Progetta un algoritmo per l'elaborazione del linguaggio naturale.
Un algoritmo per l'elaborazione del linguaggio naturale può essere progettato utilizzando tecniche di apprendimento automatico supervisionato. L'algoritmo dovrebbe essere addestrato su un dataset etichettato di dati testuali, utilizzando tecniche come la tokenizzazione, la rimozione delle stop word, la lemmatizzazione e lo stemming per pre-elaborare i dati. Dopo l'elaborazione, i dati dovrebbero essere codificati in rappresentazioni come vettori TF-IDF, che possono essere utilizzati per addestrare il modello. Il modello dovrebbe consistere di diversi strati, come uno strato di embedding e una rete neurale ricorrente, al fine di apprendere le caratteristiche del linguaggio e il contesto dei dati testuali. Infine, il modello dovrebbe essere valutato utilizzando metriche appropriate, come l'accuratezza o la precisione, al fine di determinarne l'efficacia.