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Argomenti in breve

  • Scoprire cos'è il Natural Language Processing e come funziona.
  • Apprendere le tecniche di analisi ed elaborazione del linguaggio umano.
  • Conoscere e utilizzare le librerie Python che consentono operazioni di analisi del linguaggio.
  • Sviluppare applicazioni per la sentiment analysis e il riconoscimento semantico del linguaggio.
  • Creare classificatori di recensioni, chatbot, sintetizzatori vocali, "riassuntori" automatici, nuvole di parole e molto altro.
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Descrizione

I computer sono bravissimi a lavorare con dati standardizzati e strutturati e riescono a elaborarli velocemente e con precisione. Questo ha però un limite: le persone non comunicano in dati strutturati, né parlano in codice binario, anzi, il linguaggio umano è complesso e articolato.
Questo manuale è una guida pratica al Natural Language Processing (NLP), un campo dell'Intelligenza Artificiale focalizzato sull'abilitare i computer a comprendere ed elaborare i linguaggi umani, e grazie al quale è stato possibile sviluppare applicazioni ormai molto diffuse come Google Translate e gli assistenti vocali Siri, Alexa e Ok Google.
Si parte dalla spiegazione di che cos'è l'NLP e degli approcci attualmente esistenti in questo campo. L'attenzione si sposta quindi all'elaborazione del linguaggio esaminando le librerie Python disponibili allo scopo. A questo punto si entra nel merito delle applicazioni possibili come la sentiment analysis, il riconoscimento semantico del linguaggio e il riconoscimento vocale. Il testo termina mostrando casi d'uso ed esempi pratici.
Un manuale dedicato sia a chi già conosce Python, sia ai principianti che vogliono sviluppare nuove capacità e iniziare a costruire un'applicazione da zero.
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Dettagli tecnici

Pagine: 160
Collana: Guida Completa
Pubblicazione: Ottobre 2019
ISBN Libro: 9788850335091
ISBN Ebook: 9788850318797

Oggi le macchine possono non solo fornire informazioni, ma anche interpretarle.

Gli autori

  • Serena Sensini
    Serena Sensini è un ingegnere informatico con esperienza nella progettazione e nello sviluppo di soluzioni web e stand-alone from scratch. Appassionata di AI, Deep Learning e Data Analysis, e di linguaggi come Python e R, lavora come Enterprise Architect presso Dedalus e collabora con diverse associazioni no profit con cui tiene corsi e seminari.
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