Elaborazione del Linguaggio Naturale con Modelli di Probabilità in Python

Comprendere come i computer elaborano e prevedono il linguaggio umano è una competenza fondamentale nella tecnologia moderna. Questo corso offre un percorso chiaro, basato su testo, per padroneggiare le basi matematiche e statistiche dell'Elaborazione del Linguaggio Naturale utilizzando Python. Passerai dalla comprensione della pre-elaborazione di base del testo alla costruzione di modelli probabilistici in grado di prevedere parole, classificare testi e analizzare sequenze. Leggendo spiegazioni strutturate e analizzando frammenti di codice Python puliti e moderni, acquisirai un'intuizione pratica per l'NLP senza la necessità di un background in machine learning complesso. Cosa imparerai: - Comprendere la terminologia di base e i fondamenti matematici della probabilità nell'NLP. - Costruire e valutare modelli linguistici N-gram per la previsione di parole utilizzando i moderni type hints di Python. - Implementare classificatori Naive Bayes per l'analisi del sentiment e la categorizzazione del testo. - Applicare i Modelli di Markov Nascosti e l'algoritmo di Viterbi per il part-of-speech tagging. - Esercitarsi nella pre-elaborazione dei dati, nella tokenizzazione e nella normalizzazione del testo utilizzando librerie standard del settore. - Analizzare le prestazioni del modello utilizzando metriche di valutazione e tecniche di convalida moderne. Il corso inizia con concetti fondamentali di elaborazione del testo e teoria della probabilità prima di procedere passo dopo passo attraverso N-grammi, modelli di classificazione e algoritmi di tagging sequenziale. Imparerai leggendo dettagliate spiegazioni concettuali abbinate a esempi di codice Python puliti ed eseguibili. Questo corso è progettato per principianti che desiderano apprendere le basi matematiche dell'NLP. Non è richiesta alcuna esperienza precedente con l'elaborazione del linguaggio naturale, sebbene una familiarità di base con Python sia utile. Inizia oggi il tuo viaggio nella modellazione del linguaggio e padroneggia le basi probabilistiche dell'NLP.