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Questo esercizio fa parte del corso
Impara gli elementi essenziali dell’elaborazione del testo nel Natural Language Processing (NLP). Padroneggia tecniche come tokenization, rimozione di stop words e punteggiatura e normalizzazione del testo tramite conversione in minuscolo, stemming e lemmatization, per preparare i dati testuali ad analisi successive ed estrazione di insight.
Trasforma testo grezzo in potenti caratteristiche numeriche. Crea rappresentazioni Bag-of-Words e TF-IDF per catturare l’importanza delle parole nei documenti, quindi esplora word embeddings come Word2Vec e GloVe per scoprire pattern semantici profondi. Visualizza frequenza, rilevanza e similarità per dare vita ai tuoi dati testuali.
Esercizio attuale
Sfrutta la potenza dei modelli pre-addestrati per svolgere attività avanzate di classificazione del testo. Usa le pipelines di Hugging Face per sentiment analysis, classificazione per argomenti e natural language inference. Valuta similarità semantica e correttezza grammaticale con modelli all’avanguardia, senza dover costruire nulla da zero.
Immergiti nel cuore delle applicazioni NLP moderne con tecniche di token classification e generazione di testo. Impara a estrarre entità significative e strutture grammaticali usando NER e PoS tagging. Padroneggia il question answering sia estrattivo sia astrattivo ed esplora attività avanzate di generazione, tra cui riassunto, traduzione e language modeling tramite le pipelines di Hugging Face.