19 marzo 2024
Per generazione di testo si intende il processo di produzione automatica di testi coerenti e dotati di significato, che può presentarsi sotto forma di frasi, paragrafi o addirittura interi documenti. Essa implica l'uso di varie tecniche, quali l'elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing, NLP), il machine learning e gli algoritmi di deep learning, per l'analisi dei dati di input e la generazione di testi simile a quelli prodotti dagli esseri umani. L'obiettivo è di creare testi che non siano solo grammaticalmente corretti, ma anche adeguati al contesto e accattivanti per i loro destinatari.
La genesi della generazione di testo risale già alle prime ricerche dell'informatica effettuate negli anni '50 e '60. Il campo ha però subito un'accelerazione fondamentale negli anni '80 e '90 grazie all'avvento dell'intelligenza artificiale e alla comparsa degli algoritmi di apprendimento automatico. Negli ultimi anni, i progressi nel deep learning e nelle neural networks hanno portato a miglioramenti significativi nella qualità e nella diversità del testo generato.1
Differenza tra natural language understanding (NLU) e generazione del linguaggio naturale (Natura Language Generation, NLG)
La generazione del linguaggio naturale (NLG) e il natural language understanding (NLU) sono due componenti essenziali di un solido sistema di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), ma hanno scopi diversi.
Il natural language understanding (NLU) è la capacità di una macchina di comprendere il linguaggio umano, interpretarlo ed estrarre da esso informazioni significative. Implica attività come l'analisi del sentiment, il riconoscimento dei soggetti, e la classificazione e l'analisi delle parti del discorso. L'NLU aiuta le macchine a comprendere il contesto, l'intento e il significato semantico degli input del linguaggio umano.
La generazione del linguaggio naturale (NLG) è la capacità di una macchina di produrre testi o discorsi simili chiari, concisi e accattivanti, simili a quelli prodotti da un essere umano. Comprende attività quali la riepilogazione dei un testo, la narrazione, i sistemi di dialogo e la sintesi vocale. L'NLG aiuta le macchine a generare risposte espressive e coerenti in un modo che risulti facilmente comprensibile per gli esseri umani.
L'NLU si concentra sulla comprensione del linguaggio umano, mentre L'NLG si concentra sulla generazione di un linguaggio simile a quello umano. Entrambi sono fondamentali per la creazione di applicazioni NLP avanzate in grado di comunicare efficacemente con gli esseri umani in modo naturale ed espressivo.
Le ultime notizie e insight sull'AI
Scopri notizie e insight selezionati da esperti in materia di AI, cloud e molto altro nella newsletter settimanale Think.
Maggiore efficienza: la generazione di testo può ridurre significativamente il tempo e gli sforzi necessari per produrre grandi volumi di testo. Ad esempio, può essere utilizzato per automatizzare la creazione di descrizioni di prodotti, post sui social media o documentazione tecnica. Questo non solo fa risparmiare tempo, ma consente anche ai team di concentrarsi su attività più strategiche.2
Potenziamento creativo: l'intelligenza artificiale è in grado di generare contenuti specifici ed originali ad alta velocità, che gli esseri umani potrebbero non essere in grado di generare manualmente. Questa caratteristica può portare alla creazione contenuti più innovativi e coinvolgenti, come storie, poesie o spartiti musicali. Inoltre, la generazione di testi può aiutare a superare il famigerato "blocco dello scrittore" tramite la proposizione di nuove idee e di prospettive inedite.
Maggiore accessibilità: la generazione di testo può aiutare le persone con disabilità o barriere linguistiche generando testo in formati o lingue alternativi. Questo può contribuire a rendere le informazioni più accessibili a una gamma più ampia di persone, comprese le persone affette da sordità o con problemi di udito, persone non madrelingua o ipovedenti.
Migliore coinvolgimento dei clienti: la generazione di testi personalizzati e su misura può aiutare le aziende e le organizzazioni a interagire meglio con i propri clienti. Adattando i contenuti alle preferenze e ai comportamenti individuali, le aziende possono creare interazioni più significative e pertinenti, capaci di fidelizzare la clientela e aumentarne il livello di soddisfazione.
Miglioramento dell'apprendimento linguistico: la generazione di testo può essere uno strumento utile per gli studenti di lingue, in quanto fornisce feedback e suggerimenti per migliorare. Generando testi in uno stile o genere linguistico specifico, gli studenti possono esercitarsi e sviluppare le proprie capacità di scrittura in modo più strutturato e guidato.
Le tecniche di generazione di testo si imbattono in una serie di problematiche che devono essere risolte, affinché questi metodi raggiungano il loro pieno potenziale. Tra di esse figurano il garantire la qualità del testo generato, la promozione della diversità nell'output generato, la gestione di considerazioni etiche e i problemi legati alla privacy.
Qualità: una delle sfide più significative nella generazione del testo è garantire la qualità del testo generato. Il testo generato deve essere coerente, dotato di significato e appropriato al contesto. Inoltre, deve rispecchiare con precisione il significato inteso ed evitare di fornire informazioni fuorvianti o errate.
Diversità: una delle sfide della generazione di testo è la promozione della diversità nell'output generato. Sebbene sia importante che il testo generato sia accurato e coerente, è anche fondamentale che rifletta un'ampia gamma di prospettive, stili e voci. Questa problematica è particolarmente rilevante in applicazioni come l'elaborazione del linguaggio naturale, in cui l'obiettivo è creare un testo che non sia solo preciso, ma anche coinvolgente e leggibile.
Etica e privacy: Una terza sfida nella generazione di testi è quella di affrontare le considerazioni etiche e le preoccupazioni sulla privacy. Man mano che le tecniche di generazione del testo diventano più sofisticate, c'è il rischio che vengano utilizzate per generare testi fuorvianti o dannosi o per invadere la privacy delle persone.
I problemi posti dalle tecniche di generazione di testo sono notevoli e richiedono una considerazione attenta. Essi vengono gestiti con tecniche avanzate quali la modellazione statistica, le reti neurali e i modelli basati sui trasformatori. Questi modelli possono essere adottati con API e script Python open source. La messa a punto di questi modelli è in grado di fornire testi di alta qualità, diversificati, logicamente corretti ed eticamente validi. Oltre a questo, è essenziale garantire che le tecniche di generazione di testo, insieme all'AI generativa, siano utilizzate in modo responsabile ed efficace e per massimizzarne i benefici e ridurre al minimo i rischi.3
Modelli statistici: questi modelli utilizzano in genere un ampio set di dati testuali per apprendere i modelli e le strutture del linguaggio umano, e poi utilizzano questa conoscenza per generare nuovi testi. I modelli statistici possono essere efficaci nel generare testi simile ai dati di addestramento, ma possono avere difficoltà a generare testi creativi e diversificati. I modelli N-gram e i campi casuali condizionali (Conditional Random Fields, CRF) sono modelli statistici estremamente diffusi.
Modelli N-gram: si tratta di un tipo di modello statistico che utilizza il modello linguistico n-gram, che predice la probabilità di una sequenza di "n-elementi" in un dato contesto.10
Campi casuali condizionali (CRF): sono un tipo di modello statistico che utilizza un modello grafico probabilistico per modellare le dipendenze tra le parole in una data frase. I CRF possono essere efficaci nel generare testi coerenti e contestualmente appropriati, ma questo tipo di modello può risultare costoso da addestrare dal punto di vista computazionale, e potrebbe essere inadatto per attività che richiedono un alto grado di generazione di linguaggio creativo.11
Neural networks: si tratta di algoritmi di apprendimento automatico che utilizzano reti neurali artificiali per identificare modelli di dati. Tramite le API, gli sviluppatori possono attingere a modelli preformati per la generazione di testo creativa e diversificata, rispecchiando da vicino la complessità dei dati di formazione. La qualità del testo generato dipende fortemente dai dati di addestramento. Tuttavia, queste reti richiedono risorse computazionali significative e dati estesi per prestazioni ottimali.4
Reti neurali ricorrenti (Recurrent Neural Networks, RNN): si tratta di una tipologia fondazionale di reti neurali, ottimizzata per l'elaborazione di dati sequenziali, come ad esempio delle sequenze di parole in frasi o paragrafi. Sono particolarmente indicate in attività che richiedono la comprensione di sequenze, il che li rende utili nelle prime fasi dello sviluppo di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Tuttavia, le RNN si trovano ad affrontare problemi legati alle dipendenze a lungo termine tra testi estesi, una limitazione derivante dalla loro natura di elaborazione sequenziale. Man mano che le informazioni progrediscono lungo la rete, l'influenza iniziale degli input diminuisce, portando al problema "del gradiente di scomparsa" durante la retropropagazione, in cui gli aggiornamenti riducono e ostacolano la capacità del modello di mantenere connessioni a lunga sequenza. Incorporando tecniche di apprendimento per rinforzo si possono offrire strategie per mitigare questi problemi, fornendo paradigmi di apprendimento alternativi per rafforzare la memoria di sequenza e i processi decisionali in queste reti.5
Reti di memoria a breve e lungo termine (Long short-term memory networks, LSTM): si tratta di un tipo di reti neurali che utilizza una cella di memoria per memorizzare le informazioni e accedervi per lunghi periodi di tempo. Le LSTM possono essere efficaci nella gestione delle dipendenze a lungo termine, come le relazioni tra le frasi in un documento, e possono generare testi coerenti e contestualmente appropriati.6
Modelli basati sui trasformatori: questi modelli sono un tipo di reti neurali che utilizza meccanismi di auto-attenzione per elaborare dati sequenziali. I modelli basati su trasformatori possono essere efficaci nella generazione di testi creativi e diversificati, in quanto possono apprendere modelli e strutture complessi nei dati di addestramento e generare testi nuovi simili ai dati di addestramento. A differenza degli approcci storici come RNN e LSTM, i modelli basati su trasformatori hanno il netto vantaggio di elaborare i dati in parallelo, piuttosto che in sequenza. Ciò consente una gestione più efficiente delle dipendenze a lungo termine tra set di dati di grandi dimensioni, cosa che rende questi modelli particolarmente indicati per applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale quali la traduzione automatica e la riepilogazione testuale.7
Trasformatore generativo pre-addestrato (Generative pretrained transformer, GPT): il GPT è un modello basato su trasformatori che viene addestrato su un ampio set di dati di testo, con l'obiettivo di generare testi simili a quelli umano. Un GPT può essere efficace nella generazione di testo creativo e diversificato, in quanto può apprendere modelli e strutture complesse nei dati di addestramento e generare nuovo testo simile ai dati di addestramento.8
Rappresentazioni con codificatore bidirezionale da trasformatori (Bidirectional encoder representations from transformers, BERT): BERT è un modello basato su trasformatori, addestrato su un ampio set di dati di testo per generare rappresentazioni bidirezionali di parole. Ciò significa che valuta il contesto delle parole sia prima che dopo una data frase. Questa completa consapevolezza del contesto consente a un BERT di acquisire una comprensione accurata delle sfumature linguistiche, con conseguente generazione di testi estremamente precisi e coerenti. Questo approccio bidirezionale è una caratteristica distintiva fondamentale, che migliora le prestazioni del modello in applicazioni che richiedono una comprensione linguistica profonda, come la risposta alle domande e la Named Entity Recognition (NER), fornendo un contesto più completo rispetto ai modelli unidirezionali.9
Le tecniche di generazione di testo, in particolare quelle implementate in Python, hanno pertanto rivoluzionato il modo in cui ci approcciamo all'AI generativa. Utilizzando modelli addestrati da piattaforme come Hugging Face, sviluppatori e data scientist possono accedere a una miriade di strumenti e risorse open-source che facilitano la creazione di applicazioni di generazione di testo sofisticate. Python è all'avanguardia nei campi dell'AI e della data science, e offre librerie che semplificano l'interazione con questi modelli, consentendone la personalizzazione tramite aggiustamenti di prefissi o modelli e la manipolazione di dati di testo per varie applicazioni. Inoltre, l'uso di metriche e benchmark per valutare le prestazioni del modello, insieme a strategie di decodifica avanzate, garantisce che il testo generato soddisfi elevati standard di coerenza e pertinenza.
La generazione di testo è uno strumento versatile che ha una vasta gamma di applicazioni in svariati campi. Ecco alcuni esempi di applicazione di questa tecnologia:
Può essere utilizzato per generare automaticamente post e articoli per siti web e blog. Questi sistemi possono generare automaticamente contenuti unici e coinvolgenti, adattati agli interessi e alle preferenze del lettore.
può essere utilizzata per generare automaticamente articoli e report per quotidiani, riviste e altri media. I sistemi di generazione di testo possono generare automaticamente contenuti tempestivi e accurati, adattati agli interessi e alle preferenze del lettore.
Può essere utilizzato per generare automaticamente post sui social media per Facebook, Twitter e altre piattaforme. Questi sistemi possono generare automaticamente contenuti coinvolgenti e informativi, adattati agli interessi e alle preferenze del lettore.
la generazione di testo può essere utilizzata per generare automaticamente descrizioni e recensioni di prodotti per siti web di e-commerce e marketplace online. Questi sistemi possono generare automaticamente contenuti dettagliati e accurati, adattati agli interessi e alle preferenze del lettore.
può essere utilizzata per generare automaticamente prompt di scrittura creativa per gli scrittori, grazie a potenti modelli di intelligenza artificiale. Questi sistemi possono generare automaticamente idee uniche e coinvolgenti, personalizzate in base agli interessi e alle preferenze dello scrittore.
può essere utilizzata per tradurre automaticamente testi in diverse lingue. Questi sistemi possono generare automaticamente traduzioni accurate e fluide, adattate agli interessi e alle preferenze del lettore.
può essere utilizzata per generare automaticamente conversazioni chatbot per il servizio clienti e l'assistenza. Questi sistemi possono generare automaticamente conversazioni personalizzate e coinvolgenti, adattate agli interessi e alle preferenze del lettore.
Condensa lunghi documenti in versioni concise, preservando le informazioni chiave attraverso l'elaborazione avanzata del linguaggio naturale e algoritmi di apprendimento automatico. Questa tecnologia consente una rapida comprensione di contenuti estesi, che vanno dagli articoli di notizie alla ricerca accademica, migliorando l'accessibilità e l'efficienza delle informazioni.
La generazione di testo può essere utilizzata per generare automaticamente interazioni con gli assistenti virtuali per la domotica e l'assistenza personale. Questi sistemi possono generare automaticamente interazioni pratiche e personalizzate, adattate agli interessi e alle preferenze del lettore.
La generazione di testo può essere utilizzata per generare automaticamente storie e narrazioni a scopo di intrattenimento ed istruzione. Questi sistemi possono generare automaticamente storie uniche e coinvolgenti, personalizzate in base agli interessi e alle preferenze del lettore.
Soluzioni correlate
Addestra, convalida, adatta e implementa le funzionalità di AI generativa, foundation model e machine learning con IBM watsonx.ai, uno studio aziendale di nuova generazione per builder AI. Crea applicazioni AI in tempi ridotti e con una minima quantità di dati.
Metti l'AI al servizio della tua azienda grazie all'esperienza leader di settore e alla gamma di soluzioni di IBM nel campo dell'AI.
Reinventa i flussi di lavoro e le operazioni critiche aggiungendo l'AI per massimizzare le esperienze, il processo decisionale in tempo reale e il valore di business.
Risorse
Scopri come i CEO possono trovare il giusto equilibrio tra il valore che l’AI generativa può creare, gli investimenti che richiede e i rischi che introduce.
Impara i concetti fondamentali e sviluppa le tue competenze con laboratori pratici, corsi, progetti guidati, prove e molto altro.
Scopri come incorporare in tutta sicurezza l’AI generativa e il machine learning nella tua azienda.
Vuoi ottenere un ritorno migliore sui tuoi investimenti nell’AI? Scopri come lo scaling della GenAI in settori chiave può favorire il cambiamento, aiutando le tue menti migliori a creare e fornire nuove soluzioni innovative.
Note a piè di pagina
1 Lin, Z., Gong, Y., Shen, Y., Wu, T., Fan, Z., Lin, C., ... & Chen, W. (luglio 2023). Text generation with diffusion language models: A pre-training approach with continuous paragraph denoise. In International Conference on Machine Learning (pagg. (21051-21064). PMLR.
f Prabhumoye, S., Black, A. e Salakhutdinov, R. (2020). Exploring Controllable Text Generation Techniques. , 1-14. https://doi.org/10.18653/V1/2020.COLING-MAIN.1.
3 Yu, W., Yu, W., Zhu, C., Li, Z., Hu, Z., Wang, Q., Ji, H., & Jiang, M. (2020). A Survey of Knowledge-enhanced Text Generation. ACM Computing Surveys, 54, 1 - 38. https://doi.org/10.1145/3512467.
4 Zhang, Y. (2020). Deep Learning Approaches to Text Production. Computational Linguistics, 46, 899-903. https://doi.org/10.1162/coli_r_00389.
5 Su, Y., Lan, T., Wang, Y., Yogatama, D., Kong, L., & Collier, N. (2022). A Contrastive Framework for Neural Text Generation. ArXiv, abs/2202.06417.
6 S. Chandar, M. M. Khapra, H. Larochelle and B. Ravindran, "Correlational Neural Networks," in Neural Computation, vol. 28, n° 2, pagg. 257-285, febbraio 2016, doi: 10.1162/NECO_a_00801.
7 Rahali, A., & Akhloufi, M.A. (2023). End-to-end transformer-based models in textual-based NLP. AI, 4(1), 54-110.
8 Khalil, F. e Pipa, G. (2021). Transforming the generative pretrained transformer into augmented business text writer. Journal of Big Data, 9, 1-21. https://doi.org/10.1186/s40537-022-00663-7.
9 Devlin, J., Chang, M., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. , 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423.
10 M. Suzuki, N. Itoh, T. Nagano, G. Kurata and S. Thomas, "Improvements to N-gram Language Model Using Text Generated from Neural Language Model," ICASSP 2019 - 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Brighton, UK, 2019, pagg. 7245-7249, doi: 10.1109/ICASSP.2019.8683481.
11 D. Song, W. Liu, T. Zhou, D. Tao e D. A. Meyer, "Efficient robust conditional random fields," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 24, n. 10, pagg. 3124-3136, ottobre 2015, doi: 10.1109/TIP.2015.2438553.
