Le tecniche di apprendimento automatico sono ampiamente utilizzate nell'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) al fine di creare modelli complessi per attività come la traduzione linguistica, il riepilogo del testo, la classificazione del testo e l'analisi del sentiment. Tecniche specifiche della PNL come word embedding, reti neurali convoluzionali, reti neurali ricorrenti e apprendimento per rinforzo possono essere utilizzate per generare rappresentazioni di testi più accurate rispetto ai metodi tradizionali. Inoltre, le tecniche di transfer learning consentono di utilizzare i modelli esistenti per risolvere nuovi problemi con nuovi set di dati, anche quando il set di dati originale utilizzato per addestrare il modello non è disponibile.
Discutere l'uso delle tecniche di apprendimento automatico nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).