Apakah Pemprosesan Bahasa Semulajadi?

Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) adalah satu disiplin kecerdasan buatan yang memfokuskan kepada interaksi antara manusia dan komputer melalui bahasa manusia. Menggunakan gabungan teknik linguistik, statistik dan pembelajaran mesin, NLP memfokuskan pada menganalisis, memahami dan menjana bahasa semula jadi secara automatik. Dalam artikel ini, kami akan meneroka secara terperinci apakah itu Pemprosesan Bahasa Semulajadi, kepentingannya dan aplikasinya dalam pelbagai bidang.

1. Pengenalan kepada Pemprosesan Bahasa Semulajadi: Definisi dan objektif

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) adalah satu bidang pengajian yang memfokuskan kepada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Objektif utamanya adalah untuk membolehkan mesin memahami, mentafsir dan menjana teks dan pertuturan dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia. NLP merangkumi pelbagai jenis aplikasi, daripada pengecaman pertuturan kepada terjemahan mesin dan chatbots.

NLP menggunakan pembelajaran mesin dan teknik statistik untuk memproses dan menganalisis sejumlah besar teks. Ini melibatkan penggunaan algoritma dan model matematik yang membolehkan komputer mengekstrak maklumat yang berkaitan, mengenal pasti corak dan melaksanakan tugas linguistik seperti analisis sintaksis dan semantik. Selain itu, NLP juga menggabungkan linguistik pengiraan, yang bertanggungjawab untuk mencipta peraturan dan sistem formal untuk mewakili dan memanipulasi bahasa manusia.

Pada masa ini, NLP memainkan peranan asas dalam banyak bidang teknologi. Sebagai contoh, ia digunakan dalam enjin carian untuk menganalisis pertanyaan dan memaparkan hasil yang berkaitan, dalam pembantu maya seperti Siri dan Alexa untuk memahami dan menjawab soalan dalam bahasa semula jadi, dan di media sosial untuk mengesan trend dan pendapat pengguna. NLP juga mempunyai aplikasi dalam analisis sentimen, pengekstrakan maklumat, penjanaan ringkasan automatik dan banyak lagi.

2. Aplikasi Pemprosesan Bahasa Semulajadi hari ini

Aplikasi Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) hari ini adalah luas dan merangkumi bidang yang berbeza, daripada industri teknologi kepada perubatan, termasuk pendidikan dan pemasaran. Salah satu kegunaan utama NLP ialah terjemahan automatik, yang membolehkan anda memproses dan memahami teks dalam bahasa yang berbeza, memudahkan komunikasi antara orang yang berbeza budaya dan bahasa. Selain itu, teknologi ini juga digunakan dalam pembantu maya, seperti Siri atau Alexa, yang mampu mentafsir dan menjawab soalan dalam bahasa semula jadi.

Satu lagi aplikasi NLP yang relevan ialah pengekstrakan maklumat, yang membolehkan menganalisis jumlah besar data bertulis dan mengekstrak maklumat berharga daripadanya. Ini amat berguna dalam bidang perubatan, di mana rekod perubatan dan kajian saintifik boleh dianalisis untuk mengenal pasti corak dan membuat diagnosis yang lebih tepat. Juga dalam bidang pemasaran, NLP digunakan untuk menganalisis pendapat pelanggan tentang rangkaian sosial dan tentukan trend dan keutamaan.

Akhirnya, NLP juga mempunyai aplikasi dalam pendidikan. Sebagai contoh, ia digunakan untuk membangunkan sistem tunjuk ajar pintar yang boleh memberikan maklum balas yang diperibadikan kepada pelajar. Sistem ini mampu menganalisis kesilapan pelajar biasa dan memberikan penjelasan yang menyesuaikan diri dengan keperluan individu setiap pelajar. Selain itu, NLP juga boleh digunakan untuk menganalisis secara automatik dan menilai esei dan respons kepada soalan terbuka, menjimatkan masa pendidik.

3. Cabaran utama dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) ialah satu cabang daripada kecerdasan buatan yang berkaitan dengan interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Walaupun kemajuan yang dicapai, NLP masih menghadapi beberapa cabaran penting yang mengehadkan aplikasi berskala besarnya. Berikut adalah tiga cabaran utama dalam bidang NLP:

1. Kekaburan bahasa semula jadi

Bahasa semula jadi sememangnya kabur, menjadikannya sukar untuk diproses oleh komputer. Perkataan dan frasa boleh mempunyai pelbagai makna bergantung pada konteks di mana ia digunakan. Cabaran ini dikenali sebagai "nyahkekaburan." Untuk menangani perkara ini, pelbagai teknik telah dibangunkan, seperti penggunaan algoritma statistik dan model pembelajaran mesin yang membantu menentukan kemungkinan makna perkataan atau frasa dalam konteks tertentu.

2. Kebolehubahan linguistik

Bahasa semula jadi berbeza dengan ketara dari penutur ke penutur dan dari rantau ke rantau. Kebolehubahan linguistik ini menyukarkan untuk mencipta model dan algoritma yang berfungsi dengan berkesan untuk bahasa dan dialek yang berbeza. Tambahan pula, terdapat cabaran tambahan yang berkaitan dengan kepelbagaian ungkapan dan struktur tatabahasa yang digunakan dalam budaya dan komuniti yang berbeza. Untuk mengurangkan cabaran ini, tumpuan yang lebih luas pada pengumpulan dan penjanaan data linguistik perwakilan, serta pembangunan teknik pemprosesan yang adaptif dan fleksibel, diperlukan.

3. Fahami konteks

Fahami konteks dalam yang digunakan Bahasa semula jadi adalah penting untuk pemprosesan yang berkesan. Walau bagaimanapun, menangkap konteks manusia, termasuk emosi, niat dan nuansa, dengan tepat dan boleh dipercayai menimbulkan cabaran yang ketara. Model NLP mesti dapat mentafsir dan menangkap makna sebenar di sebalik perkataan dan ayat, sama ada dalam perbualan lisan, dalam teks bertulis atau dalam media yang berbeza. Untuk menangani cabaran ini, teknik pemprosesan teks lanjutan berdasarkan pemahaman semantik dan analisis sentimen sedang dibangunkan yang membolehkan pemahaman konteks yang lebih mendalam dan tepat.

4. Kaedah dan algoritma yang digunakan dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Natural Language Processing (NLP) menggunakan pelbagai kaedah dan algoritma untuk menganalisis dan memahami bahasa manusia. Kaedah ini membolehkan mesin memproses dan menjana teks secara automatik. Berikut ialah beberapa kaedah dan algoritma yang paling banyak digunakan dalam NLP:

1. Tokenisasi: Ia adalah proses membahagikan teks kepada unit yang lebih kecil yang dipanggil token. Token boleh menjadi perkataan, frasa, atau watak individu. Langkah ini penting untuk banyak tugas NLP, kerana ia menyediakan asas untuk menganalisis dan memahami teks.

2. Pelabelan tatabahasa: Ia terdiri daripada memberikan label kepada setiap token dalam teks mengikut kategori tatabahasanya. Ini membolehkan anda mengenal pasti sama ada sesuatu perkataan ialah kata nama, kata kerja, kata sifat, dsb. Pengetegan tatabahasa adalah penting untuk tugasan seperti penghuraian, pengecaman entiti bernama dan nyahkekaburan leksikal.

3. Analisis sintaksis: Ia bertanggungjawab untuk menganalisis struktur tatabahasa ayat untuk memahami sintaksisnya. Gunakan teknik seperti analisis kebergantungan atau pokok konstituen untuk mengenal pasti hubungan antara perkataan dan hierarkinya. Analisis sintaksis adalah kunci untuk tugasan seperti analisis sentimen, terjemahan mesin dan penjanaan bahasa semula jadi.

5. Alat dan sumber untuk Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Dalam bahagian ini, beberapa alat dan sumber yang paling penting untuk Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) akan dibentangkan. Alat ini penting untuk melaksanakan tugas seperti analisis sentimen, pengekstrakan maklumat, klasifikasi teks dan banyak lagi aplikasi lain dalam skop PLN. Di bawah diterangkan secara ringkas beberapa alat yang paling banyak digunakan dan popular dalam bidang ini:

• SpaCy: Ia adalah perpustakaan NLP Python yang menyediakan satu set alat yang cekap untuk pemprosesan teks. SpaCy mempunyai model terlatih untuk melaksanakan tugas seperti pelabelan sebahagian daripada pertuturan, pengecaman entiti bernama dan nyahkekaburan makna perkataan. Di samping itu, ia membolehkan anda melatih model tersuai untuk menyesuaikannya dengan tugas tertentu.
• NLTK: The Natural Language Toolkit (NLTK) ialah satu set perpustakaan dan program untuk pemprosesan bahasa semula jadi dalam Python. Ia menyediakan pelbagai fungsi, termasuk alat untuk tokenisasi, penandaan tatabahasa, pengekstrakan batang, pembahagian ayat dan penjanaan awan perkataan.
• Gensim: Ia ialah perpustakaan Python yang direka untuk memproses dan menganalisis teks tidak berstruktur dan melaksanakan pemodelan topik, pengindeksan dokumen dan tugas mendapatkan maklumat. Gensim mengkhususkan diri dalam pemprosesan cekap volum teks yang besar dan digunakan secara meluas dalam bidang NLP.

6. Pemprosesan Bahasa Asli lwn. Pengecaman Suara: Perbezaan dan Persamaan

Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) dan pengecaman pertuturan adalah dua bidang yang berkaitan tetapi berbeza dalam bidang kecerdasan buatan. NLP merujuk kepada cara komputer memproses dan memahami bahasa manusia, manakala pengecaman pertuturan memfokuskan pada keupayaan mesin untuk mengecam dan menukar pertuturan kepada teks.

Salah satu perbezaan utama antara pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan ialah modus operandi. Walaupun NLP bergantung pada algoritma dan teknik khusus untuk menganalisis konteks, semantik dan tatabahasa bahasa manusia, pengecaman pertuturan memfokuskan pada pengenalpastian dan pembezaan corak audio untuk menukarnya kepada teks bertulis. Kedua-dua proses melibatkan pelaksanaan model pembelajaran mesin dan teknik pemprosesan isyarat, tetapi dengan pendekatan yang berbeza.

Walaupun terdapat perbezaan ini, pemprosesan bahasa semula jadi dan pengecaman pertuturan juga berkongsi persamaan yang ketara. Kedua-dua medan menggunakan algoritma pembelajaran mesin, seperti rangkaian saraf dan model bahasa, untuk meningkatkan ketepatan dan pemahaman data. Selain itu, kedua-duanya mendapat manfaat daripada jumlah besar data berlabel dan melatih model mereka menggunakan teknik pembelajaran diselia atau tidak diselia.

7. Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam bidang kecerdasan buatan

Pemprosesan bahasa semulajadi (NLP) ialah satu bidang kecerdasan buatan yang memfokuskan kepada analisis dan pemahaman bahasa manusia oleh komputer. Melalui algoritma dan model, matlamatnya adalah untuk mesin dapat mentafsir dan menjana teks dengan cara yang sama seperti yang dilakukan oleh manusia.

Untuk menjalankan pemprosesan bahasa semula jadi, terdapat pelbagai langkah dan teknik yang boleh diikuti. Pertama, tokenisasi adalah penting, yang terdiri daripada membahagikan teks kepada unit yang lebih kecil, seperti perkataan atau frasa pendek. Pembersihan teks kemudiannya dilakukan, yang termasuk penyingkiran tanda baca, aksara khas dan perkataan yang tidak berkaitan dengan analisis.

Selepas pembersihan, analisis sentimen boleh dilakukan, yang terdiri daripada menentukan sama ada teks mempunyai konotasi positif, negatif atau neutral. Analisis ini berdasarkan klasifikasi perkataan dan frasa mengikut makna emosinya. Teknik pengekstrakan maklumat juga boleh digunakan, seperti pengenalan entiti, yang membolehkan nama orang, tempat atau syarikat dikenali dalam teks.

8. Kesan Pemprosesan Bahasa Semulajadi kepada industri

Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) telah memberi impak yang besar kepada pelbagai industri. Teknologi ini membolehkan syarikat memanfaatkan sepenuhnya kuasa bahasa manusia untuk meningkatkan produk dan perkhidmatan mereka. Seterusnya, kita akan melihat bagaimana PLN mengubah sektor yang berbeza dan apakah faedahnya.

En el ámbito del khidmat pelanggan, PLN telah merevolusikan cara syarikat berinteraksi dengan pelanggan mereka. Dengan menggunakan algoritma NLP lanjutan, perniagaan boleh mengautomasikan tugas seperti klasifikasi pertanyaan, analisis sentimen dan menjana respons automatik. Ini menyelaraskan proses perkhidmatan pelanggan dan meningkatkan kepuasan pelanggan.

Dalam industri penjagaan kesihatan, NLP telah menyumbang kepada penambahbaikan analisis dan diagnosis penyakit. Sistem NLP boleh menganalisis sejumlah besar data perubatan dan mengekstrak maklumat yang berkaitan untuk membantu profesional penjagaan kesihatan membuat keputusan klinikal. Selain itu, NLP juga berguna dalam membangunkan aplikasi penjagaan kesihatan seperti chatbots yang boleh memberikan jawapan segera kepada pertanyaan kesihatan biasa.

9. Masa Depan Pemprosesan Bahasa Semulajadi: Trend dan perspektif

Dalam beberapa tahun kebelakangan ini, pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) telah berkembang dengan mengagumkan dan membuka kemungkinan baharu dalam pelbagai bidang. Aliran semasa dan prospek masa depan untuk NLP menjanjikan masa depan yang menarik untuk disiplin yang semakin berkembang ini. Berikut ialah beberapa trend utama yang perlu diperhatikan.

Teknologi pembelajaran mesin: Penggunaan teknik pembelajaran mesin seperti pembelajaran mendalam dan rangkaian saraf merevolusikan bidang NLP. Teknik ini membolehkan algoritma meningkatkan ketepatan dan keupayaan untuk memahami dan menjana bahasa semula jadi. Pembelajaran mesin juga telah memudahkan pembangunan pembantu maya dan chatbots yang boleh melaksanakan tugas bahasa semula jadi yang kompleks.

Fokus pada pemprosesan bahasa kontekstual: Pemprosesan bahasa semula jadi kini memberi tumpuan kepada pemahaman bahasa dalam konteksnya. Model bahasa berasaskan konteks, seperti GPT-3, telah menunjukkan keupayaan yang mengejutkan untuk menghasilkan teks yang koheren dan relevan. Pendekatan ini penting untuk meningkatkan komunikasi antara manusia dan mesin, yang amat relevan dalam aplikasi seperti terjemahan mesin dan penjanaan teks.

10. Pemprosesan Bahasa Semulajadi dan hubungannya dengan linguistik komputasi

Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) ialah satu bidang pengajian yang bertujuan untuk mengajar komputer bagaimana memahami, mentafsir dan menjana bahasa manusia. cekap dan tepat. Dalam pengertian ini, linguistik pengiraan memfokuskan pada reka bentuk algoritma dan alat yang membenarkan aplikasi praktikal teknik NLP.

Untuk memahami hubungan antara NLP dan linguistik pengiraan, adalah penting untuk menyerlahkan bahawa linguistik pengiraan menyediakan asas teori yang diperlukan untuk membangunkan sistem dan algoritma NLP. Beberapa masalah yang paling biasa ditangani dalam bidang ini termasuk penghuraian, terjemahan mesin, pengecaman pertuturan dan penjanaan teks.

Mengenai alat yang digunakan dalam NLP dan linguistik pengiraan, terdapat beberapa pilihan yang tersedia. Beberapa yang paling popular termasuk perpustakaan dan rangka kerja seperti NLTK, SpaCy dan OpenNLP. Alat ini membenarkan NLP dan profesional linguistik pengiraan untuk membangunkan aplikasi dan model cara yang cekap, menggunakan algoritma yang dipratentukan untuk menangani pelbagai masalah bahasa semula jadi.

11. Peranan Pemprosesan Bahasa Semulajadi dalam terjemahan mesin

Pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) memainkan peranan penting dalam pembangunan sistem terjemahan mesin. Melalui analisis dan pemahaman bahasa manusia, NLP membolehkan mesin menterjemah teks secara automatik daripada satu bahasa ke bahasa lain, mencapai hasil yang lebih tepat dan semula jadi.

Untuk mencapai terjemahan mesin yang berkualiti, adalah perlu untuk menggabungkan teknik pemprosesan bahasa semula jadi yang berbeza. Salah satu pendekatan yang paling banyak digunakan ialah terjemahan statistik, yang menggunakan model berdasarkan sejumlah besar data untuk menjana terjemahan. Pendekatan lain ialah terjemahan berasaskan peraturan, di mana peraturan tatabahasa dan linguistik digunakan untuk melaksanakan terjemahan.

Pemprosesan bahasa semula jadi dalam terjemahan mesin juga termasuk penggunaan alat dan sumber tertentu. Contohnya, korpora selari, yang terdiri daripada teks sejajar dalam berbilang bahasa, boleh digunakan untuk melatih dan menambah baik model terjemahan mesin. Di samping itu, terdapat alat seperti penjajar automatik, yang membolehkan anda menyelaraskan perkataan secara automatik dalam bahasa yang berbeza untuk memudahkan latihan model terjemahan. Alat dan sumber ini membantu meningkatkan ketepatan dan kelancaran terjemahan mesin.

12. Pemprosesan Bahasa Asli untuk analisis sentimen dan pendapat

Pemprosesan Bahasa Asli (NLP) untuk analisis sentimen dan pendapat ialah bidang yang menggunakan pembelajaran mesin dan teknik linguistik pengiraan untuk mengekstrak maklumat emosi daripada volum teks yang besar.

Para abordar masalah ini, se pueden seguir los siguientes pasos:

• Pengumpulan data: Langkah pertama ialah mengumpulkan satu set data berlabel yang mengandungi sentimen dan pendapat yang diminati. Data ini boleh diperolehi melalui sumber seperti media sosial, tinjauan dalam talian, atau ulasan produk.
• Prapemprosesan teks: Seterusnya, data teks yang dikumpul perlu dibersihkan dan dinormalkan. Ini melibatkan mengalih keluar aksara yang tidak diingini, menukar teks kepada huruf kecil, mengalih keluar perkataan henti dan menggunakan teknik stem untuk mengurangkan perkataan kepada bentuk asasnya.
• Pengekstrakan Ciri: Setelah teks telah dipraproses, ciri yang berkaitan mesti diekstrak untuk analisis sentimen. Ini mungkin melibatkan penggunaan teknik seperti beg perkataan, n-gram atau model perwakilan perkataan seperti Word2Vec atau GloVe.

Pada peringkat seterusnya, pelbagai algoritma pembelajaran mesin, seperti pengelas linear, hutan rawak atau rangkaian saraf, boleh digunakan untuk melatih model yang boleh meramalkan sentimen dan pendapat dengan tepat dalam teks baharu. Adalah penting untuk menilai prestasi model menggunakan metrik seperti ketepatan, kesempurnaan dan skor F1. Selain itu, untuk meningkatkan lagi ketepatan analisis sentimen, teknik lanjutan seperti model bahasa berasaskan transformer seperti BERT atau GPT-3 boleh diterokai.

13. Etika dan cabaran undang-undang dalam Pemprosesan Bahasa Semulajadi

Pemprosesan Bahasa Semulajadi (NLP) ialah satu cabang kecerdasan buatan yang bertujuan untuk mengajar mesin memahami dan memproses bahasa manusia. Memandangkan teknologi ini terus maju dan dilaksanakan dalam pelbagai jenis aplikasi, adalah penting untuk mempertimbangkan isu etika dan cabaran undang-undang yang timbul dalam penggunaannya.

Salah satu cabaran etika utama dalam NLP ialah berat sebelah dalam model data dan bahasa. Model NLP belajar daripada data sedia ada, dan jika data ini mengandungi berat sebelah, seperti berat sebelah kaum atau jantina, model tersebut akan memperolehnya juga. Ini boleh membawa kepada penyebaran dan penguatan stereotaip dan diskriminasi. Adalah penting untuk membangunkan dan menggunakan teknik untuk mengenal pasti dan mengurangkan berat sebelah ini dalam data dan model NLP.

Selain berat sebelah, satu lagi isu etika penting ialah privasi dan keselamatan data dalam NLP. Apabila menggunakan sejumlah besar data peribadi, seperti perbualan sembang, e-mel atau rekod perubatan, adalah penting untuk memastikan bahawa data ini digunakan secara bertanggungjawab dan tidak didedahkan tanpa kebenaran. Melaksanakan langkah keselamatan yang sesuai untuk melindungi privasi individu dan mematuhi peraturan perlindungan data adalah penting dalam pembangunan dan penggunaan sistem NLP.

14. Kesimpulan Pemprosesan Bahasa Semulajadi dan kesannya kepada masyarakat

Kesimpulannya, Natural Language Processing (NLP) telah terbukti mempunyai impak yang ketara dalam masyarakat. Ketika kita menuju ke era yang semakin digital, NLP telah menjadi alat yang sangat diperlukan untuk meningkatkan komunikasi antara manusia dan mesin.

NLP telah membolehkan pembangunan aplikasi dan alatan yang meningkatkan kecekapan dan ketepatan dalam tugas seperti terjemahan mesin, analisis sentimen, pengekstrakan maklumat dan penjanaan kandungan. Aplikasi ini telah mengubah cara kita berinteraksi dengan teknologi, menjadikannya lebih mudah untuk mencari maklumat, berkomunikasi dan membuat keputusan.

Di sebalik kemajuan yang dicapai, PLN masih memberikan beberapa cabaran. Bahasa dan budaya adalah faktor yang mempengaruhi ketepatan dan keberkesanan algoritma NLP. Selain itu, terdapat kebimbangan etika dan privasi yang berkaitan dengan penggunaan NLP, seperti berat sebelah data dan pengumpulan maklumat peribadi. Cabaran ini perlu ditangani untuk memastikan penggunaan PLN yang bertanggungjawab dan beretika untuk manfaat masyarakat.

Kesimpulannya, pemprosesan bahasa semula jadi adalah satu disiplin yang terletak di persimpangan linguistik dan sains komputer, dengan tujuan untuk membangunkan sistem yang mampu memahami dan menjana bahasa manusia secara automatik. Melalui teknik dan algoritma, kami berusaha untuk menganalisis dan mengekstrak maklumat berguna daripada teks bertulis atau lisan, sekali gus membolehkan penciptaan aplikasi dan sistem pintar yang memudahkan interaksi antara manusia dan mesin.

Dalam artikel ini, kami telah meneroka konsep asas pemprosesan bahasa semula jadi, daripada peringkat analisis linguistik yang berbeza kepada aplikasi utama dalam bidang seperti terjemahan mesin, penjanaan ringkasan, pengecaman pertuturan dan tindak balas pertanyaan automatik. Selain itu, kami telah merangkumi teknik utama yang digunakan, seperti penandaan tatabahasa, analisis sintaksis, nyahkekaburan leksikal dan pemodelan bahasa.

Walaupun pemprosesan bahasa semula jadi telah menyaksikan kemajuan yang ketara dalam beberapa tahun kebelakangan ini, cabaran dan batasan masih kekal. Pemahaman mendalam tentang makna, penyelesaian kekaburan dan penyesuaian kepada variasi dialek dan kontekstual adalah beberapa aspek yang terus diusahakan oleh penyelidik untuk meningkatkan keberkesanan sistem ini.

Pendek kata, pemprosesan bahasa semula jadi berdiri sebagai bidang penyelidikan dan pembangunan yang menarik yang menjanjikan untuk merevolusikan cara kita berkomunikasi dengan mesin. Dengan keupayaannya untuk memahami dan menjana bahasa manusia, ia menyumbang kepada meningkatkan interaksi antara manusia dan teknologi, membuka pelbagai kemungkinan dalam bidang seperti bantuan maya, carian maklumat, analisis sentimen, antara banyak lagi. Apabila teknik bertambah baik dan cabaran diatasi, pemprosesan bahasa semula jadi pasti akan terus berkembang dan mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia digital.