Come iniziare con l'elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale è un'applicazione incredibilmente utile dell'apprendimento automatico.

L'elaborazione del linguaggio naturale con python sta rendendo questa potente tecnica sempre più accessibile.

Con il supporto di alcune librerie semplici da implementare, è ora possibile iniziare a utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale con python in pochi passi.

Ma perché si dovrebbe voler utilizzare l'elaborazione del linguaggio naturale?

Quando l'elaborazione del linguaggio naturale viene usata dagli ingegneri che si occupano di apprendimento automatico?

Le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale vengono usate dagli ingegneri che si occupano di apprendimento automatico per interpretare

Questo testo viene poi inserito in altri algoritmi.

In sostanza si sta insegnando ad un computer a leggere usando l'apprendimento automatico.

Una volta elaborato, il testo può essere inserito in altri algoritmi di apprendimento automatico per ricavarne informazioni.

L'elaborazione del linguaggio naturale può, quindi, giocare un ruolo in molteplici problemi di machine learning.

Quando si combina una potente elaborazione del linguaggio naturale con python, allora si hanno ancora più opportunità.

Come iniziare l'elaborazione del linguaggio naturale con python?

Prima di poter iniziare ad usare l'elaborazione del linguaggio naturale con python è necessario pulire i dati.

Questo processo è chiamato pre-elaborazione dei dati ed è essenziale per assicurarti di ottenere un buon risultato dal tuo algoritmo.

Per essere chiari, la pulizia dei dati è vitale per tutti gli algoritmi di apprendimento automatico, ma c'è un processo unico per l'elaborazione del linguaggio naturale.

Perché la pulizia dei dati è così importante per l'elaborazione del linguaggio naturale?

Prima di tutto, è importante rimuovere tutta la punteggiatura dal dataset. Questo fa parte del processo di pulizia del dataset.

Il passo di rimuovere la punteggiatura è necessario per l'elaborazione del linguaggio naturale per minimizzare la variazione delle parole nel dataset.

Ci sono diversi tipi di parole e caratteri che possono essere rimossi dal dataset. Tutto questo aiuta a minimizzare il numero di parole,

La minimizzazione del numero di parole nel set di dati è essenziale per aiutare a velocizzare l'elaborazione.

Quali sono gli altri passi coinvolti nella pulizia dei dati?

1. Rimuovere le maiuscole - rendendo tutto minuscolo
2. Rimuovere le stop words
3. Stemming - riportando ogni parola alla sua radice

Creare un modello BAG OF WORDS USING NATURAL LANGUAGE PROCESSING

Hai pulito i dati - fantastico!

Ora possiamo passare alle cose divertenti: creare un modello basato sul bag of words!

ORA HAI UN DATASET, COSA NE FAI?

Una volta che hai usato l'elaborazione del linguaggio naturale per ottenere il corpus di dati, ora puoi inserirlo in un modello di apprendimento automatico.

Ci sono due tipi di modelli di apprendimento automatico che discuteremo qui.

Questi sono elencati di seguito:

• Algoritmi di clustering: È possibile utilizzare algoritmi di clustering per trovare modelli nei dati, come i temi dalle parole utilizzate. Questa è una tecnica che viene utilizzata per identificare le notizie false. Potete leggere sull'uso nelle fake news qui. In alternativa, se volete iniziare ad implementare algoritmi di clustering sul vostro dataset, date un'occhiata a questo articolo.
• Algoritmi di classificazione: Se avete un set di dati da cui volete essere in grado di classificare un risultato dal linguaggio utilizzato, per esempio, i dati delle recensioni, è possibile utilizzare algoritmi di classificazione. Using these algorithms, you can analyze the language used to predict whether a review is good or bad.

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