Docsity
Docsity

Prepara i tuoi esami
Prepara i tuoi esami

Studia grazie alle numerose risorse presenti su Docsity


Ottieni i punti per scaricare
Ottieni i punti per scaricare

Guadagna punti aiutando altri studenti oppure acquistali con un piano Premium


Guide e consigli
Guide e consigli


linguistica computazionale, Slide di Linguistica

linguistica computazionale e campi d'uso

Tipologia: Slide

2025/2026

Caricato il 24/05/2026

rey-63
rey-63 🇮🇹

5 documenti

1 / 16

Toggle sidebar

Questa pagina non è visibile nell’anteprima

Non perderti parti importanti!

bg1
Il Natural
Language
Processing (NLP)
Linguistica Computazionale (a.a. 2024/25)
Francesco Mambrini
Parte 1
pf3
pf4
pf5
pf8
pf9
pfa
pfd
pfe
pff

Anteprima parziale del testo

Scarica linguistica computazionale e più Slide in PDF di Linguistica solo su Docsity!

Il Natural

Language

Processing (NLP)

Linguistica Computazionale (a.a. 2024/25) Francesco Mambrini Parte 1

NLP 5 Il «Natural Language Processing»

Modello linguistico (computazionale) È un modello capace di rappresentare la conoscenza linguistica e il funzionamento del linguaggio; sa schematizzare e quindi (potenzialmente) replicare le interazioni basate sul linguaggio naturale umano , ad es. tra parlanti che conversano, o tra un lettore ed un testo scritto… Un modello computazionale è un modello che può essere usato da un computer , integrato in un programma eseguibile, così da rendere il computer capace di interagire con e attraverso il linguaggio.

Cosa sappiamo fare con il linguaggio? «Comunicare» significa tante cose! Anche quando vogliamo svolgere un compito «semplice» (ad es. scrivere una lettera per candidarci ad un posto di lavoro) ci sono tanti aspetti che coinvolgiamo nella nostra comunicazione (aspetti formali, aspetti sociali, aspetti estetici…).

—Jezek & Sprugnoli, p. 165

[Lo scopo dell’NLP è] sviluppare modelli

computazionali che, simulando le competenze

degli esseri umani, cercano di risolvere dei

compiti linguistici, detti task.

!

Alcuni esempi di «task» Assegnazione automatica delle parti del discorso

Part of Speech

(POS) tagging

Traduzione automatica di un testo input in una L 1 verso una L 2

Machine

Translation

distinzione automatica dei diversi sensi di una parola in contesto (ad es. letto)

Word-sense

disambiguation

Identificazione delle entità nominate (es. nomi di città) in un testo

Named Entity

Recognition (NER)

A

Un esempio di domanda

  1. Un’applicazione che raccoglie i dati di geolocalizzazione del vostro telefono e rappresenta su una mappa tutti i luoghi che avete visitato rappresenta una applicazione del Natural Language Processing ✓ non rappresenta una applicazione del Natural Language Processing x Una simile applicazione (pur se molto utile!) non analizza alcun dato linguistico e non interagisce con nessun tipo di informazione scritta in linguaggio naturale

Una domanda diversa!

  1. Un’applicazione che analizza le vostre email, riconosce i nomi di luogo (ad es. «Berlino») e li visualizza su una mappa rappresenta una applicazione del Natural Language Processing non rappresenta una applicazione del Natural Language Processing ✓ x Questa applicazione, invece, interagisce con il linguaggio naturale! Per funzionare, deve analizzare le parole del messaggio e riconoscere quali rappresentano nomi di località. Inoltre, in caso di ambiguità (ad es. «Alessandria») deve decidere quale luogo rappresentare sulla mappa! Tutti compiti (task) propri del NLP…

Ancora una!

  1. Un modello che classifica una serie di testi in: «testi che contengono un messaggio di speranza» oppure «testi che non contengono speranza» rappresenta una applicazione del Natural Language Processing non rappresenta una applicazione del Natural Language Processing ✓ x Il modello si propone di: 1. analizzare il contenuto di una serie di testi scritti in linguaggio naturale 2. classificare i testi in base a un aspetto di tale contenuto. Quindi, sì, si tratta di un’applicazione dell’NLP!

Se non mi credete… Messaggio dalla mailing list Corpora List che propone un nuovo task chiamato « Hope Speech Detection »

Domande?