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Elaborazione del linguaggio naturale con Python

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La PNL è un settore ampio e multidisciplinare, quindi questo libro può fornire solo un'introduzione molto generale. Il primo capitolo ha lo scopo di fornire una panoramica delle principali sottoaree e una brevissima idea delle principali applicazioni e delle metodologie utilizzate. La storia della PNL viene brevemente discussa come un modo per metterla in prospettiva. I tre capitoli successivi descrivono in modo più dettagliato alcune delle principali sottoaree. L'organizzazione si basa su una maggiore "profondità" di elaborazione, a partire da tecniche relativamente orientate alla superficie e passando a considerare il significato delle frasi e il significato delle parole nel contesto. Ogni capitolo prenderà in considerazione la sottoarea nel suo insieme per poi passare a descrivere uno o più algoritmi campione che affrontano problemi particolari. Gli algoritmi sono stati scelti perché sono relativamente semplici da descrivere e perché illustrano una tecnica specifica che si è dimostrata utile, ma l'idea è quella di esemplificare un approccio, non di fornire un'indagine dettagliata (cosa che sarebbe impossibile nel tempo a disposizione). Tuttavia, altri approcci saranno talvolta discussi brevemente. Il capitolo finale riunisce il materiale precedente per descrivere lo stato dell'arte nelle applicazioni campione. L'obiettivo del mio libro per gli studenti è quello 1. essere in grado di descrivere l'architettura e il design di base di un sistema generico di PNLP "shell". 2. essere in grado di discutere le prestazioni attuali e future di diverse applicazioni della PNL, come la traduzione automatica e la risposta via e-mail. 3. essere in grado di descrivere brevemente una tecnica fondamentale per l'elaborazione del linguaggio per diverse sottoattività, come l'analisi morfologica, l'analisi sintattica, la disambiguazione del senso della parola, ecc. ●4. Capire come queste tecniche si ispirano e si relazionano ad altre aree dell'informatica (

121 pages, Kindle Edition

Published July 21, 2019

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Ajit Singh

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