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In principio è stato l’uomo a rimboccarsi le maniche per capire come instaurare una comunicazione con le macchine. Sono nati così i linguaggi di programmazione che hanno consentito di scrivere istruzioni che risultassero facilmente interpretabili dai computer.
Tuttavia, negli ultimi anni la tendenza si è invertita e si può dire che sono le macchine che stanno imparando a comunicare con l’uomo, utilizzando la sua stessa lingua, il linguaggio naturale.
Branca dell'intelligenza artificiale (AI), il Natural Language Processing (NLP) traduce le complessità del linguaggio umano negli 1 e negli 0 di quello informatico consentendo alle macchine, grazie ad algoritmi di machine e deep learning, di analizzare, rappresentare e quindi comprendere il linguaggio naturale.
Le sfide dell'elaborazione del linguaggio naturale coinvolgono il riconoscimento vocale, la comprensione, la traduzione fino alla generazione del linguaggio naturale, a partire da dati o documenti forniti in input
Basti pensare agli assistenti virtuali, ai chatbot (uno fra tutti ChatGPT), ai motori di ricerca e a tutte quelle soluzioni che oggi ci permettono di interagire con le macchine così come facciamo con le persone. Questi strumenti hanno già messo in discussione i tradizionali canali di comunicazione e stanno rivoluzionando il modo in cui comunichiamo con le aziende.
Ma se i risultati possono essere piuttosto soddisfacenti quando la NLP fa bene il suo lavoro, possono generare non poca frustrazione quando c'è una disconnessione tra persona e computer. La maggior parte delle persone che parla correntemente una lingua, infatti, non fatica a comprendere le espressioni gergali e i dialetti, e nemmeno a riconoscere il sentiment del testo come l’ironia e il buon senso.
Ma i computer hanno difficoltà a elaborare il tono o il significato nascosto di un'osservazione. Qui entra in gioco uno dei lavori del futuro: quello del NLP Engineer, ossiaquel professionista che esegue l’esatta codifica che consente a persone e computer di conversare. Vediamo insieme di cosa si occupa e cosa fare per diventarlo.
Chi è e cosa fa un NLP Engineer
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Credits Shutterstock
Sostanzialmente, un NLP Engineer si occupa della progettazione e dello sviluppo di algoritmi e sistemi di elaborazione del linguaggio naturale. In pratica, si serve di tecniche di machine learning e deep learning per insegnare alle macchine a comprendere ed elaborare il linguaggio umano e ne misura l'accuratezza per migliorarne continuamente l’efficienza.
Per dirlo in un altro modo, traducono le parole di cui le persone si servono per comunicare in modelli matematici che i computer possono capire. I modelli convertono definizioni, contesto, sintassi e altre variabili linguistiche rilevanti in istruzioni codificate che i computer possono elaborare.
Va da sé che nella costruzione di tali modelli matematici, i NLP Engineer devono mettere in pratica tutte le loro conoscenze sul funzionamento del linguaggio e sulle sue caratteristiche intrinseche di ambiguità. In questo senso, la linguistica computazionale si focalizza proprio sullo studio del linguaggio naturale di modo da elaborare programmi eseguibili dalle macchine.
Gli ingegneri del NLP sono esperti che combinano conoscenze di intelligenza artificiale, linguistica e informatica per creare programmi in grado di comprendere e generare il linguaggio umano
Le responsabilità principali di un NLP Engineer possono includere lo sviluppo di algoritmi di machine learning e di deep learning per la classificazione, l'estrazione di informazioni, la sintesi e la traduzione di testi in diversi linguaggi naturali.
Inoltre, un NLP Engineer può essere coinvolto nella progettazione e nello sviluppo di applicazioni basate sull'elaborazione del linguaggio naturale, come chatbot, assistenti virtuali, motori di ricerca semantici e sistemi di sentiment analysis.
Tra le mansioni più comuni di un ingegnere NLP figurano: definire set di dati appropriati per l'apprendimento delle lingue, usare rappresentazioni testuali efficaci per trasformare il linguaggio naturale in funzioni utili, trovare e implementare gli algoritmi di estrazione semantica, addestrare il modello NLP ed eseguire esperimenti di analisi e valutazione per migliorarlo.
Hard e soft skills fondamentali per un NLP Engineer
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Per svolgere questo lavoro naturalmente occorre una profonda conoscenza della teoria e delle tecniche di elaborazione del linguaggio naturale come il riconoscimento della lingua, la scomposizione della frase in unità elementari, l’analisi semantica e del sentiment per progettare software in grado di analizzare ed elaborare efficacemente il testo. Il che richiede contemporaneamente familiarità con framework e librerie di machine learning per addestrare i modelli.
È richiesta anche una certa dimestichezza con i linguaggi di programmazione (come Python, Java e R), l'analisi statistica e la gestione dei Big Data (Spark, Hadoop). Infatti, per funzionare al meglio, le applicazioni NLP hanno bisogno di ingenti quantità di dati di training.
Le competenze trasversali sono altrettanto desiderate: i datori di lavoro sono alla ricerca di professionisti che siano giocatori di squadra, risolutori di problemi ed eccellenti comunicatori.
Come diventare NLP Engineer
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Generalmente, gli NLP Engineer hanno: una spiccata attitudine per la matematica, in particolare l'algebra e la statistica, sono abili nella modellazione dei dati e nelle strutture ingegneristiche, stanno al passo con le ultime tecnologie, sono ottimi comunicatori e hanno una passione per la costruzione di qualcosa di nuovo ogni giorno.
Un gran numero di NLP Engineer ha alle spalle un background accademico. Solitamente, è preferibile una Laurea nei campi dell’ingegneria, dell’informatica, della matematica, delle scienze, della fisica o equipollenti. Per posizioni di alto livello invece, viene richiesto solitamente un Master in materie correlate come la scienza dei dati o l'intelligenza artificiale o un dottorato di ricerca con un focus sul NLP.
Un sostituto sufficiente alla laurea potrebbe essere una degna esperienza nel settore NLP e nell’ingegneria del software, nonché nella gestione dell'analisi statistica su grandi set di dati. A seconda dell'azienda o dell'organizzazione, un NLP Engineer potrebbe ritrovarsi a lavorare in team insieme ad altri Engineer, Data scientist, Designer e Fullstack developer.
Per saperne di più: Quali sono i lavori del futuro che richiedono competenze tecnologiche e di sicurezza
