Che cos’è la linguistica computazionale?

Linguistica computazionale

Che cos’è la linguistica computazionale?

 

– Ciao, sono il  tuo assistente virtuale? In cosa posso esserti utile?

Come faccio ad acquistare un prodotto sul vostro sito?

È semplice, basta selezionare l’apposita icona a forma di shopper e concludere l’acquisto nel carrello inserendo la carta di credito. Hai bisogno di qualche altra informazione?

No grazie.

Ottimo, a presto.

Ecco. Hai appena assistito a una conversazione tra una macchina e una persona.

Sì, hai letto bene.

Benvenuto nel mondo della linguistica computazionale.

 

Indice

 

 

Che cos’è la linguistica computazionale?

 

La linguistica computazionale è quel ramo della linguistica assolutamente geniale, che si occupa di insegnare alle macchine a leggere, capire e scrivere (quasi) come una persona umana.

Strettamente legata all’intelligenza artificiale, si usa in molti settori diversi, dalla moda all’ingegneria, dal settore alimentare all’e-commerce.

La domanda sorge quindi spontanea: come si fa a insegnare a una macchina, priva di cervello, mani, braccia, pensiero e sentimenti, a comprendere la nostra lingua?

Ma soprattutto, a comunicare con noi in modo efficace?

Il lavoro di traduttori e linguisti esperti è essenziale, perché saranno proprio loro ad allenare le loro capacità cognitive, per così dire.

Per evitare di cadere in complessi girigogoli tra bit, bot e analisi logiche, ti elencherò brevemente i tre pilastri sui quali si basa il processo di apprendimento del computer per parlare insieme a noi, trasformandosi così da semplice calcolatore a cervello elettronico supersonico.

 

Sintassi e linguistica computazionale

 

Quando si decide di iniziare un progetto di linguistica computazionale, si parte innanzitutto dallo studio della sintassi, cioè della struttura delle frasi di uno specifico idioma.

Nel caso di un assistente virtuale in Italia, ad esempio, sarà necessario approfondire le regole sintattiche della nostra lingua nativa; se invece stiamo lavorando a un assistente giapponese, quelle del grande Paese dei fiori di pesco.

Ed è qui entra in gioco la grammatica, con tutte le sue norme, che devono essere apprese e comprese da un chatbot, ad esempio.

Ogni lingua ha le sue regole: per alcune neolatine è obbligatorio accompagnare il verbo dal suo soggetto, per altre, invece, è facoltativo, come nel caso dello spagnolo e dell’italiano.

Alcune lingue non hanno tempi verbali, in altre, invece, un verbo può significare due azioni opposte tra sé, come nel caso del turco.

Tutto ciò deve essere insegnato al nostro assistente, e il prezioso aiuto di linguisti e traduttori, ancora una volta, è essenziale.

 

Semantica e linguistica computazionale

 

La semantica, nella linguistica computazionale, è strettamente correlata al significato delle parole e delle frasi scritte.

Una frase corretta dal punto di vista grammaticale, ad esempio, può essere totalmente priva di significato a livello concettuale.

Scriviamo una frase comune, che so: “Voglio comprare una maglietta rosa”.

Qua la sintassi è perfetta, la grammatica corretta e il significato logico.

Adesso scriviamo qualcosa come: “Voglio comprare un oceano pieno di scarpette blu per l’amico alieno dell’albero che ho in giardino”.

Qua, la grammatica è corretta ma la frase non vuol dire niente di niente.

In questo caso, l’assistente virtuale deve essere in grado di capire quale delle due è corretta, per dare una risposta coerente ed efficace per l’utente.

Altrimenti, quest’ultimo se ne andrà (o chiederà immediatamente di parlare con un operatore umano, nel caso dei chatbot).

 

Pragmatica e linguistica computazionale

 

Il passaggio successivo alla semantica, è insegnare la pragmatica ai calcolatori.

Mi spiego meglio.

Una parola, o una frase intera, può acquisire significati diversi in base al contesto in cui viene detta, oppure intenzioni implicite diverse.

Analizziamo un esempio semplice, come: “Il bambino ha fame”.

1º ipotesi: “Il bambino ha fame” può significare che il bambino ha realmente fame.

2º ipotesti: “Il bambino ha fame” può significare che il bambino ha fame e chi la pronuncia vorrebbe comprare un panino, ma non ha soldi, e sta chiedendo indirettamente un piccolo prestito a chi è con lui/lei.

3º ipotesi: “Il bambino ha fame” può significare che il bambino non ha davvero fame, ma che chi la pronuncia vuole andarsene da un determinato luogo, senza dire la vera motivazione (usando una scusa, insomma).

E via dicendo.

La pragmatica è forse il punto più ostico da insegnare a una macchina, poiché entrano in gioco moltissimi fattori logici, correlati al contesto, indiretti, cose dette tra le righe, che solo un cervello umano può capire.

In questo caso, una soluzione potrebbe essere quella di offrire quanti più esempi possibili al software, per porgli davanti un numero elevato di contesti e situazioni in cui potrebbe avvenire il dialogo con l’utente, cercando così di trovare sempre la risposta migliore per soddisfarlo.

 

A cosa serve la linguistica computazionale?

 

Per dirla breve, ma molto, molto breve, la linguistica computazionale serve a farci capire da un computer, quando parliamo o quando scriviamo.

La nostra Alexa non potrebbe accendere la luce del salotto, se non ci avesse messo lo zampino la linguistica computazionale.

Google non ci darebbe le giuste indicazioni, in auto, quando gli chiediamo dove si trova quella gelateria in centro in vivavoce, se qualcuno non gli avesse insegnato l’italiano.

Il chatbot del sito Internet del nostro brand di moda preferito ci risponderebbe fischi per fiaschi se non fosse stato allenato a dovere.

La linguistica computazionale serve a sviluppare modelli di conoscenza linguistica sufficientemente precisi per essere elaborati da un computer, affinché possa interagire con noi umani nel modo più efficace possibile.

 

Traduzione e linguistica computazionale

 

Abbiamo parlato di sintassi.

Abbiamo parlato di semantica.

Abbiamo parlato di pragmatica.

La linguistica computazionale può insegnare tutto questo a un computer, sia esso un assistente vocale o un chatbot di una pagina web.

Ma in che modo riesce a insegnare o meglio, ad allenare un certo software a dovere per farlo interagire con l’utente?

Con l’aiuto di linguisti computazionali che, nella maggior parte dei casi, sono pure traduttori.

Il compito del linguista, in questo caso, è offrire tutte le possibili varianti di una determinata richiesta, dichiarazione, interiezione, saluto, dubbio o domanda in base al tipo di intento di richiesta.

E via che le meningi si spremono come non mai, e le liste di idee si allungano sempre più per trovare il modo giusto per allenare la nostra macchina a puntino.

Nel caso di più lingue, è imperativo richiedere l’ausilio di traduttori (ops, l’abitudine…), cioè linguisti computazionali madrelingua in grado di offrire tutte le opzioni possibili per ogni intento di richiesta.

Perché linguisti madrelingua? Perché nessuno come loro conosce così bene le espressioni di un idioma; nessuno riesce a sentire e memorizzare le espressioni tipiche di una certa regione linguistica; e nessuno percepisce il linguaggio in modo più viscerale, puro e profondo come un nativo.

Ma anche i linguisti bilingue o i professionisti che conoscono alla perfezione la cultura e la lingua del Paese in cui verrà utilizzato l’assistente possono essere delle ottime risorse per allenare questi tipi di software.

L’importante è che ci sia sempre una persona umana, viva, parlante e pensante dietro la macchina, soprattutto nel caso delle lingue.

 

Perché è necessario il lavoro costante del linguista umano?

 

Perché la lingua naturale è un fenomeno in continua evoluzione, che cambia di generazione in generazione; forse anche più velocemente.

Per non parlare di tutte le varianti linguistiche che possono esserci in una singola regione; come in Italia, ad esempio.

Le variabili sono moltissime, influenzate dall’età, dal genere, dall’estrazione sociale, dalla posizione geografica, dalla situazione professionale, dalla cultura.

Una singola domanda o addirittura un saluto di commiato può essere espresso in decine di modi diversi, e la macchina deve essere in grado di capirli tutte per raggiungere il massimo livello di efficacia.

Buondì, Salve, Buongiorno, Ciao.

Quattro modi per salutare qualcuno, dal più formale al meno formale, dal meno usato (forse) a quello più comune.

Quattro modi che Alexa e Google devono saper comprendere per non deludere mai l’utente.

Le lingue si evolvono e, di conseguenza, anche la linguistica computazionale deve stare al passo.

Dietro le quinte non può quindi mancare il lavoro del professionista, essenziale per aggiornare ogni nuova espressione o parola che si inserisce furtiva nella lingua o nella variante gergale di una determinata categoria sociale, come abbiamo visto sopra.

Per cui, per garantire sempre il massimo successo in termini di efficacia al nostro chatbot o assistente vocale, non possiamo fare a meno del consiglio perenne dell’umano, che si nasconde dietro ogni diavoleria con cui gli ingegneri ci sorprendono ogni volta.

Oh, si è fatto tardi.

Alexa, accendi studio.

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