Struttura del corso

Introduzione alla generazione del linguaggio naturale (NLG)

  • Panoramica di NLG e delle sue applicazioni
  • Informazioni sulla pipeline NLG
  • Introduzione alle librerie Python per NLG

Raccolta e preparazione dei dati

  • Raccolta di dati da varie fonti
  • Pulizia e pre-elaborazione dei dati di testo
  • Organizzazione dei contenuti per la generazione

Modellazione del linguaggio per NLG

  • Introduzione ai modelli linguistici
  • Training di un modello linguistico per la generazione di testo
  • Ottimizzazione dei modelli linguistici utilizzando SpaCy e NLTK

Pianificazione delle frasi e strutturazione del testo

  • Pianificazione della struttura delle frasi e del flusso dei contenuti
  • Utilizzo dei modelli per la generazione di testo
  • Personalizzazione della struttura del testo in base ai casi d'uso

Generazione e post-elaborazione dei contenuti

  • Generazione di testo da dati strutturati
  • Valutazione e perfezionamento dei contenuti generati
  • Post-elaborazione e formattazione dell'output

Tecniche NLG avanzate

  • Utilizzo di reti neurali per la generazione di testo (ad esempio, modelli GPT)
  • Gestione del contesto e coerenza nel testo generato
  • Esplorazione di applicazioni e casi di studio del mondo reale

Progetto finale: Costruzione di un sistema NLG

  • Definizione dell'ambito di un progetto
  • Creazione e distribuzione di un sistema NLG
  • Test e valutazione del sistema

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Python Esperienza di programmazione

Pubblico

  • Gli sviluppatori
  • Scienziati dei dati
 21 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per Partecipante

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