Sfoglia tutti i contenuti con tag Machine Translation
La finestratura nell'intelligenza artificiale si riferisce all'elaborazione dei dati in segmenti o “finestre” per analizzare efficientemente informazioni sequenziali. Essenziale nell'NLP e nei LLM, la finestratura ottimizza la gestione del contesto, l'uso delle risorse e le prestazioni del modello per compiti come traduzione, chatbot e analisi di serie temporali.
Il punteggio BLEU, ovvero Bilingual Evaluation Understudy, è una metrica fondamentale per valutare la qualità dei testi prodotti dai sistemi di traduzione automatica. Sviluppata da IBM nel 2001, è stata una metrica pionieristica che ha mostrato una forte correlazione con le valutazioni umane della qualità della traduzione. Il punteggio BLEU rimane una pietra miliare nel campo dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) ed è ampiamente utilizzato per valutare i sistemi di traduzione automatica.
Il punteggio ROUGE è un insieme di metriche utilizzate per valutare la qualità dei riassunti e delle traduzioni generate automaticamente confrontandoli con riferimenti umani. Ampiamente usato nell'NLP, ROUGE misura la sovrapposizione dei contenuti e il richiamo, aiutando a valutare sistemi di sintesi e traduzione.
Il rilevamento della lingua nei grandi modelli linguistici (LLM) è il processo mediante il quale questi modelli identificano la lingua del testo in ingresso, consentendo un'elaborazione accurata per applicazioni multilingue come chatbot, traduzione e moderazione dei contenuti.
Il Tagging delle Parti del Discorso (POS tagging) è un compito fondamentale nella linguistica computazionale e nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Consiste nell'assegnare a ciascuna parola di un testo la corrispondente parte del discorso, in base alla sua definizione e al contesto all'interno di una frase. L'obiettivo principale è classificare le parole in categorie grammaticali come nomi, verbi, aggettivi, avverbi, ecc., consentendo alle macchine di elaborare e comprendere il linguaggio umano in modo più efficace.
