Fundamentos do Treinamento em Processamento de Linguagem Natural 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.