Struttura del corso

Breve introduzione ai metodi di NLP

  • Tokenizzazione di parole e frasi
  • Classificazione del testo
  • Analisi del sentiment
  • Correzione ortografica
  • Estrazione di informazioni
  • analisi
  • estrazione di significato
  • Risposta alle domande

Panoramica sulla teoria della PNL

  • probabilità
  • statistica
  • apprendimento automatico
  • Modellazione del linguaggio N-Gram
  • Naïve Bayes
  • Classificatori Maxent
  • modelli di sequenza (modelli di Markov nascosti)
  • dipendenza probabilistica
  • Analisi dei componenti
  • modelli di significato nello spazio vettoriale

Requisiti

Non è richiesto alcun background in PNL.

Richiesto: Familiarità con qualsiasi linguaggio di programmazione (Java, Python, PHP, VBA, ecc...).

Attese: Competenze matematiche ragionevoli (standard di livello A), in particolare in probabilità, statistica e calcolo.

Vantaggioso: familiarità con le espressioni regolari.

 21 ore

Numero di Partecipanti


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