7 Passaggi per Padroneggiare l’Elaborazione del Linguaggio Naturale
7 Passaggi per Dominare l'Elaborazione del Linguaggio Naturale
Non c’è stato un momento più eccitante per entrare nel processing del linguaggio naturale (NLP). Hai qualche esperienza nella costruzione di modelli di apprendimento automatico e sei interessato a esplorare il processing del linguaggio naturale? Forse hai utilizzato applicazioni alimentate da LLM come ChaGPT – e ne hai compreso l’utilità – e desideri approfondire il processing del linguaggio naturale?
Bene, potresti avere anche altre ragioni. Ma ora che sei qui, ecco una guida in 7 passi per imparare tutto sul NLP. Ad ogni passo, forniamo:
- Una panoramica dei concetti che dovresti imparare e comprendere
- Alcune risorse di apprendimento
- Progetti che puoi realizzare
Cominciamo.
- SQL in Pandas con Pandasql
- 5 piattaforme gratuite per creare un solido portfolio di Data Science
- VoAGI News, 5 ottobre 5 libri gratuiti per aiutarti a padroneggiare Python • Le migliori 7 notebook cloud gratuiti per la scienza dei dati
Passo 1: Python e Machine Learning
Come primo passo, dovresti costruire una solida base nella programmazione Python. Inoltre, è essenziale avere competenze nelle librerie come NumPy e Pandas per la manipolazione dei dati. Prima di immergerti nel NLP, afferra le basi dei modelli di apprendimento automatico, inclusi gli algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato comunemente utilizzati.
Familiarizzati con librerie come scikit-learn, che rendono più facile implementare algoritmi di apprendimento automatico.
In sintesi, ecco cosa dovresti sapere:
- Programmazione Python
- Competenza nelle librerie come NumPy e Pandas
- Concetti di base dell’apprendimento automatico (dalla pre-elaborazione ed esplorazione dei dati alla valutazione e selezione)
- Familiarità sia con i paradigmi di apprendimento supervisionato che non supervisionato
- Librerie come Scikit-Learn per il Machine Learning in Python
Dai un’occhiata a questo corso accelerato su Scikit-Learn di freeCodeCamp.
Ecco alcuni progetti su cui puoi lavorare:
- Predizione del prezzo delle case
- Predizione del default dei prestiti
- Clusterizzazione per la segmentazione dei clienti
Passo 2: Fondamenti del Deep Learning
Dopo aver acquisito competenze nell’apprendimento automatico e esserti familiarizzato con la costruzione e la valutazione dei modelli, puoi passare al deep learning.
Inizia comprendendo le reti neurali, la loro struttura e il modo in cui elaborano i dati. Apprendi le funzioni di attivazione, le funzioni di perdita e gli ottimizzatori che sono essenziali per l’addestramento delle reti neurali.
Capisci il concetto di retropropagazione, che facilita l’apprendimento nelle reti neurali, e la discesa del gradiente come tecnica di ottimizzazione. Familiarizzati con i framework di deep learning come TensorFlow e PyTorch per l’implementazione pratica.
Per riassumere, ecco cosa dovresti sapere:
- Reti neurali e la loro architettura
- Funzioni di attivazione, funzioni di perdita e ottimizzatori
- Retropropagazione e discesa del gradiente
- Framework come TensorFlow e PyTorch
Le seguenti risorse ti saranno utili per imparare le basi di PyTorch e TensorFlow:
Puoi applicare ciò che hai imparato lavorando sui seguenti progetti:
- Riconoscimento dei numeri scritti a mano
- Classificazione delle immagini su CIFAR-10 o un dataset simile
Passo 3: NLP 101 e Concetti Linguistici Essenziali
Comincia comprendendo cos’è il NLP e le sue applicazioni estese, dall’analisi del sentiment alla traduzione automatica, dalla risposta alle domande e oltre. Comprendi concetti linguistici come la tokenizzazione, che consiste nella suddivisione del testo in unità più piccole (token). Scopri le tecniche di stemming e lemmatizzazione, che riducono le parole alle loro forme di base.
Esplora anche compiti come il part-of-speech tagging e il riconoscimento delle entità nominate.
Per riassumere, dovresti comprendere:
- Introduzione al NLP e alle sue applicazioni
- Tokenizzazione, stemming e lemmatizzazione
- Part-of-speech tagging and riconoscimento delle entità nominate
- Concetti linguistici di base come la sintassi, la semantica e la dependency parsing
Lezione sui parsing delle dipendenze da CS 224n fornisce una buona panoramica dei concetti linguistici di cui avresti bisogno. Il libro gratuito Elaborazione del linguaggio naturale con Python (NLTK) è anche un buon punto di riferimento.
Prova a creare un’app di Riconoscimento delle Entità Nominative (NER) per un caso d’uso a tua scelta (analisi del curriculum e altri documenti).
Passaggio 4: Tecniche tradizionali di elaborazione del linguaggio naturale
Prima che l’apprendimento profondo rivoluzionasse l’ELN, le tecniche tradizionali hanno gettato le basi. Dovresti capire le rappresentazioni Bag of Words (BoW) e TF-IDF, che convertono i dati testuali in forma numerica per i modelli di apprendimento automatico.
Scopri gli N-grammi, che catturano il contesto delle parole, e le loro applicazioni nella classificazione del testo. Poi esplora le tecniche di analisi del sentiment e di sintesi del testo. Inoltre, comprendi i Modelli Nascosti di Markov (HMM) per compiti come l’etichettatura delle parti del discorso, la fattorizzazione della matrice e altri algoritmi come la Latent Dirichlet Allocation (LDA) per la modellazione dei temi.
Quindi dovresti familiarizzare con:
- Rappresentazione Bag of Words (BoW) e TF-IDF
- N-grammi e classificazione del testo
- Analisi del sentiment, modellazione dei temi e sintesi del testo
- Modelli Nascosti di Markov (HMM) per l’etichettatura delle parti del discorso
Ecco una risorsa di apprendimento: Tutorial completo sull’Elaborazione del Linguaggio Naturale con Python.
E un paio di idee di progetto:
- Classificatore spam
- Modellazione dei temi su un feed di notizie o un dataset simile
Passaggio 5: Apprendimento profondo per l’elaborazione del linguaggio naturale
A questo punto, conosci le basi dell’ELN e dell’apprendimento profondo. Ora, applica le tue conoscenze sull’apprendimento profondo all’ELN. Inizia con le rappresentazioni delle parole, come Word2Vec e GloVe, che rappresentano le parole come vettori densi e catturano le relazioni semantiche.
Quindi approfondisci i modelli di sequenza come le reti neurali ricorrenti (RNN) per gestire i dati sequenziali. Comprendi Long Short-Term Memory (LSTM) e Gated Recurrent Units (GRU), noti per la loro capacità di catturare dipendenze a lungo termine nei dati testuali. Esplora i modelli di sequenza in sequenza per compiti come la traduzione automatica.
In sintesi:
- RNN
- LSTM e GRU
- Modelli di sequenza in sequenza
CS 224n: Elaborazione del Linguaggio Naturale con Apprendimento Approfondito è una risorsa eccellente.
Un paio di idee di progetto:
- App di traduzione linguistica
- Risposta alle domande su un corpus personalizzato
Passaggio 6: Elaborazione del Linguaggio Naturale con i Transformers
L’avvento dei Transformers ha rivoluzionato l’ELN. Capisci il meccanismo di attenzione, un componente chiave dei Transformers che consente ai modelli di concentrarsi su parti rilevanti dell’input.
Devi comprendere:
- Il meccanismo di attenzione e la sua importanza
- Introduzione all’architettura dei Transformers
- Applicazioni dei Transformers
- Utilizzo di modelli di linguaggio preaddestrati; adattamento di modelli preaddestrati per compiti specifici di ELN
La risorsa più completa per imparare l’ELN con i Transformers è il corso Transformers del team HuggingFace.
Progetti interessanti che puoi sviluppare includono:
- Chatbot/assistente virtuale per i clienti
- Rilevamento delle emozioni nel testo
Passaggio 7: Sviluppa progetti, continua a imparare e mantieniti aggiornato
In un campo in rapida evoluzione come l’elaborazione del linguaggio naturale (o in qualsiasi altro campo in generale), puoi solo continuare ad imparare e affrontare progetti sempre più sfidanti.
È essenziale lavorare su progetti, poiché forniscono esperienza pratica e rafforzano la comprensione dei concetti. Inoltre, mantenere il contatto con la comunità di ricerca NLP attraverso blog, articoli scientifici e community online ti aiuterà a tenerti aggiornato sugli sviluppi nella NLP.
ChatGPT di OpenAI è stato lanciato sul mercato alla fine del 2022 e GPT-4 è stato rilasciato all’inizio del 2023. Allo stesso tempo (abbiamo visto e stiamo ancora vedendo) ci sono rilasci di numerosi modelli di linguaggio open source, assistenti di codifica basati su LLM, nuove tecniche di fine-tuning efficienti e molto altro ancora.
Se vuoi migliorare le tue abilità con LLM, ecco una compilation in due parti di risorse utili:
Puoi anche esplorare framework come Langchain e LlamaIndex per creare applicazioni utili e interessanti basate su LLM.
Conclusione
Spero che questa guida per padroneggiare la NLP ti sia stata utile. Ecco una riepilogo dei 7 passi:
- Passo 1: Fondamenti di Python e Machine Learning
- Passo 2: Fondamenti del deep learning
- Passo 3: NLP 101 e concetti linguistici essenziali
- Passo 4: Tecniche tradizionali di NLP
- Passo 5: Deep learning per NLP
- Passo 6: NLP con trasformatori
- Passo 7: Realizza progetti, continua ad imparare e mantieniti aggiornato!
Se stai cercando tutorial, walkthrough di progetti e altro ancora, dai un’occhiata alla raccolta di risorse NLP su VoAGI.
Bala Priya C è una sviluppatrice e scrittrice tecnica dall’India. Le piace lavorare all’intersezione tra matematica, programmazione, data science e creazione di contenuti. Le sue aree di interesse e competenza includono DevOps, data science ed elaborazione del linguaggio naturale. Ama leggere, scrivere, programmare e bere caffè! Attualmente sta lavorando su apprendimento e condivisione delle sue conoscenze con la comunità di sviluppatori attraverso tutorial, guide pratiche, articoli di opinione e altro ancora.
