Discuti l'uso delle tecniche di apprendimento automatico nel processing del linguaggio naturale (NLP).
Le tecniche di apprendimento automatico sono utilizzate ampiamente nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) al fine di creare modelli complessi per compiti come la traduzione del linguaggio, la sintesi del testo, la classificazione del testo e l'analisi del sentimento. Tecniche specifiche di NLP come l'embedding delle parole, le reti neurali convoluzionali, le reti neurali ricorrenti e l'apprendimento per rinforzo possono essere utilizzate per generare rappresentazioni di testi più accurate rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, le tecniche di trasferimento dell'apprendimento consentono di utilizzare modelli esistenti per risolvere nuovi problemi con nuovi set di dati, anche quando il set di dati originale utilizzato per addestrare il modello non è disponibile.