Soluções de PNL

O Processamento de Linguagem Natural (NLP) inclui várias tarefas importantes:

1. Tokenização: fragmentação do texto em palavras individuais ou tokens.

2. Marcação de parte da fala: identificação da parte da fala (como substantivo, verbo, adjetivo etc.) de cada palavra em uma frase.

3. Reconhecimento de entidades nomeadas: identificação de entidades, como pessoas, lugares, organizações, no texto.

4. Análise de dependência: análise da estrutura gramatical de frases e identificação de relacionamentos entre palavras.

5. Análise de sentimento: determinação do tom emocional ou do sentimento de um texto ou fragmento de texto.

6. Tradução automática: tradução de texto de um idioma para outro.

7. Resposta a perguntas: extração de respostas a perguntas.

Conforme mencionado acima em nossas soluções, o Processamento de Linguagem Natural (NLP) tem muitas aplicações, incluindo:

1. Classificação de texto: categorização de documentos de texto em categorias predefinidas (como e-mails de spam vs. não spam ou de um tópico específico).

2. Análise de sentimento: análise de feedback de clientes ou publicações em mídias sociais para determinar a opinião pública sobre um produto ou serviço.

3. Recuperação de informações: busca de documentos ou trechos de texto relevantes com base em uma consulta. A Pangeanic oferece eDiscovery e extração de conhecimento, desenvolvimentos personalizados quando você tem grandes quantidades de dados.

4. Reconhecimento de entidades nomeadas: identificação de dados pessoais, atores, endereços, etc. para exclusão (anonimização) ou até mesmo exportação para processamento posterior.

5. Chatbots: criação de interfaces de conversação que podem entender e responder às consultas dos usuários.

6. Reconhecimento de fala: transcrição de linguagem falada em texto.

7. Geração de linguagem: geração de texto natural a partir de dados estruturados ou representações formais.

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo em constante evolução, com novas técnicas e aplicativos sendo desenvolvidos o tempo todo. As tendências recentes em NLP incluem:

1. Aprendizagem profunda: uso de redes neurais profundas para melhorar a precisão das tarefas de PLN.

2. Modelos de linguagem pré-treinados: treinamento de grandes modelos de linguagem em vastos conjuntos de dados de texto e ajuste dos mesmos para tarefas específicas de PLN.

3. PLN multimodal: combinação de PLN com visão computacional ou outras modalidades para analisar e gerar conteúdo multimodal.

4. IA explicável: desenvolvimento de técnicas para explicar e interpretar decisões tomadas por sistemas de PLN.