Summary  
This chapter covers text encoding techniques for converting raw text into numerical vector representations using methods such as bag-of-words, one-hot encoding, TF-IDF, and word embeddings.

General domain of usage  
Natural language processing

Vengono esplorati diversi schemi di **codifica del testo** per trasformare il testo grezzo in rappresentazioni numeriche adatte agli algoritmi di apprendimento automatico. La codifica del testo è una fase cruciale nell'NLP, poiché consente la conversione di testo non strutturato in formati strutturati che catturano il significato e le relazioni tra le parole.


In sintesi, la codifica del testo è una parte essenziale della pre-elaborazione dei dati testuali per i compiti di NLP. Sebbene metodi più semplici come BOW e TF-IDF siano utili per determinati compiti, i **word embeddings** offrono una rappresentazione delle parole più potente e ricca semanticamente, fondamentale per attività NLP più avanzate, come l'analisi del sentiment. Successivamente, implementeremo i **word embeddings** per il nostro progetto di sentiment analysis al fine di catturare in modo più efficace il contesto e il significato delle parole.

Nella codifica **TF-IDF**, cosa misura la componente "Inverse Document Frequency" (IDF)?

Padroneggia le reti neurali ricorrenti e le loro varianti avanzate come LSTM e GRU utilizzando PyTorch. Acquisisci esperienza pratica nell'elaborazione di dati sequenziali per applicazioni concrete. Applica questi potenti modelli per affrontare sfide reali nella previsione di serie temporali e in vari compiti di Natural language processing.

Tratta le limitazioni delle reti neurali tradizionali per i dati sequenziali e introduce i fondamenti delle Reti Neurali Ricorrenti. Spiega l'architettura delle RNN, le tipologie e l'implementazione passo dopo passo tramite esempi di base e una sfida di programmazione.

Esplora le sfide comuni nell'addestramento come la scomparsa e l'esplosione dei gradienti. Introduce varianti avanzate di RNN, tra cui LSTM e GRU, evidenziando i loro meccanismi interni e casi d'uso, con esempi pratici di implementazione per ciascuna.

Si concentra sull'elaborazione e la previsione di dati di serie temporali utilizzando modelli basati su RNN. Include caricamento dei dati, tecniche di pre-elaborazione, addestramento del modello e valutazione delle prestazioni, con enfasi sul confronto tra le architetture LSTM e GRU.

Dimostra l'applicazione delle RNN ai compiti di classificazione del testo. Copre i concetti fondamentali di NLP, i metodi di codifica del testo, le fasi di preparazione dei dati e la costruzione di un modello basato su LSTM per la previsione del sentiment.

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