Processamento Da Linguagem Natural

Processamento Da Linguagem Natural

19 de janeiro de 2021 0 Por Jornalista

O aprendizado por transferência nos permite tirar proveito rápido da pesquisa de ponta em PNL, sem ter que gastar meses e anos coletando dados desnecessários e treinando modelos semelhantes do zero.

O aprendizado de transferência envolve pegar um modelo treinado em outro conjunto de dados para uma tarefa diferente e ajustá-lo em um segundo conjunto de dados para uma tarefa diferente.

Em outras palavras, pegamos o que o modelo já aprendeu e o adaptamos para nossos propósitos. O modelo básico para previsão de notas de grupos focais foi treinado em mais de 3 bilhões de palavras.

Uma solução que funcione para o setor financeiro não funcionará para uma indústria de móveis. Soluções de análise de texto precisam ser treinadas e personalizadas para cada caso específico. Responder a perguntas mais complexas podia levar dias, mas agora recebemos as respostas em poucos segundos.

Pln Pode Impactar Ainda Mais Os Negócios

A precisão de tais respostas depende principalmente de quão “inteligente” é a busca. É por isso que os melhores mecanismos de busca agora são equipados com tecnologia de processamento de linguagem natural. Ela permite fornecer diretamente as informações solicitadas por um usuário, em vez de fazê-lo passar por todos os resultados apresentados com base em palavras-chave relacionadas.

O processamento de linguagem natural incorpora técnicas diversas para interpretar a linguagem humana, desde métodos estatísticos e de machine learning a abordagens algorítmicas e baseadas em regras. Nós precisamos de uma boa variedade de abordagens, porque dados baseados em texto ou voz divergem muito, assim como suas aplicações práticas.

Muitas tarefas analíticas de dados baseadas em texto requerem conhecimento semelhante sobre linguagem, como semântica, semelhanças estruturais e sintaxe. Esse conhecimento pode ser compartilhado de um modelo para outro através da transferência de aprendizado.

Um exemplo da dificuldade de tradução é visto na ferramenta Google Tradutor. Atualmente, as pesquisas em recuperação da informação e processamento de linguagem natural andam em conjunto para preencher as lacunas deixadas por ambas.

As aplicações que envolvem processamento de linguagem natural contemplam uma gama muito alta de assuntos. Praticamente qualquer aplicação que faz uso de processamento de textos é uma séria candidata a se encaixar como sendo PLN. Neste tópico, listamos as principais aplicações que usam processamento de linguagem natural.

Análise De Requisitos

Processamento de Linguagem Natural é uma das áreas da Inteligência Artificial que busca compreender a linguagem utilizada naturalmente pelos humanos. Essa busca para tornar o computador uma máquina que compreende e se comunica de forma semelhante a humanos vem ganhando cada vez ênfase na academia e indústria.

O uso de PLN propicia a criação de interfaces de comunicação mais intuitiva para os usuários. Nesse cenário, diversas ferramentas e tecnologias surgiram nos últimos anos proporcionando uma maior facilidade para o desenvolvimento de aplicações com o uso de PLN.

WhatsApp

Esse período foi pontuado por pesquisas que tentavam solucionar problemas específicos de processamento de linguagem natural e pela sua evolução como sistemas mais amplos capazes de interpretar contextos do mundo real. Estudos estatísticos surgiram como pesquisa complementar de processamento de linguagem natural.

Ela está recheada de tarefas que são auxiliadas pelo uso de tecnologia. Todas elas utilizam diversas técnicas de processamento de linguagem natural, seja para ajudar o usuário, seja para fazer a comunicação entre tecnologias diferentes. A implementação da tecnologia de processamento de linguagem natural está associada a dois grandes desafios. O primeiro desafio é que não existe uma solução específica de PNL de domínio universal.