Algoritmi vettoriali di Word: da Word2Vec a incorporamenti moderni

L’elaborazione moderna del linguaggio naturale si basa sulla rappresentazione delle parole come densi vettori di numeri che catturano relazioni semantiche. Questo corso basato su testo ti guida attraverso l'evoluzione degli algoritmi di rappresentazione delle parole, aiutandoti a passare dall'elaborazione di base del testo ai modelli avanzati di spazio vettoriale.Costruirai una forte comprensione intuitiva e pratica di come le parole vengono mappate in spazi ad alta dimensione. Leggendo le chiare spiegazioni e analizzando esempi di codice strutturato, imparerai come preparare i dati di testo, addestrare i modelli vettoriali e valutare la loro accuratezza semantica. Cosa imparerae: 1. comprendere i concetti fondamentali di spazi vettoriale, dimensionalità e somiglianza semantica 2. Implementare algoritmi vettoriali di parole classiche tra cui Word2Vec, Continuous Bag of Words e Skip-gram. 3. Applicare gli algoritmo GloVe e FastText per acquisire statistiche globali e informazioni sulle sottoparole. 4. Integrare i vettori di parole con i database vettoriali per eseguire una ricerca semantica efficiente. 6.Valutare la qualità dell'incorporamento utilizzando tecniche di benchmarking intrinseche ed estrinseche. Iniziamo con le definizioni fondamentali degli spazi vettoriale e delle rappresentazioni matematiche del testo. Da lì, progredirai passo dopo passo attraverso l'incorporamento statico di allenamento, lavorando con modelli di sottoparole e utilizzando moderne tecniche di incorporamento contestuale.Questo corso è progettato per aspiranti scienziati dei dati, ingegneri del software e appassionati di tecnologia del linguaggio che vogliono comprendere i meccanismi dell'elaborazione del linguaggi naturale. Non è richiesto un background avanzato di apprendimento automatico, anche se la familiarità di base con Python è utile.