pratica | Benefici per il business |
|---|---|---|
| Analisi delle email | Automazione della gestione delle email aziendali | Ottimizzazione dei flussi di comunicazione interni |
| Chatbot | Supporto automatizzato e personalizzazione delle risposte ai clienti | Miglioramento dell’esperienza cliente e riduzione dei tempi di attesa |
| Social Media Analytics | Valutazione del sentiment e analisi di tendenze | Insight per marketing targetizzato e miglioramento della brand reputation |
| Ricerca intelligente | Ricerca semantica avanzata negli archivi aziendali | Accesso veloce e accurato alle informazioni aziendali rilevanti |
Concludendo questa sezione, posso affermare che l’NLP sta ridefinendo le metodologie di Business Intelligence attraverso applicazioni pratiche che generano un vantaggio competitivo tangibile per chi sa sfruttare le potenzialità di questa tecnologia.
L’Impatto dell’NLP sull’Analisi del Testo e il Text mining
Nel mio percorso professionale, ho visto come l’Elaborazione del Linguaggio Naturale (NLP) sia diventata fondamentale per il Text Mining e l’estrazione di informazioni da dati non strutturati. Le e-mail aziendali, i post sui social media e altri documenti, arricchiscono quotidianamente i database di informazioni utilissime, se solo si sa come interpretarle.
Estrazione di Informazioni da Dati non Strutturati
Grazie all’NLP, oggi è possibile trasformare queste immense quantità di dati in risorse preziose. Dalle date ai nomi delle persone, fino ai riferimenti a luoghi ed eventi, l’NLP consente di identificare e catalogare informazioni vitali per ogni organizzazione.
Rilevazione di Sentimenti e Opinioni tramite Analisi del Testo
L’analisi dei sentimenti è un altro settore in cui l’NLP mostra tutto il suo valore. Non si tratta solo di leggere le parole: si tratta di comprendere il tono emotivo, di distinguere una lamentela da un complimento e di accumulare queste informazioni per misurare la soddisfazione dei clienti o per individuare ambiti suscettibili di miglioramento.
| Tecnica | Funzione | Impatto sul Business |
|---|---|---|
| Tokenizzazione | Scomporre testi in unità gestibili | Preparazione dei dati per analisi successive |
| Analisi morfosintattica | Comprendere ruoli grammaticali e struttura | Base per analisi semantiche avanzate |
| Estrazione di entità | Identificare elementi specifici come persone o date | Miglioramento dell’accuratezza nell’estrazione di informazioni |
| Classificazione | Organizzare i dati in categorie | Ottimizzazione delle strategie di marketing e della customer experience |
| Analisi del sentimento | Valutare il tono emotivo dei testi | Insight per misurare e migliorare la soddisfazione del cliente |
Chatbot e Assistenti Virtuali: I Nuovi Orizzonti dell’NLP
Nel mio intenso lavoro con la tecnologia AI Conversazionale, ho avuto il privilegio di assistere all’evoluzione dei Chatbot e degli Assistenti Virtuali. Questi straordinari strumenti si fondano sull’elaborazione sofisticata del linguaggio naturale e incarnano la frontiera più avanzata nell’unione tra Intelligenza Artificiale e comprensione umana.
Immaginate di rivolgervi ad Alexa per chiedere le previsioni del tempo o di comunicare con un chatbot per organizzare i vostri impegni giornalieri. Dietro a questa apparente semplicità, c’è un mondo di tecnologia NLP complessa e affascinante che consente comunicazioni sempre più fluide e naturali.
La mia esperienza testimonia che i chatbot e gli assistenti virtuali non si limitano semplicemente a rispondere a domande predeterminate; sono ora capaci di comprendere richieste contestualizzate e di svolgere azioni basate sull’intento espresso dall’utente. Questa è la magia dell’AI Conversazionale.
In questo contesto, abbiamo assistito a un significativo miglioramento nell’abilità dei sistemi di riconoscere e agire sui comandi vocali, aprendo nuovi orizzonti per l’utilizzo dei Chatbot e dei Assistenti Virtuali non solo per uso personale ma anche nel settore business e customer service.
Analizziamo di seguito alcuni punti chiave dell’impatto trasversale di questi strumenti:
- Accessibilità 24/7: Assistenti Virtuali e chatbot offrono servizi senza interruzioni, rimuovendo i limiti temporali nel supporto clienti.
- Personalizzazione del servizio: Interazioni individualizzate basate sulle esigenze specifiche degli utenti.
- Integrazione e interoperabilità: La capacità di integrarsi con altri sistemi e piattaforme amplia enormemente il loro spettro di azione.
L’avanzamento tecnologico nell’AI Conversazionale promette sviluppi ancora più eccezionali, con chatbot e assistenti virtuali che non solo risponderanno alle nostre esigenze ma anticiperanno le nostre richieste e si adatteranno al nostro modo di comunicare.
| Aspetto | Funzionalità | Beneficio |
|---|---|---|
| Comprensione del linguaggio | Interpretazione avanzata di richieste e comandi vocali | Interazioni più naturali e efficaci |
| Apprendimento continuo | Miglioramento costante attraverso l’interazione con l’utente | Servizi più personalizzati e contestualizzati |
| Automazione dei compiti | Gestione autonoma di attività ripetitive e appuntamenti | Ottimizzazione del tempo e delle risorse |
Traduzione Automatica e la Rivoluzione dell’NLP
Nelle mie quotidiane ricerche e sperimentazioni nel campo dell’NLP, ho visto la Traduzione Automatica trasformarsi da semplice curiosità a strumento indispensabile. In passato, ci si affidava a traduzioni letterali, spesso imprecise o fuorvianti. Ora, grazie ai progressi nell’Elaborazione del Linguaggio Naturale, ci troviamo dinanzi a un cambiamento epocale: l’interpretazione del contenuto può avvenire in maniera subtildove e sofisticata, rispecchiando le diverse sfaccettature del linguaggio umano.
Dalla Traduzione Letterale all’Interpretazione del Contenuto
Il salto di qualità nell’animo della Traduzione Automatica è uno dei frutti più sorprendenti del lavoro nel campo dell’NLP. Assisto a traduzioni che catturano il vero spirito delle parole, evidenziandone l’interpretazione del contenuto. Se un tempo bastava sostituire una parola con l’altra, ora le sfumature, gli idiomi e il contesto culturale vengono tessuti insieme per produrre traduzioni che sono più che semplici testi: sono finestre su mondi differenti.
La Sfida del Multilinguismo e la Precisione Nella Traduzione
Il Multilinguismo rappresenta una sfida e una risorsa insieme. Ogni lingua racchiude concetti e modi di pensare unici. Nella mia esperienza, garantire la precisione nella traduzione significa immergersi in queste ricchezze linguistiche per renderle accessibili a tutti. Nessuna parola va persa, nessun intendimento va frainteso, perché ogni frase porta con sé un universo culturale che merita di essere fedelmente trasmesso.
FAQ
Che cos’è il Natural Language Processing (NLP)?
Il Natural Language Processing, o NLP, è una branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di consentire alle macchine di comprendere, interpretare e rispondere al linguaggio umano in modo naturale. Combina informatica, scienze cognitive e linguistica per elaborare e analizzare il linguaggio naturale.
Come ha evoluto il NLP con l’avvento del Machine Learning?
Il Machine Learning ha trasformato il NLP, rendendolo più sofisticato e preciso. Tecniche quali il Deep Learning hanno permesso la creazione di modelli linguistici avanzati che possono comprendere e generare il linguaggio in modo più complesso e contestualizzato rispetto al passato.
In quali modi il NLP incide sulla nostra vita quotidiana e sulle attività aziendali?
Il NLP influenza molti aspetti della nostra vita quotidiana, tra cui assistenti vocali, chatbot per il servizio clienti, traduzioni automatiche e sistemi di raccomandazione. In ambito aziendale, migliora l’assistenza clienti, analizza i dati dei consumatori e ottimizza i processi attraverso l’automazione delle comunicazioni.
Quali sono gli elementi fondamentali dell’analisi semantica nel NLP avanzato?
Elementi chiave dell’analisi semantica includono la comprensione del significato delle parole, il contesto in cui vengono usate e la relazione tra le diverse parti del discorso. Il NLP avanzato si avvale del Machine Learning per migliorare questa capacità di interpretazione semantica.
Come viene utilizzato l’apprendimento automatico nel trattamento del linguaggio?
L’apprendimento automatico permette ai computer di apprendere dal testo in maniera autonoma, identificando schemi e interpretando il linguaggio in modo coerente. Questo approccio viene impiegato per migliorare la traduzione, la comprensione del testo e la generazione del linguaggio.
Che rapporto c’è tra Big Data e l’addestramento dei modelli di NLP?
I Big Data forniscono la materia prima per l’addestramento dei modelli di NLP. Più un modello è esposto a un vasto e vario insieme di dati linguistici, migliore sarà la sua capacità di capire e reagire al linguaggio umano in diverse situazioni.
Come vengono applicate le tecnologie di Machine Learning all’NLP?
Le tecnologie di Machine Learning vengono usate per creare modelli di NLP che possono prevedere, classificare e generare linguaggio naturale. Queste tecnologie consentono ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare continuamente nel tempo.
Quali sono le principali applicazioni dell’NLP nel mondo del business?
Nel business, l’NLP viene usato per l’analisi delle comunicazioni, l’assistenza cliente automatizzata, la gestione dei sentimenti dei consumatori, l’analisi dei social media e l’estrattore di informazioni da una varietà di documenti aziendali.
In che modo l’NLP contribuisce al Text Mining e all’analisi del testo?
L’NLP è essenziale per il Text Mining poiché aiuta a organizzare, comprendere ed estrarre informazioni utili dai dati non strutturati. L’analisi del testo attraverso l’NLP consente di rilevare pattern, sentimenti, e tendenze all’interno di grandi quantità di testo.
Come stanno cambiando gli assistenti virtuali e i chatbot con l’avanzare dell’NLP?
Gli assistenti virtuali e i chatbot stanno diventando sempre più intelligenti e capaci di gestire conversazioni complesse e naturali. L’avanzamento dell’NLP sta migliorando la loro capacità di comprendere il contesto, gestire richieste multiple e fornire risposte più pertinenti e personalizzate.
Quali sono le principali sfide della traduzione automatica all’interno del campo dell’NLP?
Le sfide maggiori della traduzione automatica riguardano la cattura delle sfumature linguistiche e culturali, il mantenimento della coerenza del testo e l’adattabilità a diversi registri e dialetti per garantire la precisione e la fedeltà del testo tradotto.
Link alle fonti
- https://blog.osservatori.net/it_it/natural-language-processing-nlp-come-funziona-lelaborazione-del-linguaggio-naturale
- https://it.shaip.com/blog/demystifying-nlu-a-guide-to-understanding-natural-language-processing/
- https://www.intelligenzaartificialeitalia.net/post/cosa-è-il-natural-language-processing-o-elaborazione-del-linguaggio-naturale-spiegazione-ed-esempi
