In questo capitolo mostreremo un’implementazione di Natural Language Processing attraverso un caso di studio che tratterà il sentiment dei passeggeri di un volo. Nel nostro primo caso di studio avevamo realizzato una pipeline di machine learning che andava dall’acquisizione dei dati all’esecuzione delle previsioni. In quest’analisi, invece, presenteremo una pipeline simile con l’aggiunta di una parte di elaborazione di dati testuali. Useremo anche le librerie discusse nel capitolo precedente, inoltre impareremo il concetto di vettorizzazione dei dati di testo in dati numerici. L’obiettivo del Natural Language Processing (NLP) è lavorare con dati testuali, cioè basati su stringhe di testo, e fare analisi su di essi. In questo capitolo ci concentreremo sulla realizzazione di previsioni e sulla costruzione di categorizzazioni a partire da testi.
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