Scheda completa
Linguistica computazionale Introduzione all'analisi automatica dei testi
- 2023
- Mulino
1. Introduzione - 2. Studiare le lingue e il linguaggio con metodi computazionali - 3. Il «Natural Language Processing» - 4. Visione integrata di linguistica computazionale e «Natural Language Processing» - 5. Rapporti con l’intelligenza artificiale - 6. Che cosa è un modello computazionale?? - 7. Cenni storici - 8. La comunità della linguistica computazionale
1. Tipi di parole - 2. Combinazioni di parole: le collocazioni - 3. Semantica lessicale, ambiguità e polisemia - 4. Relazioni semantiche tra parole - 5. Classi di parole e parti del discorso - 6. Sintassi e semantica delle frasi - 7. Tipi di eventi e classi di verbi - 8. Dire, implicare, presupporre: la pragmatica - 9. Testo, discorso e relazioni discorsive
1. Statistica e linguaggio - 2. Frequenze e distribuzioni - 3. Misure di associazione - 4. Misure di similarità - 5. Coefficienti di correlazione - 6. Il concetto di probabilità - 7. Significatività statistica
1. Che cos’è l’apprendimento automatico? - 2. Metodi di apprendimento automatico - 3. Apprendimento automatico tradizionale - 4. Apprendimento automatico con reti neurali - 5. Valutazione dei modelli computazionali
1. L’ipotesi distribuzionale - 2. Rappresentare il significato delle parole con i vettori - 3. Caratteristiche dei vettori e operazioni - 4. Tipi di vettori - 5. Valutazione dei tipi di vettori
1. Introduzione - 2. Livelli di annotazione - 3. Standard e formati - 4. Accordo tra annotatori - 5. Strumenti per l’annotazione manuale - 6. «Crowdsourcing»
1. Introduzione - 2. Task di «pre-processing» - 3. Task di classificazione - 4. Task di generazione
1. Dove trovare ciò che serve - 2. «Pipelines» - 3. Demo online - 4. Librerie - 5. Servizi «cloud» - 6. Strumenti per la valutazione - 7. Strumenti per l’esplorazione e l’analisi di corpora - 8. Strumenti per l’analisi statistica