Dati e Testi: NLP

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• Apprendimento profondo in PNL

Stai cercando di imparare la PNL e sviluppare applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale? Vuoi creare la tua applicazione o programma per l'assistente vocale Amazon Alexa o Yandex Alice? In questo articolo parleremo delle direzioni di sviluppo e delle tecniche utilizzate per risolvere i problemi di PNL, in modo che diventi più facile navigare.

L'elaborazione del linguaggio naturale (di seguito PNL - Elaborazione del linguaggio naturale) è un'area all'intersezione tra informatica, intelligenza artificiale e linguistica. L'obiettivo è elaborare e "capire" il linguaggio naturale per tradurre il testo e rispondere alle domande.

Con lo sviluppo di interfacce vocali e chatbot, la PNL è diventata una delle più importanti tecnologie di intelligenza artificiale. Ma comprendere e riprodurre pienamente il significato del linguaggio è un compito estremamente difficile, poiché il linguaggio umano ha le sue peculiarità - legga: doctranslator.

Apprendimento profondo in PNL

Gran parte della tecnologia NLP è alimentata dal deep learning, un campo del machine learning che ha iniziato a prendere piede solo all'inizio di questo decennio.

La maggior parte dei metodi di apprendimento automatico funziona bene grazie alle rappresentazioni dei dati e alle funzionalità di input sviluppate dall'uomo e all'ottimizzazione dei pesi per migliorare la previsione finale.

Nel deep learning, un algoritmo cerca di estrarre automaticamente le migliori caratteristiche o rappresentazioni da input non elaborati.

Le funzionalità realizzate a mano sono spesso eccessivamente specializzate, incomplete e richiedono molto tempo per la creazione e la convalida. Al contrario, le caratteristiche identificate dal deep learning sono facilmente adattabili.

Deep Learning offre una struttura flessibile, versatile e apprendibile per rappresentare il mondo in termini sia visivi che linguistici. Inizialmente, ciò ha portato a scoperte nel campo del riconoscimento vocale e della visione artificiale. Questi modelli vengono spesso addestrati utilizzando un algoritmo comune e non richiedono la costruzione tradizionale di funzionalità per un'attività specifica.