Processamento de linguagem natural

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Os principais pontos a entender sobre o processamento de linguagem natural (PNL) incluem:

  • Os recursos de PNL são baseados em modelos treinados para fazer tipos específicos de análise de texto.
  • Embora muitos cenários de processamento de linguagem natural sejam manipulados por modelos de IA generativa atualmente, há muitos casos de uso comuns de análise de texto em que modelos de linguagem NLP mais simples podem ser mais econômicos.
  • As tarefas comuns de PNL incluem:
    • Extração de entidades - identificação de menções de entidades como pessoas, lugares, organizações em um documento
    • Classificação de texto - atribuição de documento a uma categoria específica.
    • Análise de sentimento - determinar se um corpo de texto é positivo, negativo ou neutro e inferir opiniões.
    • Deteção de idioma - identificando o idioma no qual o texto é escrito.

Observação

Neste módulo, usamos o termo processamento de linguagem natural (NLP) para descrever as capacidades de IA que derivam significado da linguagem humana "comum". Você também pode ver essa área da IA conhecida como compreensão de linguagem natural (NLU).

Cenários de processamento de linguagem natural

Os usos comuns das tecnologias de PNL incluem:

  • Analisar documentos ou transcrições de chamadas e reuniões para determinar assuntos-chave e identificar menções específicas de pessoas, lugares, organizações, produtos ou outras entidades.
  • Analisar publicações em redes sociais, avaliações de produtos ou artigos para avaliar o sentimento e a opinião.
  • Implementar chatbots que possam responder a perguntas frequentes ou orquestrar diálogos conversacionais previsíveis que não exijam a complexidade da IA generativa.