Arquivo da tag: Processamento de Linguagem Natural

Avançando o processamento de linguagem natural (NLP) para domínios corporativos

Por Salim Roukos, IBM Fellow (todos os direitos reservados ao autor – matéria (EN))

Segundo Salim Roukos, encontrar informações no vasto acervo de documentos e bases de conhecimento de uma empresa para responder às perguntas dos usuários nunca é tão fácil quanto deveria ser. As respostas podem muito bem existir, mas geralmente permanecem fora de alcance por vários motivos.

Para iniciantes, ao contrário da Web, onde as informações são conectadas através de um rico conjunto de links e geralmente são capturadas de forma redundante em várias formas (facilitando a localização), o conteúdo corporativo geralmente é armazenado em silos com muito menos repetição das informações principais. Além disso, os usuários que pesquisam conteúdo corporativo geralmente fazem perguntas complexas e esperam respostas mais detalhadas do que receberiam de um mecanismo de pesquisa na Web. Isso pode incluir perguntas sobre suporte ao produto, faturas, o regulamento mais recente aplicável a contratos com clientes, as implicações de eventos descobertos em sites de notícias e assim por diante. Por fim, as empresas costumam relutar em confiar na IA da ‘caixa preta’ que não pode explicar suas recomendações e pode exigir técnicas explicáveis ​​aos tomadores de decisão ou usuários finais.

O processamento de linguagem natural (do inglês: Natural Language ProcessingNLP) é uma grande promessa para ajudar a encontrar informações tão profundas no conteúdo da empresa, permitindo que os usuários expressem mais livremente suas necessidades de informações e fornecendo respostas precisas para perguntas cada vez mais complexas. No entanto, os sistemas empresariais de NLP são frequentemente desafiados por vários fatores, que incluem compreender silos heterogêneos de informações, lidar com dados incompletos, treinar modelos precisos a partir de pequenas quantidades de dados e navegar em um ambiente em mudança no qual novos conteúdos, produtos, termos e outras informações são continuamente adicionadas.

Continuar lendo Avançando o processamento de linguagem natural (NLP) para domínios corporativos

Uma lista completa de estruturas importantes de processamento de linguagem natural que você deve conhecer (Infográfico de NLP)

Visão global

  • Aqui está uma lista das estruturas mais importantes de processamento de linguagem natural (do inglês NLPNatural Language Processing) que você precisa conhecer nos últimos dois anos
  • Do Transformer do Google AI ao XLM / mBERT do Facebook Research, traçamos o aumento da NLP através das lentes dessas descobertas sísmicas.

Introdução

Você já ouviu falar sobre a estrutura mais recente de processamento de linguagem natural lançada recentemente? Eu não culpo você se você ainda está atualizando a excelente biblioteca StanfordNLP ou a estrutura PyTorch-Transformers!

Houve um aumento notável na quantidade de pesquisas e avanços ocorrendo na NLP nos últimos dois anos.

Posso rastrear essa recente ascensão a um artigo (sísmico) – “Atenção é tudo que você precisa” do Google AI em junho de 2017. Essa descoberta gerou tantas novas e empolgantes bibliotecas de NLP que nos permitem trabalhar com o texto de maneiras anteriormente limitado à nossa imaginação (ou Hollywood).

A seguir, o interesse no processamento de idiomas naturais, de acordo com as pesquisas do Google nos últimos 5 anos nos EUA:

estruturas de PNL

Continuar lendo Uma lista completa de estruturas importantes de processamento de linguagem natural que você deve conhecer (Infográfico de NLP)

7 Aplicações do Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural

by 

O campo do processamento de linguagem natural está mudando de métodos estatísticos para métodos de redes neurais.

Ainda existem muitos problemas desafiadores para resolver em linguagem natural. No entanto, os métodos de aprendizagem profunda estão alcançando resultados de ponta em alguns problemas de linguagem específicos.

Não é apenas o desempenho de modelos de aprendizagem profunda sobre problemas de benchmark que é mais interessante; é o fato de que um único modelo pode aprender o significado de palavras e executar tarefas de linguagem, eliminando a necessidade de um pipeline de métodos especializados e manuais.

Aqui, você descobrirá 7 tarefas interessantes de processamento de linguagem natural, nas quais os métodos de aprendizagem profunda estão alcançando algum progresso.

Continuar lendo 7 Aplicações do Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural

Top 27 Free Software For Text Analysis, Text Mining and Text Analytics

Abaixo segue uma relação de 27 ferramentas livres para analise e mineração de textos, dentre elas se encontram o NLTK e o GESIM que recomendo.

Confiram clicando na imagem abaixo.

Cloud-1

Fonte e Direitos: predictiveanalyticstoday