• N-Grammi

N-Grammi in NLP: come funzionano e il loro ruolo nell'analisi del testo

  • Felix Rose-Collins
  • 2 min read

Introduzione

Gli N-Grammi sono sequenze contigue di N parole di un dato testo. Sono ampiamente utilizzati nell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per la previsione del testo, l'ottimizzazione della ricerca e il riconoscimento vocale.

Come funzionano gli N-Grammi

Gli N-Grammi rappresentano frasi di lunghezza variabile (N), dove:

  • Unigramma (N=1): Parole singole (ad esempio, "SEO")
  • Bigrammi (N=2): Sequenze di due parole (ad esempio, "Google ranking")
  • Trigramma (N=3): Sequenze di tre parole (ad esempio, "migliore strategia SEO")
  • Grammi N di ordine superiore (N>3): Frasi più lunghe con maggiore contesto

Applicazioni degli N-Grammi in PNL

Ottimizzazione dei motori di ricerca (SEO)

  • Aiuta Google a capire l'intento della query e a classificare i contenuti di conseguenza.

Previsione del testo e suggerimenti automatici

  • Utilizzato nel completamento automatico di Google, negli assistenti di scrittura AI e nei chatbot.

Rilevamento dello spam e analisi del sentimento

  • Identifica i modelli di spam e analizza il sentiment dei contenuti generati dagli utenti.

Traduzione automatica

  • Migliora l'accuratezza della traduzione linguistica considerando il contesto della frase.

Riconoscimento vocale

  • Converte le parole pronunciate in testo strutturato.

Vantaggi dell'uso degli N-Grammi

  • Migliora l'accuratezza dell'analisi del testo catturando i modelli di parole contestuali.
  • Migliora la corrispondenza delle query nei motori di ricerca.
  • Ottimizza i modelli NLP per una migliore comprensione del linguaggio naturale.

Migliori pratiche per l'implementazione degli N-grammi in PNL

✅ Scegliere la N giusta per il contesto

  • Utilizzare unigrammi e bigrammi per l'analisi delle parole chiave.
  • Utilizzate i trigrammi e gli N-grammi di ordine superiore per una comprensione contestuale profonda.

Applicare nella classificazione del testo e nell'analisi del sentimento

  • Utilizzare l'analisi della frequenza degli N-Gram per individuare le tendenze del sentiment.

Ottimizzare le prestazioni

  • Gli N-Gram di ordine superiore richiedono un maggior numero di calcoli per bilanciare l'efficienza con l'accuratezza.

Errori comuni da evitare

Ignorare le stopword nei grafemi N di ordine inferiore

  • Mantenere o rimuovere le stopword a seconda del contesto (ad esempio, "a New York" è significativo, mentre "l'a an" non lo è).

❌ Uso eccessivo di grandi N-grammi

  • GliN-grammi troppo lunghi riducono le prestazioni e possono generare rumore nei modelli di predizione del testo.

Strumenti per lavorare con gli N-grammi

  • NLTK e SpaCy: Librerie NLP basate su Python per l'elaborazione di N-Gram.
  • Google AutoML NLP: analisi del testo con l'intelligenza artificiale.
  • Il Trova parole chiave di Ranktracker: Identifica le frasi di parole chiave N-Gram ad alto rendimento.

Conclusione: Migliorare la PNL e il SEO con gli N-Grammi

Gli N-Gram svolgono un ruolo cruciale nel ranking delle ricerche, nella predizione del testo e nelle applicazioni NLP guidate dall'intelligenza artificiale. Sfruttando le giuste tecniche di N-Gram, le aziende possono migliorare la rilevanza dei contenuti, migliorare le query di ricerca e ottimizzare i modelli linguistici dell'IA.

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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