# Applicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale

Riconoscimento malattie ortaggiApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento malattie ortaggi Elaborazione del linguaggio naturaleApplicazioni pratiche di deep learning/Elaborazione del linguaggio naturale Riconoscimento recensioni positive AmazonApplicazioni pratiche di deep learning/Riconoscimento recensioni positive Amazon Identificazione tumori della pelleApplicazioni pratiche di deep learning/Identificazione tumori della pelle Diagnosi polmoniteApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi polmonite Diagnosi alzheimerApplicazioni pratiche di deep learning/Diagnosi alzheimer Analisi elettrocardiogramma (ECG)Applicazioni pratiche di deep learning/Analisi elettrocardiogramma (ECG) Classificazione dei tweetsApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei tweets Segmentazione delle immaginiApplicazioni pratiche di deep learning/Segmentazione delle immagini Profilazione delle personeApplicazioni pratiche di deep learning/Profilazione delle persone Raccomandazione prodottiApplicazioni pratiche di deep learning/Raccomandazione prodotti Da voce a testoApplicazioni pratiche di deep learning/Da voce a testo Conversazione AIApplicazioni pratiche di deep learning/Conversazione AI Classificazione dei fioriApplicazioni pratiche di deep learning/Classificazione dei fiori Interrogare documenti(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Interrogare documenti(LLM) Realizzare un chatbot(LLM)Applicazioni pratiche di deep learning/Realizzare un chatbot(LLM)
L'elaborazione del linguaggio naturale ( PNL ) è un sottocampo della linguistica, dell'informatica e dell'intelligenza artificiale che si occupa delle interazioni tra computer e linguaggio umano, in particolare come programmare i computer per elaborare e analizzare grandi quantità di dati del linguaggio naturale . Di seguito si analizzano alcuni esempi in italiano che si possono provare in un documento di Google Colab. Atri esempi si trovano nel tutorial di Hugging Face qui .
Caricamento librerie :
L'Analisi del sentimento o sentyment analysis è la capacità di un modello di estrarre informazioni soggettive di solito da una serie di documenti. Spesso si utilizzano recensioni online per identificare le tendenze dell'opinione pubblica nei social media, per il marketing ecc. Attraverso il modello "MilaNLProc/feel-it-italian-sentiment" di Hugging Face si vuole valutare il sentimento della frase 'Oggi sono proprio contento!' . Il risultato come si vede è Probabilities: Negative 0.0003 - Positive 0.9997, quindi tale frase è positiva con una probabilità del 99,97% :
Generazione di testo: Attraverso il modello "GroNLP/gpt2-small-italian" di Hugging Face si genera del testo completando una frase:
Riempimento di un tag: Attraverso il modello "xlm-roberta-base" di Hugging face in una frase si sostituisce il tag <mask> con una parola più o meno probabile . Come si vede dall'elaborazione la parola più probabile nella frase è "nuovo" .
Riconoscimento di entità nominative (NER): Dato un flusso di testo, determinare quali elementi nel testo mappano a nomi propri, come persone o luoghi, e qual è il tipo di ciascuno di questi nomi (ad es. persona, luogo, organizzazione) . Attraverso il modello "Babelscape/wikineural-multilingual-ner" nella frase "Il mio nome è Gianni e vivo a Roma" si identifica Gianni come nome proprio con 82,83% di probabilità e Roma come luogo col 99,95% di probabilità.
Risposte alle domande: Data una domanda in linguaggio umano, determina la sua risposta a partire da un testo che la contiene . Attraverso il modello "mrm8488/bert-italian-finedtuned-squadv1-it-alfa" alla domanda 'Per quale lingua stai lavorando?' si ottiene la risposta español con un'accuratezza del 99,3%
Traduzione automatica: Tradurre automaticamente il testo da una lingua ad un'altra. Questo è uno dei problemi più difficili e fa parte di una classe di problemi chiamata colloquialmente " AI-completa ", ovvero richiede tutti i diversi tipi di conoscenza che gli esseri umani possiedono (grammatica, semantica, fatti del mondo reale, ecc. .) per risolverla correttamente. Attraverso il modello "facebook/m2m100_418M" si traduce una frase dall'inglese all'italiano: