1. Word Embedding: i word embedding sono usati per rappresentare ogni parola in un corpus come un vettore che ne cattura le proprietà semantiche e sintattiche. 2. Modelli di sequenza: questo è un tipo di algoritmo di apprendimento che utilizza dati con informazioni di ordine precedente. Ciò consente al modello di apprendere le relazioni temporali nei dati. 3. Reti neurali: le reti neurali vengono utilizzate per rilevare relazioni e schemi complessi nei dati. Sono particolarmente efficaci per attività quali l'identificazione di entità e la classificazione di documenti.
Elenca tre tecniche di apprendimento automatico utilizzate nell'elaborazione del linguaggio naturale.