Fondamenti di NLP: Modelli Probabilistici e Word Embeddings

Come fanno i motori di ricerca a prevedere la tua prossima parola, e come fanno i correttori ortografici a sapere cosa intendevi digitare? L'elaborazione del linguaggio naturale si basa su eleganti modelli probabilistici per dare un senso al linguaggio umano. Comprendendo questi framework matematici fondamentali, sblocchi la capacità di analizzare, prevedere e rappresentare il testo in modo computazionale. Questo corso ti guida attraverso i concetti matematici e algoritmici fondamentali della NLP. Passerete dalla comprensione delle probabilità di testo di base all'implementazione di algoritmi chiave che alimentano le moderne tecnologie linguistiche, stabilendo una base solida come una roccia per l'AI e il machine learning avanzati. Cosa imparerai: - Comprendere le teorie fondamentali della probabilità e le strategie di tokenizzazione, inclusa la moderna tokenizzazione subword, che sono alla base della linguistica computazionale. - Costruire un sistema di auto-correzione utilizzando la distanza di modifica minima e la programmazione dinamica. - Applicare l'algoritmo Viterbi e i Hidden Markov Models per un'accurata etichettatura delle parti del discorso (part-of-speech tagging). - Sviluppare modelli linguistici N-gram per prevedere le parole successive e implementare funzionalità di auto-completamento. - Creare word embeddings utilizzando il modello Word2Vec continuous bag-of-words per catturare il significato semantico. - Esplorare come i modelli probabilistici classici si trasformano in moderne rappresentazioni vettoriali basate su transformer. Inizierete con la terminologia essenziale e le basi della probabilità prima di procedere passo dopo passo attraverso l'elaborazione del testo, l'etichettatura di sequenze e le rappresentazioni neurali delle parole. Ogni concetto è rafforzato da chiare spiegazioni scritte e pratici snippet di codice Python progettati per l'apprendimento pratico. Questo corso solo testuale è progettato per programmatori principianti, appassionati di dati e aspiranti ingegneri di machine learning che desiderano comprendere il funzionamento interno della NLP. Non è richiesta alcuna conoscenza avanzata di machine learning. Inizia oggi il tuo viaggio nella matematica e negli algoritmi dell'elaborazione del linguaggio.