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PNL, ou Processamento de Linguagem Natural, faz parte da inteligência artificial. Ele ensina os computadores a compreender, interpretar e trabalhar com a linguagem humana. Ele usa o conhecimento da ciência da computação e dos estudos de linguagem para preencher a lacuna entre como as pessoas falam e como os computadores entendem.
Índice
- O que é Processamento de Linguagem Natural (PNL)?
- Técnicas de linguagem natural
- Benefício da PNL
- Slides importantes por SlideTeam
- Slide da capa
- Processamento de linguagem natural (PNL): visão geral e principais características associadas
- Avaliação comparativa de abordagens de PNL versus mineração de texto
- Funcionalidades principais da técnica de PNL: análise de sentimento
- Funcionalidades principais da técnica de PNL: Tradução automática
- Aplicação da técnica NLU para transformar a linguagem humana
- Análise comparativa para NLG e NLU
- Papel do Big Data no treinamento de modelos baseados em PNL
- Insights globais do mercado de processamento de linguagem natural (PNL)
5. Conclusão
O que é Processamento de Linguagem Natural (PNL)?
O processamento de linguagem natural (PNL) é a disciplina de construção de máquinas que podem manipular a linguagem humana – ou dados – na forma como são escritas, faladas e organizadas. O Processamento de Linguagem Natural (PNL) visa fazer com que os computadores entendam e trabalhem com a linguagem humana, como a forma como falamos ou escrevemos. Ela cresceu a partir de um campo chamado linguística computacional, que utiliza a ciência da computação para estudar como a linguagem funciona. Mas a PNL vai um passo além. A PNL pode ser dividida em dois subcampos sobrepostos: compreensão de linguagem natural (NLU), que se concentra na análise semântica ou na determinação do significado pretendido de um texto, e geração de linguagem natural (NLG), que se concentra na geração de texto por uma máquina.
Técnicas de linguagem natural
Na área de Processamento de Linguagem Natural (PNL), existem diversas técnicas utilizadas para compreender a linguagem humana:
Análise de sentimento: esta técnica descobre se um trecho de texto (como uma resenha) é positivo, negativo ou neutro. As empresas costumam usar isso para entender o que os clientes estão dizendo sobre elas.
Resumo: Isso ajuda a encurtar textos longos, o que é útil para pessoas que não têm muito tempo. É frequentemente usado para resumir relatórios ou artigos.
Extração de palavras-chave: esta técnica seleciona as palavras ou frases mais importantes de um texto. Ele é usado para ajudar sites a aparecerem nos resultados de pesquisa, ficar de olho nas mídias sociais e entender o que é importante nos negócios.
Essas técnicas ajudam os computadores a processar e compreender a linguagem como nós!
Benefício da PNL
A PNL oferece às organizações e aos clientes uma série de vantagens, desde ser usada para traduzir rapidamente um texto de um idioma para outro até criar insights de negócios executando análises de sentimentos em centenas de avaliações.
Portanto, não deve ser surpresa que veremos mais disso nos próximos anos. Prevê-se que o mercado norte-americano de PNL aumente de US$ 26,42 bilhões em 2022 para US$ 161,81 bilhões em 2029, de acordo com uma pesquisa da Fortune Business Insights.
SlideTeam preparou uma apresentação editável em PowerPoint para um trabalho descomplicado. Vamos mergulhar em um slide importante:
Slide da capa
Este impressionante slide de capa é a sua chance de chamar a atenção do público desde o início. Ele foi projetado para despertar a curiosidade e definir o tom de toda a sua apresentação. Com seu layout limpo e simples, mantém as coisas claras e concisas. Usar este slide de capa é uma ótima maneira de causar uma boa primeira impressão e garantir que sua mensagem seja transmitida de maneira eficaz.
Processamento de linguagem natural (PNL): visão geral e principais características associadas
Este slide fornece informações sobre técnicas de processamento de linguagem natural que compreendem e personificam a linguagem humana em formato escrito, falado ou organizado. Apresenta elementos da PNL junto com suas principais características.
As características da PNL mencionadas no slide são:
- Categorização de conteúdo.
- Competente na extração de dados estruturados de fontes baseadas em texto.
- Tradução automática de texto ou fala de um idioma para outro.
- Capaz de transformar comandos de voz em texto escrito ou vice-versa.
Além disso, destacar a visão geral e as características no início de uma apresentação ajudará o público a ter uma ideia do tema.
Avaliação comparativa de abordagens de PNL versus mineração de texto
Este slide fornece informações sobre a avaliação comparativa de PNL e mineração ou análise de texto com base em parâmetros como propósito, entrada, saída, técnicas, aplicações, limitações, recursos adicionais, ferramentas, etc.
Em seguida, insira uma tabela e compare as abordagens de PNL e mineração de texto em diferentes parâmetros, conforme mencionado. Com a ajuda de uma tabela você pode facilmente chegar à conclusão.
Funcionalidades principais da técnica de PNL: análise de sentimento
Este slide fornece informações sobre as principais funcionalidades da abordagem da PNL, que incluem análise de sentimento por meio de análise aprofundada dos dados para verificar se são positivos, negativos ou neutros. O processo é usado para gerenciar avaliações de clientes em diversas plataformas.
Para que finalidade a análise de sentimento é usada:
- Transformar grandes arquivos de feedback de clientes, avaliações ou reações de mídia social em resultados acionáveis ou quantificados.
- Dissecação de dados (texto ou voz, etc.) Para verificar se são positivos, negativos ou neutros. O procedimento de classificação da intenção emocional associada ao texto, seja ele positivo, negativo ou neutro.
Além disso, você pode editar os detalhes de acordo com suas necessidades.
Funcionalidades principais da técnica de PNL: Tradução automática
Este slide fornece informações sobre as principais funcionalidades da abordagem da PNL que incluem a tradução automática, que é capaz de traduzir texto ou fala em vários idiomas. É útil alavancar a comunicação e alcançar um público mais amplo.
Propósito:
- Aproveite a comunicação e permita que as empresas alcancem um público mais amplo
- Entenda a documentação estrangeira de maneira eficiente.
Para dar mais assistência ao público, você pode destacar os detalhes do modelo de PNL e da tradução automática
Aplicação da técnica NLU para transformar a linguagem humana
Este slide fornece informações sobre casos de uso de uma abordagem baseada que ajuda a transformar a linguagem humana em um formato compreensível por máquina em termos de roteamento automatizado de tickets, resposta a consultas, tradução automática, etc.
Este slide é crucial para enfatizar a aplicação prática das técnicas de PNL. Além disso, este slide destaca como a PNL não é apenas um conceito teórico, mas uma ferramenta poderosa que pode ser usada para transformar a forma como os computadores entendem e interagem com a linguagem humana.
Análise comparativa para NLG e NLU
Este slide fornece informações sobre a avaliação comparativa de dois subcampos principais da PNL em termos de compreensão de linguagem natural (NLU) e geração de linguagem natural (NLG) em termos de propósito, entrada, saída, recursos e aplicações.
O que é NLU?
Auxilia as máquinas a determinar e avaliar a linguagem humana, extraindo os metadados do conteúdo em termos de conceitos, entidades, palavras-chave, emoções, relações e papéis semânticos.
O que é NLG?
Opera como um tradutor que converte dados computadorizados em representação em linguagem natural.
Além disso, com base nos diferentes parâmetros, você pode facilmente comparar NLU com NLG e chegar à conclusão.
Papel do Big Data no treinamento de modelos baseados em PNL
Este slide fornece informações sobre as principais funcionalidades da abordagem da PNL, como tradução automática, avaliação de sentimento (classificação de toxicidade), reconhecimento de entidade nomeada e geração de texto.
No entanto, para detalhar o papel do big data no treinamento do modelo de PNL, explicamos o papel com a ajuda de ícones. O público pode interpretar facilmente os ícones e compreender melhor a função. Além disso, uma explicação teórica é fornecida na coluna do lado direito de um slide para torná-lo mais compreensível.
Insights globais do mercado de processamento de linguagem natural (PNL)
Este slide fornece informações sobre os insights do mercado de PNL em termos de tamanho do mercado global, drivers de crescimento do mercado e oportunidades de mercado. Ele também destaca os proeminentes players de PNL e a geografia emergente no mercado de PNL.
Além disso, insira um gráfico de barras para ver o tamanho do mercado global de PNL (em bilhões de dólares) (2022-2027). Além disso, você pode destacar os detalhes para tornar o público mais compreensível.
Empacotando
O Processamento de Linguagem Natural (PNL) em Inteligência Artificial vai além de apenas códigos e algoritmos. Funciona como uma ponte entre a forma como falamos e o mundo digital, oferecendo infinitas possibilidades.
Graças à PNL, agora podemos ensinar máquinas a compreender, interpretar e até mesmo criar a linguagem humana. Isto levou a muitas aplicações úteis, como tradução, compreensão de emoções e até assistentes virtuais personalizados. Está mudando a forma como usamos a tecnologia em vários setores.
Além disso, se você é estudante, profissional ou proprietário de uma empresa, nossos modelos de PowerPoint sobre PNL prontos para uso podem ajudá-lo a explicar o poder dessa tecnologia de maneira eficaz. Entre em contato conosco pelo telefone +1-408-659-4170 e teremos prazer em ajudá-lo.
Perguntas frequentes
1. O que é Processamento de Linguagem Natural (PNL)?
- Resposta: O Processamento de Linguagem Natural, ou PNL, é um ramo da inteligência artificial que se concentra em permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem a linguagem humana de uma forma que seja valiosa e significativo. Ele permite que máquinas interajam com humanos usando linguagem natural, possibilitando tarefas como tradução de idiomas, análise de sentimentos e interações de chatbot.
2. Quais são algumas aplicações práticas do Processamento de Linguagem Natural?
- Resposta: A PNL tem uma ampla gama de aplicações práticas em vários setores. Alguns exemplos incluem:
- Chatbots e assistentes virtuais: a PNL potencializa chatbots que fornecem suporte ao cliente, respondem a dúvidas e executam tarefas com base nas informações do usuário.
- Análise de sentimento: é usada para analisar postagens, avaliações e comentários em mídias sociais para entender a opinião pública e o sentimento do cliente em relação a produtos ou serviços.
- Tradução de idiomas: a PNL permite a tradução automática entre diferentes idiomas.
- Extração de informações: ajuda a extrair informações relevantes de fontes de dados não estruturadas, como e-mails, artigos e documentos.
3. Quais são alguns desafios no Processamento de Linguagem Natural?
- Resposta: Portanto, a PNL enfrenta vários desafios devido à complexidade e às nuances da linguagem humana. Alguns desafios comuns incluem:
- Ambiguidade: muitas palavras e frases têm vários significados dependendo do contexto, tornando difícil para as máquinas interpretá-las com precisão.
- Sarcasmo e ironia: compreender o humor, o sarcasmo e a ironia requer uma compreensão profunda de pistas culturais e contextuais, o que pode ser difícil para as máquinas.
- Falta de padronização: Além disso, os idiomas evoluem, e regiões diferentes podem ter dialetos, gírias ou expressões exclusivas que podem ser difíceis de serem tratadas pelos modelos de PNL.
- Privacidade de dados e preconceito: Garantir a privacidade e evitar preconceitos no processamento de linguagem é crucial, pois pode afetar a justiça e a precisão dos resultados.
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