• Natural Language Processing
• Analisi del Linguaggio Naturale
• NLP

Riassunto
La tesi ha come obiettivo quello di sviluppare un modulo di analisi del linguaggio naturale a supporto dell'attività di produzione di veicoli stradali. Il modulo di analisi del linguaggio naturale ha come obiettivo la lettura della personalizzazione cliente e la sua corretta interpretazione. Il lavoro parte da un modello rule-based attualmente presente in azienda, l'obiettivo è estendere le funzionalità in chiave data-driven. Il lavoro proposto sfrutta tecniche di vettorizzazione automatica del testo e tecniche di Machine Learning. A completamento di questa attività si è testato un modello di classificazione appartenente alla famiglia dei Large Language Models. I modelli sono stati valutati su un caso d'uso verticale al fine mettere in luce i limiti, le capacità e di offrire un ventaglio di soluzioni industrializzabili.

Abstract
This thesis aims to develop an NLP module to support the production activities of road cars. This NLP module aims to read and correctly interpret the textual description of customers’ requests. At the start of this project, the company is using a rule-based NLP module. The object is this project is to extend its functionalities in a data-driven approach. The proposed methodology contains some text vectorization techniques and some machine learning techniques. To complete this activity, it was test a classification model representing the family of the Large Language Models. All models are tested on this vertical context in order to finds their limits, capabiltiies, and to offer a range of industrializable solutions."