Analisi NLP aggiuntive

Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale in R

Kasey Jones

Research Data Scientist

BERT ed ERNIE.

Cos’è:

  • BERT: Bidirectional Encoder Representations from Transformers
  • Modello usato nel transfer learning per compiti NLP
  • pre-addestrato su dati non etichettati per creare una rappresentazione linguistica
  • richiede pochi dati etichettati per addestrare il compito specifico

A cosa serve:

  • task supervisionati
  • creare feature per modelli NLP

ERNIE: Enhanced Representation through kNowledge IntEgration

Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale in R

Named Entity Recognition

Cos’è:

  • classifica le entità nominate nel testo
  • Esempi: nomi, luoghi, organizzazioni, valori

A cosa serve:

  • estrarre entità dai tweet
  • supportare i motori di raccomandazione
  • algoritmi di ricerca
Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale in R

Part-of-speech tagging

Cos’è:

  • assegnare a ogni parola la sua parte del discorso
    • nomi, verbi, aggettivi, ecc.

Come si usa:

  • aiuta nell’analisi del sentiment
  • crea feature per modelli NLP
  • arricchisce ciò che il modello sa su ogni parola nel testo

Feature Engineering for NLP in Python

Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale in R

Ricapitoliamo.

Introduzione all'Elaborazione del Linguaggio Naturale in R

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