Processamento de Linguagem Natural
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O documento discute processamento de linguagem natural (NLP), abordando seus desafios principais, como reconhecimento de voz e compreensão de linguagem natural. Explica como o NLP funciona, desde a entrada de áudio até a compreensão do contexto e intenção, e como isso é usado para tomar ações. Também traça o histórico do NLP e suas principais aplicações atuais como tradução, chatbots e classificação de texto.
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- 3. Desafios • Reconhecimento de voz • A compreensão de linguagem natural • A geração de linguagem natural
- 4. Entendendo como funciona? 1. Uma pessoa diz algo para a máquina 2. A máquina produz um arquivo de áudio 3. O arquivo de áudio é convertido em texto 4. O texto é quebrado em componentes. O sistema compreende o contexto da conversa e a intenção da pessoa 5. Com base no resultado o sistema decida qual ação deve ser realizada
- 5. Histórico NLP 1950 • Teste de Turing • Experimento Georgetown Até 1980 • Sistemas baseados em regras • Métodos estatísticos aplicados a tradução A partir de 1980 • Machine Learning • Linguística (Chomsky) A partir de 2010 • Representation Learning • Deep Learning 2017 (Paridade Homem-Máquina) • Reconhecimento de voz 2018 (Paridade Homem-Máquina) • Na tradução de textos • Na compreensão de textos 2019 • Primeiro livro compilado por IA
- 6. Principais aplicações • Reconhecimento de voz • Tradução de textos • Chatbots (e Voicebots) • Classificação de Texto • Busca semântica • Correção de texto • Análise de sentimento • Extração e sumarização de informação • Computação afetiva
- 9. “Saco” de palavras e Classificação de Texto • Desafios • Prever etiquetas (tags) ou categorias • Prever um sentimento • Filtro de spam (email)
- 10. Texto como uma sequência • Desafios • Prever sequências de palavras • Prever etiquetas (tags) em sequências de palavras • Aplicações • Chatbots • Tradução • Sumarização • Reconhecimento de Voz
- 11. Representação de significado • Como representar o sentido de uma palavra, sentença ou texto? • Word Embedding • Sentence Embedding
- 12. Desafios em NLP • Morfologia • Sintática • Semântica • Pragmática https://towardsdatascience.com/linguistic-knowledge-in-natural-language-processing-332630f43ce1
- 14. Recursos Disponíveis • Soluções • APIs (Azure Cognitive Services, AWS AI Services, Google Cloud AI) • Bibliotecas
- 15. Soluções • Aplicação de NLP em problemas de negócio • Jurimetria, Auditoria • Bases de conhecimento e recomendação • Sistemas especialistas • Ferramentas • Busca • Correção • Tradução
- 16. Bibliotecas • Python • NLTK • Gensim • spaCy • Pattern • TextBlob • R • OpenNLP • Rweka • Tm • languageR • koRpus • RKEA