Reti neurali e come funzionano nell'elaborazione del linguaggio naturale

La struttura di una rete neurale funziona mediante un processo di addestramento, noto come apprendimento profondo (deep learning), un sottocampo dell'apprendimento automatico (machine learning). Si tratta di tecnologia di intelligenza artificiale (IA) che si applica all'elaborazione del linguaggio naturale. 

Ma, esattamente, cosa sono le reti neurali e come vengono impiegate nell'NLP (Natural Language Processing)?

Che cos'è una rete neurale?

Sostanzialmente, una rete neurale è la modellazione del funzionamento del cervello umano nell'elaborare le informazioni. Si tratta di un sistema adattivo che, attraverso l'addestramento (training), apprende e migliora continuamente per modellare relazioni e pattern tra i dati, offrire soluzioni a problemi complessi e simulare il processo del linguaggio naturale.

Questa rete contiene neuroni o nodi (unità di base) interconnessi e organizzati in strati. Esistono lo strato di ingresso (input layer), che riceve i dati in entrata; uno o più strati nascosti (hidden layers), attraverso cui si propagano i dati, e lo strato di uscita (output layer), che invia il risultato dell'analisi o dell'NLP.

Come funziona una rete neurale?

Per emulare il cervello umano, una rete neurale funziona esaminando i valori o i dati che riceve nel suo strato di ingresso (input layer), prevedendo e propagando un risultato. Concretamente, lo strato di ingresso invia i dati al secondo strato che, a sua volta, li trasmette ai successivi strati nascosti (hidden layers). 

Nel secondo strato i neuroni o nodi rilevano e filtrano pattern di grande rilevanza e combinano i dati. A ogni valore di ingresso viene assegnato un peso (weight) che modifica il peso di ingresso. Questi valori risultanti vengono sommati e definiti mediante una funzione logistica o sigmoide.

Nei successivi strati nascosti si analizza ed elabora l'output dello strato precedente per trasferirlo a quello seguente. Infine, nello strato di uscita, i valori vengono nuovamente combinati per ottenere e propagare il risultato.

Questo sistema si basa sulla premessa che in ogni insieme di parametri esista un modo di combinarli per prevedere un determinato risultato. Ed è la rete neurale che si incarica di ottenere la migliore combinazione possibile di parametri per un certo problema e di applicarla, ossia di realizzare la previsione (prediction) e offrire un output.

Tipi di reti neurali

In base al modo in cui i dati fluiscono (o vengono trasmessi) dai nodi di ingresso a quelli di uscita, esistono i seguenti tipi di reti neurali:

• Rete neurale feedforward (o prealimentata). In questa struttura di rete i dati vengono elaborati in un'unica direzione, dal nodo di ingresso al nodo di uscita.

• Rete neurale a retropropagazione (Backpropagation. In questo caso, i valori vengono trasferiti sempre dal nodo di ingresso a quello di uscita, ma seguendo diversi percorsi della rete. Solo uno di questi percorsi è corretto e la rete lo rileva attraverso il funzionamento di un ciclo di retroazione (feedback loop).

• Rete neurale convoluzionale (CNN). Questo tipo di rete dispone di diversi strati nascosti addestrati per eseguire compiti specifici differenti e di natura matematica, come il filtraggio (filtering) o la sintesi. Sono molto utili nella classificazione e nel riconoscimento delle immagini.

Come si addestra una rete neurale?

Una rete neurale si addestra attraverso l'aggiustamento dei pesi (weights) dei valori di ingresso in ciascuno dei nodi della sua struttura, al fine di offrire la risposta più adatta al problema. In altre parole, una rete neurale viene addestrata mediante il suo processo di apprendimento.

Tipi di apprendimento delle reti neurali

Durante l'addestramento, la rete neurale può impiegare diversi metodi di apprendimento:

• Apprendimento supervisionato (o controllato). Un agente esterno mostra al sistema i pattern e il risultato (output) che deve generare. In questo modo, la rete eseguirà calcoli e combinazioni affinché il suo output corrisponda a quello atteso. 

• Apprendimento non supervisionato (senza influenza esterna). In questo processo l'output non è noto. La rete si basa solo sulle osservazioni effettuate sui valori di ingresso

• Apprendimento per rinforzo (Reinforcement learning). In questo meccanismo di apprendimento, la rete esegue l'analisi da sola, ma gli output vengono valutati. Ogni output corretto viene rinforzato positivamente, mentre gli output errati vengono scartati (o penalizzati).

• Apprendimento ibrido. Si tratta di un metodo di apprendimento che combina i meccanismi precedenti.

Usi comuni della rete neurale

Le reti neurali vengono utilizzate nel riconoscimento e classificazione di pattern, nel monitoraggio di sistemi informatici e robot, nella previsione di eventi, nell'analisi del sentiment (sentiment analysis) e nell'analisi dei dati. Le loro applicazioni più comuni sono le seguenti:

      Visione artificiale

Le reti neurali vengono impiegate per conferire ai computer la "visione artificiale" (computer vision), ossia la capacità di distinguere le immagini in modo simile al processo umano. Ad esempio, i sistemi presenti nei veicoli che riconoscono i segnali stradali o gli altri utenti della strada.

     Riconoscimento vocale

Diversi sistemi, come i software di trascrizione automatica, gli assistenti virtuali o i programmi per la sottotitolazione di video, utilizzano reti neurali per analizzare la voce umana, indipendentemente dalla lingua, dal tono o dall'accento con cui la persona si esprime. 

     Elaborazione del linguaggio naturale (NLP)

Le reti neurali vengono impiegate anche nella tecnologia del linguaggio naturale (Natural Language Technology) per consentire ai computer di eseguire con successo il processo di NLP. In questo modo, è possibile elaborare testi o documenti creati dalle persone, estrarre informazioni e determinare il significato dei dati. Ad esempio, i chatbot o l'analisi del sentiment nei commenti sui social network.

Come funziona la rete neurale nell'NLP

La rete neurale ha conferito ai modelli di NLP (o modelli di elaborazione del linguaggio naturale) una capacità enorme e sorprendente di comprendere e simulare il linguaggio umano, di predire parole e di affrontare tematiche il cui contenuto non è stato appreso.

Per raggiungere tali prestazioni nel processo di NLP, la rete neurale deve essere addestrata con grandi quantità di documenti (corpus) in base al tipo di testo o linguaggio che si desidera elaborare.

Nei modelli linguistici di NLP (language models), le reti neurali agiscono nelle loro prime fasi trasformando le parole del vocabolario in vettori (vectors). Per fare ciò, partono dal principio base che, in un testo, il significato di una determinata parola è associato alle parole che si trovano nelle sue vicinanze (o parole circostanti).

Questi vettori vengono quindi impiegati in operazioni semplici per offrire risultati ragionevoli (o coerenti) a livello semantico. 

Vantaggi dell'utilizzo della rete neurale rispetto ad altri metodi

Utilizzare la rete neurale significa impiegare una struttura simile al cervello umano, il che offre diversi vantaggi:

• Il metodo di apprendimento. La rete neurale apprende mediante un addestramento (training) iniziale, attraverso esempi che illustrano i compiti da svolgere.
  
  
• L'auto-organizzazione. La rete organizza autonomamente ciò che apprende..
  
  
• La tolleranza ai guasti (Fault tolerance). In presenza di danni parziali, può continuare a rispondere immediatamente.
  
  
• Il funzionamento in tempo reale, con elevate velocità di trasmissione.
  
  
• La flessibilità, potendo elaborare molteplici cambiamenti nelle informazioni in ingresso. 

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