Aplicativos de processamento de linguagem natural (PNL) usados ​​nos negócios

Uma vez na lua azul, quando alguém sem um dispositivo móvel neste século 21. O número de usuários móveis está aumentando rapidamente em nível mundial. Com tecnologia inovadora, as interações homem-máquina movidas por IA são um centavo em uma dúzia. A ciência de dados e a tecnologia de aprendizado de máquina melhoraram a organização pública e as atividades comerciais.

Siri, Cortana e Alexa são alguns exemplos populares de assistentes virtuais. Eles tornam nossas vidas muito relaxadas. Digamos Alexa ou poderia ser qualquer assistente virtual, como eles são inteligentes para fazer isso? Tudo isso é possível com o processamento de linguagem natural.

Deixe-nos apresentar a você o termo Processamento de Linguagem Natural (PNL) de tecnologias de IA de desenvolvimento mais rápido ao longo deste artigo. Uma breve análise das tarefas de PNL executadas pelo software de PNL que abordaremos um pouco.

O que é processamento de linguagem natural?

Esta tecnologia está em todo o lado ao longo dos anos e potencia, de forma ininterrupta, a actividade nos comércios exclusivamente na actividade empresarial. O processamento de linguagem natural é uma tecnologia de IA que reconhece e compreende as linguagens humanas naturais. O amálgama de inteligência artificial e dialetologia computacional. Em particular, de que maneira programar computadores para processar e analisar grandes quantidades de dados de linguagem natural.

Ele melhorou o modo de comunicação por meio de fala, texto, conversa virtual e mensagens. As técnicas de PNL fazem com que os computadores compreendam a forma convertida da fala humana escrita ou falada. tradutores, assistentes de voz, corretores ortográficos, pesquisa online são todas as funções em que a técnica de processamento de linguagem natural é usada.

Como funciona a PNL?

A linguagem humana escrita e falada é alterada para um modo adequado e compreensível para a forma de computador, que são técnicas de processamento de linguagem natural. A técnica usada é considerada eficaz e apreciada pelas empresas.

Todos os métodos de PNL são semelhantes, quer haja um chat com um chatbot ou processando uma tradução automática. Um método semelhante a toda PNL segue a compreensão das hierarquias que comandam a interação entre palavras distintas. Não é como parece que o problema surge quando a mesma palavra tem um duplo significado com a frase. Nesse cenário, a diferença é entender por computadores com a frase inteira.

Os dados da linguagem não estruturada são transformados em uma linguagem de computador compreensível pela PNL. Para isso, a PNL aplica algoritmos de identidade e extrai regras de linguagem natural. Depois de receber os dados de texto, o computador usa algoritmos para abstrair seu significado e coletar os dados importantes deles.

Compreensão da linguagem natural (NLU) e geração da linguagem natural (NLG) são os dois aspectos principais da PNL. NLU é onde o computador atribui o significado da linguagem por ele recebida. O NLG é onde o processo altera os dados coletados da linguagem do computador para uma linguagem compreensível.

Instâncias de PNL são verificadores ortográficos, pesquisa online, tradutores, assistentes de voz, filtros de spam, autocorreção, aplicativos de negócios de PNL são usados ​​tão comumente hoje em dia em sistemas diferentes.

Para que é usada a PNL?

• O PNL é comumente usado em aplicativos de tradução de idiomas, por exemplo, como Google Translate, Microsoft Translator, iTranslate Translator.
• Siri, Cortana, Alexa e Ok Google são todos assistentes pessoais virtuais que usam processamento de linguagem natural.
• Para responder a clientes individuais perfeitamente enquanto resolvem suas dúvidas, aplicativos de resposta de voz interativos são usados ​​em call centers.
• Chatbots respondendo a indivíduos.
• Os filtros de spam são usados ​​para remover e-mails indesejados e diferenciar não-spam de e-mails de spam, extraindo o significado e a regularidade de certas palavras detectadas na seção de e-mail.
• Ele lida com os sentimentos das pessoas sobre determinados tópicos ou serviços com análise de sentimento.

Breve análise das tarefas de PNL executadas por software de PNL

1. Resumo

A sumarização é o processo que consiste em encurtar o texto, classificando as partes significativas e fazendo um resumo. Em resumo, duas abordagens são seguidas para a criação de um resumo.

Resumo Abstrativo
Abstractive cria uma nova frase que não estava presente anteriormente. A nova frase gerada pode ou não estar presente no texto original.

Sumarização Extrativa
O resumo da frase é extraído da frase fornecida. Identificação das frases significativas ou podem ser frases do texto original e retirá-las do texto.

2. Modelagem de Linguagem

A modelagem de linguagem é referida quando a PNL realiza uma tarefa que consiste em prever a palavra subsequente, um caractere em um texto, documento. Existem vários usos para a modelagem de linguagem, vamos dar uma olhada.

• Para resumir o texto, o documento é usado.
• Para reconhecer a caligrafia, ele é usado.
• Para legendar a imagem.
• Para tradução automática de reconhecimento óptico de caracteres.
• Para corrigir a ortografia com autocorreção.

3. Reconhecimento de entidade nomeada

O reconhecimento de entidade nomeada é o processo que indica entidades de identificação, como pessoa, organização, data, local, hora em uma frase. Após isso, a classificação é feita em categorias para melhor compreensão.

4. Classificação do Texto

A classificação de texto abrange a atribuição de categorias ao texto que confere ao conteúdo. para estruturar, organizar e categorizar qualquer classificação de texto é usada. A classificação de texto inclui a interface do usuário, que é bastante direta e fácil de usar. O classificador de texto então pega a entrada do texto e analisa seu conteúdo. Posteriormente, atribua automaticamente as tags apropriadas a ele.

5. Análise de sentimento

A análise de sentimento é o processo que consiste em identificar sentimentos positivos ou negativos em uma frase, o sentimento de avaliação de um cliente, julgamento de atitude por meio de texto escrito ou análise de voz para uma gama abrangente de análises subjetivas.

6. Parte da marcação de fala

A marcação de parte da fala é o processo que consiste em marcar e marcar palavras em uma frase como substantivos, verbos, adjetivos, advérbios e outros descritores.

Como usar o processamento de linguagem natural em aplicativos móveis?

PNL é a tecnologia que está aprimorando os dispositivos de aplicativos móveis com inovações. Os desenvolvedores estão fazendo esforços constantes para o desenvolvimento de aplicativos móveis com tecnologia de inteligência artificial. Desenvolvimento de aplicativos móveis em linguagem de máquina derivada de explicações progressivas para o negócio.

Vamos compreender vários tipos de aplicativos móveis que praticam a tecnologia PNL em diversas subdivisões, como um mecanismo de pesquisa, proteção contra spam, no campo médico.

1. PNL para iniciar um mecanismo de busca de informações

Um assistente virtual fornecerá melhores resultados. Tecnologia baseada em PNL em dispositivos móveis para fornecer explicações iniciais detalhadas para as complexas consultas do usuário. um mecanismo de informação que usa sites, vídeos, eBooks, armazenamentos de dados, vídeos e material de televisão. assistentes virtuais como Siri, Cortana e Alexa são os melhores em fornecer uma resposta básica a uma pergunta simples.

2. PNL para aplicativos móveis para proteção contra spam

Quando se trata de monitorar mensagens de spam, a PNL funciona de maneira eficaz. A tecnologia PNL pode ler e compreender o conteúdo de comentários no blog, texto de e-mail, postagens privadas em plataformas de mídia social e muito mais. O conteúdo é comparado a mensagens de spam reconhecidas para classificar o spam.

3. PNL para aplicativos móveis na área médica

A tecnologia da PNL preenche roboticamente um procedimento de histórico de bem-estar dos pacientes usando apenas um aplicativo enquanto fala com os pacientes. A tecnologia da PNL pode ajudar os pacientes a fazer anotações derivadas diretamente da fala do médico. Nomes de medicamentos, informações sobre dosagem e outras dicas são informações cruciais recebidas da PNL para os pacientes. Surpreendentemente, esse tipo de aplicativo móvel é usado para enviar atualizações de bem-estar à família dos pacientes.

Empacotando

Vamos encurtar a história do processamento de linguagem natural, até agora, uma tecnologia de inteligência artificial que pode ter uma influência extraordinária no desenvolvimento de aplicativos móveis em nível mundial é tão boa. Os aplicativos Python também contribuíram para o desenvolvimento de aplicativos NLP. Os dispositivos móveis e vários gadgets estão se tornando mais inteligentes do que nunca, pois a tecnologia é suportada pela PNL. Significativamente, ele ajuda as empresas a prosperar e melhorar a experiência do cliente, ao mesmo tempo em que maximiza a produção de todas as empresas industriais. Não há objetivo de presunção, mas podemos dizer com segurança que tem sido usado e os usuários estão constantemente aumentando com as tendências de inteligência artificial cada vez maiores.