"Machine Learning and Deep Learning in Natural Language Processing” Anitha S. Pillai e Roberto Tedesco (CRC Press, 2024)

Machine Learning and Deep Learning in Natural Language Processing, pubblicato da CRC Press nel 2024 e curato da Anitha S. Pillai e Roberto Tedesco, affronta una questione oggi centrale: come le macchine possano analizzare, comprendere, generare e utilizzare il linguaggio umano in contesti sempre più complessi. Il libro merita attenzione perché non considera il linguaggio soltanto come sequenza di parole da classificare, ma come fenomeno stratificato, nel quale entrano in gioco significato, contesto, voce, emozione, intenzione comunicativa, ambiguità e uso sociale dell’informazione. La prospettiva adottata è tecnica, ma non limitata alla pura descrizione algoritmica: l’opera mostra infatti come l’elaborazione automatica del linguaggio naturale si collochi all’incrocio tra informatica, intelligenza artificiale, linguistica, interazione uomo-macchina e applicazioni sensibili come la sanità, la comunicazione pubblica e il supporto psicologico. Le domande che attraversano il volume riguardano il modo in cui i modelli di machine learning e deep learning riescono a estrarre regolarità dai dati linguistici, ma anche i limiti di questi sistemi quando devono interpretare fenomeni non letterali, come emozioni, empatia, satira o intenzioni implicite. L’interesse del libro sta proprio in questo passaggio: dal linguaggio come dato computabile al linguaggio come ambiente di relazione, decisione e rischio. La macchina non deve soltanto riconoscere parole, ma stabilire che cosa quelle parole fanno, a quale situazione rimandano, quale risposta richiedono e quali conseguenze possono produrre. In questo senso l’opera apre un campo di interrogativi che non riguarda soltanto l’efficienza tecnica dei modelli, ma anche la loro affidabilità, la loro spiegabilità e la loro capacità di operare in contesti nei quali l’errore può avere effetti concreti.