Traduzione automatica

Traduzione automatica di testi

Questo è uno degli scenari più comuni. Tuttavia, nonostante i significativi progressi nella traduzione automatica, le soluzioni moderne non sempre riescono a far fronte alla traduzione di frasi stabili, al gioco di parole, nonché alla scelta di casi adatti e alla corretta costruzione delle frasi.

La riflessione sul contenuto del testo (riassunto del testo) funziona in questo modo: il sistema NLP accetta un testo grande come input ed emette un testo più piccolo che riflette il contenuto di uno grande.

Ad esempio, potrebbe essere necessario che una macchina generi una ripetizione del testo, un'intestazione o un'annotazione. Puoi leggere un po' di più sulla generazione del testo nel materiale con un'analisi dettagliata dei modi in cui puoi insegnare alle reti neurali a creare titoli significativi e divertenti per la percezione umana (esempio: doctranslator).

Infine, l'analisi del sentiment del testo (sentiment analysis) permette di trovare opinioni nel testo e rivelarne le proprietà. Quali proprietà saranno studiate dipende dal compito da svolgere. Ad esempio, lo scopo dell'analisi potrebbe essere l'autore stesso: l'analisi del sentimento determina il suo stile tipico, la colorazione emotiva del testo, ecc.

Riconoscimento e sintesi vocale

Il riconoscimento vocale è il processo di conversione di un segnale vocale in informazioni digitali come il testo. La sintesi vocale funziona nella direzione opposta, formando un segnale vocale dal testo stampato.

La sintesi e il riconoscimento vocale sono utilizzati in un'ampia varietà di campi, come assistenti vocali, sistemi IVR e case intelligenti.

Evidenziare entità e fatti

Un'altra attività popolare della PNL è l'estrazione del riconoscimento di entità nominate (NER) dal testo. Immagina di avere un testo solido sull'acquisto e la vendita di beni e di dover evidenziare persone, oltre a date e beni.

Senza NER, è difficile immaginare la soluzione di molti problemi di PNL, ad esempio risolvendo l'anafora pronominale o costruendo sistemi di domanda-risposta. Se poni nel motore di ricerca la domanda "Chi ha interpretato il ruolo di Batman nel film" The Dark Knight "", la risposta si trova semplicemente evidenziando le entità nominate: selezioniamo le entità (film, ruolo, ecc.), capire cosa viene chiesto, quindi cercare la risposta nel database.