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Corso

Natural Language Processing (NLP) in Python

IntermedioLivello di competenza
Aggiornato 07/2025
Impara a gestire l'analisi del testo con le tecniche essenziali di NLP, dalla pre-elaborazione ai modelli avanzati di trasformatori.
Inizia il corso gratis
PythonArtificial Intelligence
4 h
13 video
42 Esercizi
3,550 XP
7,911
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Descrizione del corso

Costruisci una solida base di PNL

Scopri quanto è potente l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e porta le tue abilità di analisi del testo a un livello superiore! Questo corso ti dà gli strumenti essenziali per elaborare, analizzare e capire meglio i dati testuali. Inizia con le basi dell'elaborazione del testo, dalla tokenizzazione alla pulizia e alla normalizzazione del testo, togliendo le parole inutili, la punteggiatura e usando la lemmatizzazione e lo stemming per rendere il testo più coerente.

Estrai caratteristiche significative dal testo

Non fermarti al testo semplice e trasformalo in numeri! Scopri la rappresentazione Bag-of-Words, immergiti nella vettorizzazione TF-IDF e usa potenti word embedding come Word2Vec e GloVe per cogliere le relazioni semantiche tra le parole.

Classifica e crea testi con l'AI

Sfrutta la potenza dei modelli di trasformatori all'avanguardia usando le pipeline Hugging Face. Impara a fare analisi del sentiment, classificare i contenuti, analizzare le relazioni domanda-risposta, valutare l'accettabilità grammaticale e creare testi usando vari modelli. Scopri il riconoscimento delle entità denominate (NER), l'assegnazione dei tag delle parti del discorso (PoS), la sintesi dei testi e la traduzione per dare una marcia in più al tuo kit di strumenti NLP.

Librerie NLP master key

Alla fine di questo corso, avrai una buona conoscenza dei fondamenti dell'NLP e un po' di esperienza pratica con le librerie più importanti come nltk, sklearn, gensim e Hugging Face's transformers. Inizia oggi il tuo viaggio e cambia il modo in cui interagisci con i dati testuali!

Prerequisiti

Python Toolbox
1

Fondamenti di elaborazione del testo

Impara gli elementi essenziali dell’elaborazione del testo nel Natural Language Processing (NLP). Padroneggia tecniche come tokenization, rimozione di stop words e punteggiatura e normalizzazione del testo tramite conversione in minuscolo, stemming e lemmatization, per preparare i dati testuali ad analisi successive ed estrazione di insight.
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2

Estrazione di caratteristiche dal testo

Trasforma testo grezzo in potenti caratteristiche numeriche. Crea rappresentazioni Bag-of-Words e TF-IDF per catturare l’importanza delle parole nei documenti, quindi esplora word embeddings come Word2Vec e GloVe per scoprire pattern semantici profondi. Visualizza frequenza, rilevanza e similarità per dare vita ai tuoi dati testuali.
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3

Classificazione del testo con Hugging Face

Sfrutta la potenza dei modelli pre-addestrati per svolgere attività avanzate di classificazione del testo. Usa le pipelines di Hugging Face per sentiment analysis, classificazione per argomenti e natural language inference. Valuta similarità semantica e correttezza grammaticale con modelli all’avanguardia, senza dover costruire nulla da zero.
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4

Token classification e generazione di testo

Immergiti nel cuore delle applicazioni NLP moderne con tecniche di token classification e generazione di testo. Impara a estrarre entità significative e strutture grammaticali usando NER e PoS tagging. Padroneggia il question answering sia estrattivo sia astrattivo ed esplora attività avanzate di generazione, tra cui riassunto, traduzione e language modeling tramite le pipelines di Hugging Face.
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Natural Language Processing (NLP) in Python
Corso
completato

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