Esempi Pratici#
Traduzione automatica di testi#
I Transformer hanno rivoluzionato la traduzione automatica grazie alla loro capacità di catturare le dipendenze a lungo termine all’interno delle sequenze di testo. Un esempio classico è Google Translate, che utilizza un modello basato su Transformer per tradurre testi tra diverse lingue con alta precisione.
Il processo di traduzione con i Transformer avviene come segue:
Encoding del Testo di Partenza: Il testo nella lingua di partenza viene suddiviso in token e passato attraverso l’encoder, che genera una rappresentazione interna della sequenza.
Applicazione del Meccanismo di Attenzione: Durante la fase di decodifica, il decoder utilizza l’attenzione per riferirsi alle rappresentazioni generate dall’encoder, focalizzandosi sulle parti rilevanti del testo di partenza.
Generazione della Sequenza di Output: Il decoder genera la sequenza di destinazione (testo tradotto) token per token, utilizzando le informazioni contestuali fornite dall’encoder.
Ad esempio, la frase inglese “The cat sits on the mat” potrebbe essere tradotta in italiano come “Il gatto si siede sul tappeto”. Durante la fase di decodifica, il modello di attenzione può concentrarsi sulle parole “cat” e “gatto”, “sits” e “siede”, allineando correttamente i contesti tra le due lingue.
Analisi del sentiment#
Un’altra applicazione dei Transformer è l’analisi del sentiment, il processo di determinare l’atteggiamento o il giudizio emotivo espresso in un testo. Questo è utile per analizzare recensioni, commenti sui social media e feedback dei clienti.
Il processo di analisi del sentiment con i Transformer segue questi passaggi:
Pre-processamento del Testo: Il testo viene ripulito e suddiviso in token che rappresentano parole o sottoparole.
Passaggio attraverso il Modello: I token vengono passati attraverso il modello Transformer che elabora il testo e genera rappresentazioni interne delle sequenze tramite il meccanismo di attenzione.
Classificazione: L’output generato viene passato attraverso uno strato di classificazione per determinare il sentiment, tipicamente classificato come positivo, neutro o negativo.
Ad esempio, con una recensione come “Mi è piaciuto moltissimo questo prodotto!”, il modello di analisi del sentiment basato su Transformer tende a classificare la recensione come positiva. Al contrario, una frase come “Questo prodotto è stato una delusione totale” verrebbe classificata come negativa.
L’uso dei Transformer per l’analisi del sentiment fornisce risultati altamente accurati grazie alla loro capacità di comprendere il contesto e le sfumature del linguaggio naturale, rendendoli efficaci in una vasta gamma di applicazioni di monitoraggio e analisi dei contenuti sui social media, e-commerce e customer service.