Desvendando os fundamentos de NLP Treinamento de NLU e NLG Ppt

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Este slide descreve que o processamento de linguagem natural é uma tecnologia que os computadores usam para interpretar e agir em idiomas humanos, como o inglês. A PNL é um subconjunto da IA e da computação cognitiva. O procedimento envolve converter voz em texto e educar o sistema para tomar decisões inteligentes ou realizar atividades.

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Este slide fornece uma visão geral do processamento de linguagem natural, permitindo que os computadores compreendam, realizem ações e se comuniquem com humanos em linguagem normal. Pode ser usado para enviar ordens de operação, traduzir voz em texto, documentá-lo, dar instruções de navegação, etc.

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Este slide lista as técnicas de Processamento de Linguagem Natural, como: indução gramatical, análise de sentimento, mineração de aspecto e reconhecimento de entidade de nome.

Notas do instrutor:

• Indução de gramática: ajuda no uso da gramática adequada ao escrever
• Análise de sentimento: a PNL é usada para examinar os aspectos positivos e negativos da frase
• Mineração de Aspectos: A mineração de aspectos é usada em PNL para descobrir quais aspectos são favoráveis e quais são ruins
• Reconhecimento de entidade de nome: é usado para reconhecer nomes de pessoas notáveis, organizações, locais e datas

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Este slide apresenta algumas das técnicas de processamento de linguagem natural, como: resumo, reconhecimento de tópico e conversão de fala em texto

Notas do instrutor:

• Resumo: a PNL também pode resumir o conteúdo e oferecer a essência do texto. Ele pontua sentenças com base em sua semelhança com outras sentenças
• Reconhecimento de tópico: a PNL examina o texto para determinar o tópico principal ao qual está conectado. Ele extrairá certas palavras-chave e as organizará em categorias
• Conversão de fala para texto: a fala para texto permite que as máquinas compreendam a linguagem humana e a interpretem com a intenção de agir e responder da mesma forma que as pessoas. A ideia principal por trás do NLP é alimentar a linguagem humana como dados para sistemas inteligentes de conversão de texto em fala, que podem posteriormente ser usados em muitos campos.

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Este slide mostra a operação do processamento de linguagem natural. Sendo um subconjunto da IA, a PNL emprega técnicas de aprendizado de máquina para extrair informações e aprender com elas. Durante a execução, o algoritmo de aprendizado de máquina se concentra nos fundamentos do aprendizado, e o NLP também continua a aprender com base nas informações fornecidas. Devido a isso, a PNL tende a adivinhar corretamente o que o usuário pretende dizer, apesar dos erros e padrões comuns de linguagem.

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Este slide afirma que a quantidade de dados disponíveis online cresce a cada dia. A maior parte disso é texto não estruturado, e obter informações úteis desses dados é um desafio difícil. Nesse cenário, a PNL pode ser empregada. Os métodos de PNL podem converter voz em texto, e as pessoas que não sabem escrever podem usar a PNL para documentar as coisas. A análise de PNL pode avaliar o sentimento de uma conversa e sugerir uma resposta apropriada. Dessa forma, pode auxiliar as organizações na conquista da felicidade do consumidor.

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Este slide lista as etapas envolvidas no Processamento de Linguagem Natural, desde a fase inicial da Análise Lexical até o último estágio da Análise Pragmática.

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Este slide afirma que a fase de Análise Lexical é o estágio inicial da PNL. Esta etapa analisa o código-fonte como um fluxo de caracteres e o transforma em lexemas significativos. É, também aqui, que decompõe todo o texto em parágrafos, frases e palavras.

Notas do instrutor:

Um lexema é uma série de caracteres incluídos no programa de origem com base no padrão de correspondência de um token. Nada mais é do que uma instância de token.

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Este slide mostra que a Análise Sintática é usada para examinar a gramática e os arranjos de palavras e ilustrar a ligação entre as palavras. Essa abordagem envolve a associação de palavras com outras palavras, organizando-as em uma frase e determinando seu significado relativo.

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Este slide descreve que a representação do significado é o objetivo da análise semântica e se preocupa principalmente com os significados precisos de palavras, frases e sentenças.

Notas do instrutor:

OCR : Reconhecimento óptico de caracteres

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Este slide afirma que a Integração do Discurso depende das frases que vêm antes dela e evoca o significado das frases que vêm depois dela. Essa estratégia examina o significado relativo das sentenças e as relações que elas formam com outras sentenças.

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Este slide descreve que a quinta e última fase da PNL é a análise pragmática e auxilia na determinação do impacto desejado empregando um conjunto de regras que descrevem as discussões cooperativas. Essa estratégia aborda o significado do mundo real de uma frase.

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Este slide lista os tipos de aplicativos de processamento de linguagem natural, como analisador de sentimento, resumo de documentos, verificação de gramática e muito mais.

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Este slide fornece uma visão geral da geração de linguagem natural (NLG). A programação de Inteligência Artificial (IA) é usada para gerar narrativas escritas ou faladas a partir de uma coleta de dados. O NLG está associado à interação homem-máquina e máquina-homem, bem como linguística computacional, processamento de linguagem natural (NLP) e compreensão de linguagem natural (NLU).

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Este slide afirma que o NLG é um processo de vários estágios no qual os dados usados para gerar conteúdo com linguagem natural são refinados progressivamente em cada nível.

Notas do instrutor:

• Analisando o conteúdo: os dados são selecionados para determinar o que deve ser incorporado na saída final do processo. Esta etapa envolve a determinação dos principais temas e vínculos no documento original
• Compreensão dos dados: os dados são avaliados, os padrões são descobertos e colocados em contexto. Neste ponto, Machine Learning é frequentemente aplicado
• Organização de documentos: com base nos dados que estão sendo analisados, um plano documentado é construído e uma estrutura narrativa é estabelecida
• Agregação de sentenças: sentenças relevantes ou seções de sentenças são combinadas para fornecer um resumo preciso do problema
• Estrutura gramatical: Para criar uma escrita com som natural, são empregadas regras gramaticais. O software determina a estrutura sintática da frase e essa informação é usada para reformular a frase de maneira gramaticalmente precisa
• Apresentação da linguagem: A saída final é criada dependendo do modelo ou do escolhido pelo usuário ou programador

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Este slide descreve que a Geração de Linguagem Natural (NLG) está sendo usada em vários aplicativos, como a criação de chatbots e respostas de assistentes de voz como o Alexa do Google e o Siri da Apple. Transformar relatórios financeiros e outros dados corporativos em conteúdo que trabalhadores e consumidores possam entender. As respostas de nutrição de leads por e-mail, SMS e bate-papo podem ser automatizadas.

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Este slide lista aplicativos de geração de linguagem natural (NLG), como criação e personalização de scripts para pessoal de atendimento ao cliente, agregação e resumo de notícias. Fornecimento de atualizações de estado para dispositivos da internet das coisas; e criar descrições de produtos para sites de comércio eletrônico, bem como comunicações com clientes.

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Este slide apresenta as vantagens da geração de linguagem natural (NLG), como conteúdo consistentemente de alta qualidade, criação de conteúdo aprimorada, cobertura tópica que não seria lucrativa de outra forma, permite que a energia humana se concentre em tarefas de alto valor e personalização escalável.

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Este slide fornece uma visão geral do NLU, uma subseção do Processamento de Linguagem Natural (NLP) que trata da conversão da linguagem humana em um formato legível por máquina. Os computadores podem interpretar automaticamente os dados em segundos, graças ao Natural Language Understanding (NLU) e ao Machine Learning, economizando horas e dinheiro preciosos para as organizações enquanto analisam os valiosos comentários dos clientes.

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Este slide afirma que o Entendimento da linguagem natural é um ramo do processamento da linguagem natural. NLP e NLU, ambos, procuram dar sentido a dados não estruturados, mas há uma distinção entre os dois.

Notas do instrutor:

• A PNL estuda como os computadores são treinados para entender a linguagem e promover a comunicação "natural" entre computadores e pessoas
• A compreensão da linguagem natural está preocupada com a capacidade de uma máquina de compreender a linguagem humana. NLU refere-se à reorganização de dados não estruturados para que as máquinas possam "entendê-los" e avaliá-los

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Este slide lista os casos de uso para compreensão de linguagem natural, como roteamento automático de tickets, raciocínio automatizado, tradução automática e resposta a perguntas.

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Este slide afirma que a automação do atendimento ao cliente é um excelente exemplo corporativo de NLU. As máquinas podem interpretar o conteúdo dos tíquetes de suporte ao cliente e encaminhá-los aos departamentos apropriados sem exigir que as pessoas abram todos os tíquetes. Isso economiza centenas de horas dos funcionários de atendimento ao cliente e permite que eles priorizem solicitações urgentes.

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Este slide descreve que um assunto da ciência cognitiva conhecido como raciocínio automatizado é usado para provar mecanicamente teoremas matemáticos ou formar conclusões lógicas sobre um diagnóstico médico. Ele fornece às máquinas um tipo de pensamento ou lógica, permitindo-lhes inferir novos fatos por meio da dedução.

Notas do instrutor:

Algoritmos de computador podem criar conclusões com base em dados previamente obtidos e processados. Na medicina, por exemplo, usando regras de dedução SE-ENTÃO, os robôs podem deduzir um diagnóstico com base em diagnósticos anteriores.

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Este slide afirma que uma das tarefas mais problemáticas em NLP e NLU é traduzir com precisão voz ou texto de um idioma para outro. As tecnologias de tradução automática permitem inserir palavras ou fazer upload de documentos inteiros e obter traduções em dezenas de idiomas.

Notas do instrutor:

O Google Tradutor incorpora um software de reconhecimento óptico de caracteres (OCR), permitindo que máquinas extraiam texto de fotos, interpretem-no e traduzam-no.

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Este slide descreve que responder a perguntas é um ramo do NLP e do reconhecimento de voz que usa o NLU para ajudar os computadores a entender as consultas de linguagem natural.

Notas do instrutor:

A menos que você designe uma cidade específica, os assistentes virtuais informarão o tempo para sua localização atual por padrão. O objetivo de responder a perguntas é responder no idioma nativo do usuário, em vez de uma lista de respostas por escrito.

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Este slide lista a importância da compreensão da linguagem natural. Isto é que o NLU pode ser usado para auxiliar na análise do texto não estruturado, os analistas acreditam que o NLU e o NLP têm um tremendo potencial de desenvolvimento, pois o volume de texto não estruturado que deve ser examinado está crescendo.

Notas do instrutor:

• NLU pode ser usado para auxiliar na análise do texto não estruturado: As pessoas podem se expressar de várias maneiras, e isso pode diferir de pessoa para pessoa. O conhecimento preciso do usuário é essencial para o sucesso dos assistentes pessoais. O NLU converte a complicada estrutura da linguagem em um formato legível por máquina, permitindo a análise de texto e os robôs respondendo a perguntas humanas
• Os analistas acreditam que o NLU e o NLP têm um tremendo potencial de desenvolvimento: os computadores podem realizar análises baseadas em linguagem de maneira consistente e imparcial 24 horas por dia, sete dias por semana. Dado o volume de dados brutos criados todos os dias, NLU e NLP são cruciais para uma análise de dados eficaz. Esses dados podem ser lidos, ouvidos e analisados por um aplicativo baseado em NLU bem desenvolvido e projetado
• O volume de texto não estruturado que deve ser examinado está crescendo: os analistas preveem um CAGR de mais de 20% entre 2020 e 2025. De acordo com o estudo de 2019 da Markets Insider, a indústria mundial de processamento de linguagem natural (NLP) está avaliada em US$ 35 bilhões até 2025. A principal causa subjacente para o crescimento é uma mudança de experiências centradas no produto para experiências orientadas para o cliente. A crescente popularidade de dispositivos inteligentes e IoT também está contribuindo para o uso geral de NLU

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Este slide mostra fatores que devem ser considerados ao selecionar soluções de compreensão de linguagem natural, como suporte a idiomas, qualidade do resultado, usabilidade, flexibilidade e velocidade.

Notas do instrutor:

• Suporte ao idioma: O idioma dos dados de entrada deve ser suportado pela plataforma NLU. Atualmente, a qualidade do NLU em idiomas diferentes do inglês é pior devido ao potencial comercial dos idiomas. Isso está mudando, no entanto, à medida que o interesse da pesquisa cresce
• Qualidade do resultado: Uma solução NLU bem-sucedida deve ser capaz de detectar elementos linguísticos, extrair suas conexões e aplicar software semântico para entender as informações, independentemente de como elas são escritas. O aprendizado contínuo, auxiliado pelo Machine Learning, tem o potencial de aumentar a qualidade dos resultados ao longo do tempo
• Usabilidade: A solução deve ser simples de usar para o pessoal técnico e não técnico. Uma solução com muitas interfaces pode ser explorada, permitindo que uma pessoa não técnica (como um representante de atendimento ao cliente) construa esse sistema com entrada. Com a possibilidade distinta de que não-técnicos possam usar chatbots, a usabilidade do programa e a conveniência de uso da interface do usuário são críticas
• Flexibilidade: É fundamental ser adaptável às áreas de solução. Isso é realizado por meio dos recursos de treinamento e aprendizado contínuo da solução NLU
• Velocidade: em aplicativos de IA de conversação, entender o idioma faz parte do processo, e outros componentes incluem criar uma resposta ou agir em resposta à consulta. Como resultado, ver e compreender o idioma deve ser concluído rapidamente. No entanto, pode haver uma troca entre a qualidade das descobertas e a velocidade com que são computadas. Esta decisão deve ser baseada na aplicação

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Este slide afirma que os modelos NLU são capazes de funcionar perfeitamente em uma tarefa específica e única. Outras tarefas, no entanto, podem reduzir a exatidão e a precisão. É essencial usar medições objetivas para comparar o desempenho dos sistemas.

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Este slide lista os gigantes da tecnologia líderes no ecossistema de compreensão de linguagem natural, como Google, Microsoft, Amazon e IBM.

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Este slide faz uma comparação entre Processamento de Linguagem Natural (NLP), Entendimento de Linguagem Natural (NLU) e Geração de Linguagem Natural (NLG)

Notas do instrutor:

• PNL (Processamento de Linguagem Natural): Compreende o significado do texto
• NLU (Natural Language Understanding): NLU lida com processos inteiros, como escolhas e ações
• NLG (Natural Language Generation): Este método cria texto em linguagem humana a partir de dados estruturados fornecidos pelo sistema para responder

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Este slide lista a diferença entre Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning (ML). AI é uma tecnologia que simula uma máquina para replicar o comportamento humano. Machine Learning é um tipo de IA em que uma máquina aprende com dados anteriores sem ser explicitamente programada.

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Este slide afirma que o aprendizado de máquina é um tipo de inteligência artificial que usa algoritmos de aprendizado estatístico para construir sistemas que podem entender e evoluir por conta própria sem serem explicitamente programados. O aprendizado profundo é uma abordagem de ML impulsionada pela forma como o cérebro humano filtra as informações; é essencialmente aprender pelo exemplo. Ele permite que um modelo de computador antecipe e categorize informações filtrando os dados de entrada por meio de camadas.

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Este slide mostra uma comparação entre Inteligência Artificial (IA), Machine Learning (ML) e Deep Learning (DL). A Inteligência Artificial é o processo de combinar máquinas com a inteligência humana. Machine Learning está preocupado em ensinar máquinas a aprender treinando algoritmos em resmas e resmas de dados. Deep Learning é um tipo de Machine Learning que se concentra em representações de dados em vez de métodos específicos de tarefas.

Diapositivo 53 a 68

Esses slides contêm atividades energizadoras para envolver o público da sessão de treinamento.

Diapositivo 69 a 96

Esses slides contêm uma proposta de treinamento que abrange o que a empresa que oferece treinamento corporativo pode realizar para o cliente.

Slide 97 a 99

Esses slides incluem um formulário de avaliação de treinamento para instrutor, conteúdo e avaliação do curso.