Natural Language Processing (NLP)

Introduzione al Natural Language Processing

• Definizione e importanza del NLP.
• Applicazioni pratiche: assistenti virtuali, traduzione automatica, analisi del sentiment, etc.
• Evoluzione storica del NLP e sfide attuali.

Fondamenti Linguistici e Tecnici

• Concetti di linguistica computazionale.
• Tokenizzazione, analisi sintattica e semantica.
• Strumenti e risorse linguistiche: corpora, lessici, alberi di parsing.

Modelli di Linguaggio e Vettori di Parole (Word Embeddings)

• Introduzione ai modelli di lingua.
• Word embeddings: Word2Vec, GloVe, FastText.
• Applicazioni pratiche in analisi semantica e raggruppamento di documenti.

Elaborazione del Linguaggio Naturale su Grandi Dati

• Gestione di grandi dataset di testo.
• Tecniche di riduzione della dimensionalità.
• Approcci per il trattamento efficiente di grandi corpora di testo.

Analisi del Sentimento e Classificazione di Testo

• Tecniche di analisi del sentiment.
• Classificazione di testo con approcci supervisionati e non supervisionati.
• Applicazioni in social media, recensioni e monitoraggio della reputazione.

Riconoscimento di Entità Nominative e Estrazione di Informazioni

• Identificazione di nomi di persone, luoghi, organizzazioni.
• Estrazione di informazioni da testo strutturato e non strutturato.
• Applicazioni in ricerca, analisi giuridica e intelligence aziendale.

Apprendimento Profondo per il NLP

• Introduzione alle reti neurali ricorrenti (RNN) e alle reti neurali ricorrenti a memoria a lungo termine (LSTM).
• Architetture di reti neurali per il NLP: reti neurali ricorrenti, transformer.
• Progettazione e addestramento di modelli avanzati.

Generazione di Testo e Dialogo

• Tecniche di generazione di testo.
• Sviluppo di modelli di dialogo.
• Applicazioni in assistenti virtuali, chatbot e interfacce vocali.

Sfide Etiche nel NLP e Questioni Aperte

• Etica nell’elaborazione del linguaggio naturale.
• Problematiche di bias e fairness nei modelli NLP.
• Regolamentazioni e implicazioni sociali.