Come imparare l’NLP da zero nel 2026: guida dell’esperto

Concetti fondamentali da conoscere in NLP

Se sei alle primissime armi con l’NLP e non conosci i temi di base e avanzati che coinvolge, ecco alcuni concetti chiave che devi imparare. Servono a darti un’idea di come potrebbe essere lavorare nell’NLP.

Preprocessing del testo

Il preprocessing del testo converte i dati grezzi in un formato adatto perché i modelli informatici possano comprenderli ed elaborarli. Elabora tutti i dati preservando il significato e il contesto del linguaggio umano in numeri. Questo preprocessing avviene in più passaggi, ma il numero può variare a seconda della natura del testo e degli obiettivi che vuoi raggiungere con l’NLP.

I passaggi più comuni includono:

• Tokenizzazione: scompone il testo in unità più piccole chiamate token. I token possono essere parole, caratteri o segni di punteggiatura. Ad esempio, la frase “I want to learn NLP.” verrebbe tokenizzata in: I, want, to, learn, NLP,..
• Rimozione delle stopword: le stopword sono parole prive di significato nel testo, come “is”, “the” e “and”. Rimuoverle facilita la concentrazione sulle parole significative.
• Stemming: lo stemming elimina i suffissi e riduce le parole alla loro forma base. Ad esempio, “going” viene ridotto a “go”.
• Lemmatizzazione: riduce le parole a lemmi sempre significativi. È un processo più lento, con un algoritmo più complesso rispetto allo stemming.

Bag-of-words (BoW) e TF-IDF

Sia bag-of-words sia TF-IDF sono concetti importanti in NLP per il recupero di informazioni. Ecco una panoramica di entrambi:

• Bag-of-words rappresenta i documenti come collezioni di parole. Questo approccio crea una feature per ciascuna parola del corpus (una raccolta organizzata di dataset) e assegna a ogni feature un valore basato sul numero di occorrenze della parola nel testo. Puoi usarlo per catturare le occorrenze di parole in grandi quantità di dati.
• TF-IDF si basa sul modello BoW. Tuttavia, attribuisce maggiore importanza alle parole che ricorrono frequentemente nell’intero corpus. Puoi usare questo modello per evidenziare le parole rilevanti nel contenuto di un documento.

Word embedding

I word embedding sono rappresentazioni delle parole in uno spazio vettoriale continuo. I modelli di machine learning vi fanno affidamento per comprendere e lavorare con i dati testuali. Tre tecniche di embedding comuni includono Word2Vec, GloVe e FastText. Vediamo cosa le distingue:

• Word2Vec utilizza le parole vicine per comprendere il contesto e catturare il significato semantico. Tuttavia, fatica con le parole fuori vocabolario (OOV) e apprende embedding solo per le parole presenti nei dati di training.
• GloVe costruisce una matrice di co-occorrenza per registrare la frequenza con cui una parola appare in un dataset. Raggruppando parole simili nello stesso spazio, riesce a catturare le relazioni semantiche tra di esse.
• FastText scompone le parole in sotto-parole e apprende gli embedding di queste parti più piccole, consentendo di mantenere il significato semantico.

Modelli di linguaggio

Qualsiasi attività NLP — generazione di testo o riconoscimento vocale — deve prima prevedere la probabilità di una sequenza di parole. Qui entrano in gioco i modelli di linguaggio. Assegnano probabilità alle sequenze e aiutano i computer a comprendere il linguaggio umano. Due modelli comuni includono:

1. Modelli N-gram tradizionali: usano gli N-gram, ovvero le probabilità di una parola in base alle parole precedenti in sequenza. Poiché si basano sul conteggio di sequenze da grandi dataset, incontrano problemi di scarsità dei dati.
2. Modelli moderni basati sul deep learning: il deep learning è cambiato radicalmente con l’introduzione di Word2Vec e GloVe. Questi modelli neurali creano word embedding che catturano relazioni semantiche, ma non gestiscono le parole fuori vocabolario (OOV).

Modelli moderni basati su transformer, come BERT e GPT, sono stati introdotti per risolvere i limiti dei modelli precedenti. Questi modelli catturano contesto e significato lungo intere frasi. Ecco come:

• BERT di Google legge il testo in entrambe le direzioni per comprenderne meglio il contesto. Integra caratteristiche semantiche e sintattiche, eccellendo in compiti come il question answering e l’analisi di documenti.
• GPT utilizza un approccio unidirezionale per prevedere la parola successiva nella sequenza, motivo per cui sa creare contenuti simili a quelli umani e contestualmente corretti.

Classificazione e clustering del testo

La classificazione del testo assegna categorie predefinite ai dati testuali usando modelli bag-of-words e N-gram. Ad esempio, se hai le parole “BERT” e “GPT”, verranno create due categorie basate su queste parole. Queste poi serviranno ad addestrare il modello per prevedere la categoria di testi non visti.

Il clustering, invece, raggruppa elementi simili senza etichette predefinite; l’algoritmo esamina le caratteristiche di ciascun elemento per trovare somiglianze e creare gruppi omogenei. Ad esempio, i team marketing possono usare il clustering per identificare gruppi di consumatori in base a dati demografici e mostrare annunci più pertinenti per favorire la crescita.

Imparare l’NLP in Python

Python è popolare per l’NLP grazie alla sua semplicità e alle librerie disponibili. Quindi, che tu stia iniziando o abbia già un po’ di esperienza, vediamo come costruire solide basi di NLP con Python.

Perché Python per l’NLP?

Python ha librerie estese, come NLTK, spaCy e TextBlob, che offrono strumenti per elaborazione, tokenizzazione e altro. La sua community attiva aggiunge continuamente nuove funzionalità e risolve bug per migliorare questi strumenti. Questo significa poter contare su risorse aggiornate e supporto online.

Oltre alle librerie, Python offre anche framework usati in NLP. TensorFlow e PyTorch-NLP sono due framework che puoi usare per classificazione del testo, question answering e sentiment analysis.

Librerie Python per l’NLP

Alcune delle librerie Python più usate per compiti di NLP includono:

• NLTK (Natural Language Toolkit): offre funzioni per identificare entità nominate e creare alberi di parsing. Puoi usarla per il part-of-speech tagging e per classificare testi. Queste capacità la rendono una scelta valida sia per principianti sia per utenti esperti.
• spaCy: se NLTK è ottima per compiti di base come tokenizzazione e gestione delle stopword, spaCy svolge questi compiti più velocemente e in modo più accurato. Eccelle anche nel dependency parsing, cioè permette di comprendere le relazioni tra le parole in una frase. Puoi usarla per applicazioni a livello di produzione.
• Gensim: se vuoi lavorare con word embedding come Word2Vec, Gensim sarà la tua libreria di riferimento. Trova somiglianze tra parole e raggruppa termini correlati. Puoi anche usarla per elaborare grandi corpora, poiché gestisce dataset testuali di grandi dimensioni.
• Transformers (Hugging Face): queste librerie danno accesso semplice a modelli già addestrati, come BERT e GPT. Puoi usarle per fare fine-tuning dei modelli sui tuoi dataset. Ad esempio, puoi svolgere attività come il riconoscimento di entità nominate e la generazione di testi di canzoni nello stile desiderato.

Come imparare l’NLP da zero

Poiché l’NLP è un campo vasto, ai principianti può sembrare difficile partire da zero. Ma dovresti iniziare dalle basi, come preprocessing del testo e word embedding, per poi passare a temi avanzati come il deep learning.

Ho preparato una guida passo-passo per aiutarti a iniziare il tuo percorso NLP da zero:

Passo 1: Comprendi le basi dei dati testuali

Poiché la preparazione dei dati è il cuore di qualsiasi attività NLP, dovresti partire capendo la struttura dei dati testuali e imparando ad analizzare diversi tipi di dati, come frasi, paragrafi o documenti.

Passo 2: Impara le tecniche di preprocessing del testo

Poi, studia il preprocessing del testo (preparare i dati per l’analisi). In questo modo capirai come vengono rimosse le punteggiature, come il testo viene convertito in minuscolo e come si gestiscono i caratteri speciali. Anche se questi compiti sembrano semplici, la scienza e la logica che li guidano ti aiuteranno a capire come i modelli NLP elaborano il testo.

Una volta compreso tutto, esercitati con esempi reali. Trova campioni di testo da siti web o social. Poi applica diverse tecniche di pulizia a questi testi. Questo approccio pratico ti farà vedere in prima persona come il preprocessing trasforma dati disordinati in un formato pronto per l’analisi.

Con la pratica capirai perché ogni passaggio è importante e come contribuisce all’obiettivo di preparare il testo per i compiti NLP.

Passo 3: Esplora i metodi di rappresentazione del testo

Per lavorare efficacemente con i dati testuali in NLP, devi conoscere i diversi modi di rappresentarli. Parti dai metodi di base come bag-of-words e TF-IDF. Poi passa a tecniche avanzate, come i word embedding, e impara come catturano il significato semantico delle parole.

Applica questi metodi a testi reali come articoli di news o post sui social. Nota come ogni tecnica cambi il modo di analizzare il testo e influenzi i risultati dei modelli NLP.

Passo 4: Lavora su compiti NLP

Poi, approfondisci concetti come sentiment analysis, classificazione del testo e named entity recognition (NER). Inizia dalla sentiment analysis per identificare l’emozione espressa dal testo — positiva, negativa o neutra.

Per comprendere meglio questi concetti, esercitati con il progetto di DataCamp, Who’s Tweeting? Trump or Trudeau. Dopo averlo completato, saprai analizzare i tweet e le emozioni che esprimono.

Poi passa alla classificazione e impara a ordinare il testo in diverse categorie.

Passo 5: Impara argomenti avanzati di NLP

Ora affronta competenze avanzate come deep learning, modelli di linguaggio e transfer learning. Costruire modelli da zero può essere costoso e richiedere molto tempo. Ecco perché dovresti imparare a usare modelli pre-addestrati come BERT.

Esegui il fine-tuning di questi modelli per riassumere articoli, rispondere a domande basate su testi e classificare articoli diversi. Questi esempi reali ti aiuteranno a ottenere risultati migliori su tipi di testo specifici.

Un esempio di piano di apprendimento per l’NLP

Ora che sai quali passi seguire per iniziare, segui questo piano settimanale e comincia a imparare:

In alternativa, puoi seguire lo skill track NLP in Python di DataCamp, che include vari corsi per portarti dal livello base all’avanzato.

Le migliori risorse per imparare l’NLP

Che tu voglia imparare le basi o concetti avanzati, ci sono molte risorse — dai corsi online ai tutorial su YouTube — per partire con il piede giusto. Ecco le mie scelte migliori:

Corsi online

I corsi online ti offrono un’opportunità di apprendimento continuo. DataCamp propone ottimi corsi che forniscono conoscenze approfondite di NLP. Eccone alcuni tra i migliori su DataCamp:

• Per le basi di NLP: Introduction to Natural Language Processing
• Per applicazioni a livello di produzione con NLP: Advanced NLP with SpaCy
• Per addestrare modelli con SpaCy: Natural Language Processing with SpaCy
• Scopri gli strumenti di base per l’NLP in R: Introduction to Natural Language Processing in R
• Usa Python per trasformare il testo in un formato adatto al machine learning: Feature Engineering for NLP in Python

Libri e manuali

Libri e manuali sono ideali per imparare problemi pratici di NLP e le relative soluzioni. Tornano utili quando lavori a progetti lunghi e devi apprendere nuovi concetti.

Puoi leggere questi libri per diventare competente nei concetti di NLP:

• Per le basi: Speech and Language Processing
• Per concetti avanzati di NLP: Natural Language Processing with Python

Canali YouTube e tutorial

Per l’apprendimento autonomo, i tutorial su YouTube sono la mia scelta preferita. Esistono ottimi canali dedicati solo all’NLP e alle sue implementazioni. Puoi seguirli e far pratica insieme.

Ecco alcune tra le mie scelte migliori per te:

• Per le basi: Natural Language Processing (NLP) playlist
• Per i word embedding: A Complete Overview of Word Embeddings
• Per i modelli basati su transformer: What is BERT and How Does It Work
• Per le basi dei transformer: Transformers For Beginners

Piattaforme per esercitarsi

Se preferisci esercitarti, prova piattaforme come Kaggle e Hugging Face. Offrono migliaia di dataset per lavorare su casi d’uso reali. Alcuni recruiter potrebbero persino chiederti di completare compiti NLP in una competizione Kaggle in singolo. Quindi esercitarti su queste piattaforme vale il tuo tempo.

Dai un’occhiata a queste risorse:

• Per dataset semplici: Best 25 Datasets for NLP Projects
• Per dataset complessi: IMDB Datasets at Hugging Face
• Per recensioni dei clienti: Amazon Reviews for Sentiment Analysis

Consigli per padroneggiare l’NLP

Padroneggiare l’NLP richiede costanza e pratica sul campo. Ho imparato molto nel mio percorso NLP e voglio condividere alcuni consigli che mi hanno aiutato. La pratica regolare e costante è un ottimo modo per progredire. Ma ecco alcuni consigli chiave da seguire se vuoi eccellere rapidamente:

• Esercitati regolarmente: continua a esercitarti per comprendere l’ampio spettro di concetti e compiti NLP. Inoltre, prova a inserire esercizi di NLP nella tua routine, tramite challenge di coding o lavorando su dataset testuali.
• Unisciti a gruppi di studio o forum: le community online mi hanno sempre aiutato nei progetti tech. Riuniscono principianti, professionisti dei dati, ricercatori ed esperti di AI. Per questo assicurati di unirti ai forum, così potrai trovare soluzioni a qualsiasi problema legato all’NLP.
• Lavora su progetti NLP reali: per distinguerti, devi trasformare concetti come word embedding e validazione dei modelli in software reale. Avvia progetti tuoi o contribuisci a iniziative open-source per fare esperienza pratica e costruire un portfolio.
• Rimani curioso e continua a imparare: poiché l’NLP evolve rapidamente, il suo futuro è promettente. Abituati a leggere gli ultimi paper, seguire i thought leader e frequentare corsi avanzati per restare al passo.

Considerazioni finali

Chiunque tu sia — un laureato in informatica (CS) o qualcuno con anni di esperienza — padroneggiare l’NLP può aprirti ruoli specializzati.

Ma ricorda, i compiti NLP variano moltissimo. Ciò che funziona per un problema può non funzionare per un altro, quindi devi adattare l’approccio in base alle sfide specifiche e ai dati coinvolti. E questo lo impari mettendo in pratica la teoria.

Per iniziare a imparare l’NLP da zero oggi, scopri il nostro Natural Language Processing in Python skill track.