Lavorare con entità come luoghi, brand o persone è piuttosto facile per spaCy: in un precedente articolo abbiamo anche visto come aggiungere delle nuove label ad un modello pre-esistente.
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Immagini sintetiche: nelle ultime settimane sono usciti moltissimi articoli che parlano di intelligenze artificiali in grado di generare immagini a partire da un testo inserito dall’utente.
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Sulla base di alcune conversazioni passate, mi sono resa conto che la pre-elaborazione del testo è un argomento spesso trascurato.
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Nell’analisi del linguaggio naturale vengono impiegati di frequente diversi algoritmi di machine learning. Quali sono quelli più comuni? Quali le differenze e gli utilizzi?
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Come scrivere un programma in Python per distinguere tra una recensione positiva da una negativa o neutrale?
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Immagina di avere due stringhe e di voler vedere se queste due parlano dello stesso argomento: come fare?
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Spesso, quando si parla di intelligenza artificiale, oppure quando si lavora utilizzando tecniche di machine learning, ci si chiede come si faccia a stimare la bontà di una soluzione: quando posso veramente dirmi soddisfatta del risultato? Quando un sistema è in grado di essere classificato come intelligente?
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“Sul mio PC funziona”.
Questa è la classica frase con cui, chi lavora nel settore IT -e non solo- ha a che fare quotidianamente e che porta ad ore di revisioni, controlli e confronti.
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