Corso di laurea: Bioingegneria – sede di Padova · Laurea magistrale (LM-21) · esame facoltativo · Intelligenza Artificiale per la Salute e Ingegneria Clinica · 6 CFU
Argomenti del programma: Introduzione all'elaborazione automatica del linguaggio naturale. Proprietà del linguaggio naturale: ambiguità, composizionalità, ricorsione e struttura nascosta. Apprendimento, conoscenza linguistica e spazio di ricerca. Parole e corpora, leggi di Zipf e Herdan. Normalizzazione del testo e tecniche di divisione in token. Parole, significato e semantica lessicale.
Argomenti del programma: Introduzione all'elaborazione automatica del linguaggio naturale. Proprietà del linguaggio naturale: ambiguità, composizionalità, ricorsione e struttura nascosta. Apprendimento, conoscenza linguistica e spazio di ricerca. Parole e corpora, leggi di Zipf e Herdan. Normalizzazione del testo e tecniche di divisione in token. Parole, significato e semantica lessicale.
Argomenti del programma: Introduzione all'elaborazione automatica del linguaggio naturale. Proprietà del linguaggio naturale: ambiguità, composizionalità, ricorsione e struttura nascosta. Apprendimento, conoscenza linguistica e spazio di ricerca. Parole e corpora, leggi di Zipf e Herdan. Normalizzazione del testo e tecniche di divisione in token. Parole, significato e semantica lessicale.
Argomenti del programma: Introduzione all'elaborazione automatica del linguaggio naturale. Proprietà del linguaggio naturale: ambiguità, composizionalità, ricorsione e struttura nascosta. Apprendimento, conoscenza linguistica e spazio di ricerca. Parole e corpora, leggi di Zipf e Herdan. Normalizzazione del testo e tecniche di divisione in token. Parole, significato e semantica lessicale.
Argomenti del programma: Gli argomenti del corso sono i seguenti: - Elaborazione di base di testo: sentence splitting, tokenisation, Part of Speech tagging, Named Entity Recognition, - Coreference Resolution - Syntactic Parsing, Semantic Role Labeling - Rappresentazione vettoriale di dati testuali: n-grams, word2vec, rappresentazione di frasi.
Argomenti del programma: Gli argomenti del corso sono i seguenti: - Elaborazione di base di testo: sentence splitting, tokenisation, Part of Speech tagging, Named Entity Recognition, - Coreference Resolution - Syntactic Parsing, Semantic Role Labeling - Rappresentazione vettoriale di dati testuali: n-grams, word2vec, rappresentazione di frasi.
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