Andrea Avignone
Generation of product descriptions based on structured data using an NLG approach.
Rel. Alessandro Fiori. Politecnico di Torino, Corso di laurea magistrale in Ict For Smart Societies (Ict Per La Società Del Futuro), 2022
Abstract
Permettere la comunicazione tra uomo e computer è da sempre una delle sfide più affascinanti nel mondo della ricerca scientifica. La diffusione dei sistemi di Natural Language Processing (NLP) ha poi messo le basi per l'implementazione di applicazioni innovative per la comprensione del linguaggio naturale. Con il recente sviluppo delle tecniche di deep learning e Natural Language Generation (NLG) in particolare, è stata fornita alle macchine la capacità di scrivere e parlare, superando i limiti dei tradizionali modelli predefiniti e rendendo l'intelligenza artificiale ancora più umana. Tuttavia, implementare modelli sofisticati per un uso pratico è decisamente impegnativo, soprattutto nei contesti aziendali in cui la qualità del risultato finale ha un impatto diretto sulla resa economica del servizio.
Il lavoro di tesi proposto si occupa di sviluppare un framework specifico per la generazione di testi partendo da dati strutturati (conosciuto come data-to-text), basato principalmente sul modello linguistico pre-addestrato GPT-2 e su popolari procedure NLP
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