Um guia para iniciantes para compreensão de linguagem natural

“Um computador mereceria ser chamado de inteligente se pudesse enganar um humano fazendo-o acreditar que é humano.”

– Alan Turing
Toda a gama de inteligência artificial é baseada em máquinas capazes de 'entender' e 'responder' aos seres humanos. O que é impossível sem a capacidade das máquinas de interagir com os humanos em sua linguagem natural, como outros seres humanos. Além disso, a compreensão não envolve a mera troca de informações e dados, mas uma troca de emoções, sentimentos, ideias e intenções. As máquinas podem fazer isso? Bem, a resposta é afirmativa e nem é mais tão surpreendente. O que é essa tecnologia milagrosa que facilita suavemente a interação entre humanos e máquinas? É Compreensão da Linguagem Natural.

O que é Compreensão de Linguagem Natural?

Compreensão de linguagem natural é uma parte do processamento de linguagem natural. Ele realiza a análise de conteúdo, metadados baseados em texto e gera conteúdo resumido em linguagem natural e humana. É o oposto do processo de geração de linguagem natural. O NLG lida com a entrada na forma de dados e gera saída na forma de texto simples, enquanto as ferramentas de compreensão de linguagem natural processam texto ou voz que está em linguagem natural e gera respostas apropriadas resumindo, editando ou criando respostas vocais.
Eles dizem que os dados são o novo petróleo – é realmente verdade?

Compreensão de linguagem natural versus processamento de linguagem natural

Processamento de Linguagem Natural é um termo amplo que inclui tanto Compreensão de Linguagem Natural quanto Gerações de Linguagem Natural, juntamente com muitas outras técnicas que giram em torno de traduzir e analisar linguagem natural por máquinas para executar determinados comandos.

Exemplos de processamento de linguagem natural

O Processamento de Linguagem Natural está em todos os lugares e nós o usamos em nossas vidas diárias, mesmo sem perceber. Você sabe como as mensagens de spam são separadas de seus e-mails? Ou digitação autocorretiva e preditiva que economiza muito do nosso tempo, como isso acontece? Bem, tudo isso faz parte do Processamento de Linguagem Natural. Aqui estão alguns exemplos de tecnologias de processamento de linguagem natural amplamente utilizadas:

• Assistentes pessoais inteligentes – Estamos todos familiarizados com Siri e Cortana. Esses produtos de software móvel que executam tarefas, oferecem serviços, com uma combinação de entrada do usuário, reconhecimento de localização e a capacidade de acessar informações de uma variedade de fontes on-line são, sem dúvida, uma das maiores conquistas do processamento de linguagem natural.
• Tradução automática – Para ler a descrição de uma bela foto no Instagram ou ler atualizações no Facebook, todos nós já usamos o comando 'ver tradução' pelo menos uma vez. E os serviços de tradução do Google ajudam em situações urgentes ou às vezes apenas para aprender algumas palavras novas. Todos esses são exemplos de traduções automáticas, em que as máquinas nos fornecem traduções de uma linguagem natural para outra.
• Reconhecimento de fala – Converter palavras faladas em dados é um exemplo de processamento de linguagem natural. Ele é usado para vários propósitos, como ditar para o Microsoft Word, biometria de voz, interface de usuário de voz, etc.
• Computação afetiva – Nada mais é do que treinamento de inteligência emocional para máquinas. Eles aprendem a entender suas emoções, sentimentos, ideias para interagir com você de maneiras mais humanas.
• Geração de linguagem natural – As ferramentas de geração de linguagem natural digitalizam dados estruturados, realizam análises e geram informações em formato de texto produzido em linguagem natural.
• Compreensão de linguagem natural – Conforme explicado acima, ele verifica o conteúdo escrito em linguagens naturais e gera resumos de texto pequenos e compreensíveis.

As melhores ferramentas para compreensão de linguagem natural disponíveis hoje

O Processamento de Linguagem Natural lida com a linguagem humana em sua forma mais natural e em tempo real, como aparece em conteúdo de mídia social, e-mails, páginas da web, tweets, descrições de produtos, artigos de jornais e trabalhos de pesquisa científica, etc. variedade de idiomas. As empresas precisam ficar de olho em todo esse conteúdo, constantemente. Aqui estão alguns produtos populares de software de compreensão de linguagem natural que efetivamente os ajudam nessa tarefa assustadora.

• Wolfram – Wolfram Alpha é um mecanismo de resposta desenvolvido pela Wolfram Alpha LLC (uma subsidiária da Wolfram Research). É um serviço online que fornece respostas a perguntas factuais, computando a resposta a partir de “dados selecionados” de origem externa.
• Natural Language Toolkit – O Natural Language Toolkit, também conhecido como NLTK, é um conjunto de programas usados ​​para processamento de linguagem natural (NLP) simbólico e estatístico para o idioma inglês. Está escrito na linguagem de programação Python e foi desenvolvido por Steven Bird e Edward Loper na Universidade da Pensilvânia.
• Stanford coreNLP – Stanford CoreNLP é um pipeline de NLP baseado em anotações que oferece análise central de linguagem natural. A distribuição básica fornece arquivos de modelo para análise do inglês, mas o mecanismo é compatível com modelos para outros idiomas.
• GATE (General Architecture for Text Engineering) – Oferece uma ampla gama de tarefas de processamento de linguagem natural. É um software maduro usado em todas as indústrias por mais de 15 anos.
• Apache openNLP – O Apache OpenNLP é um kit de ferramentas baseado em aprendizado de máquina para processar texto em linguagem natural. Ele é escrito em Java e é produzido pela fundação de software Apache. Oferece serviços como tokenizers, chucking, parsing, marcação de parte da fala, segmentação de frases, etc.

Aplicações da compreensão da linguagem natural

Como já vimos, a compreensão da linguagem natural nada mais é do que uma compreensão de leitura de máquina inteligente. Agora vamos dar uma olhada em como ele é usado para promover a eficiência e precisão, enquanto economiza tempo e esforços, dos recursos humanos, que podem ser melhor aproveitados.

• Coleta e análise de dados – Para poder atender bem, uma empresa deve saber o que se espera dela. Os dados sobre o feedback do cliente não são dados numéricos, como vendas ou demonstrações financeiras. É aberto e com muito texto. Para as empresas identificarem padrões e tendências, esses dados e a ação de acordo com as lacunas ou insights identificados são cruciais para a sobrevivência e o crescimento. Mais e mais empresas estão percebendo que a implementação de uma solução de compreensão de linguagem natural oferece grandes benefícios para a análise de metadados, como feedback de clientes e análises de produtos. A compreensão da linguagem natural nesses casos prova ser mais eficaz e precisa do que os métodos tradicionais, como a codificação manual. Ele ajuda a voz do cliente a chegar até você de forma mais clara e rápida, o que leva a uma estratégia eficaz e implementação produtiva.
• Monitoramento de reputação – O feedback do cliente é apenas a ponta do iceberg em comparação com os sentimentos reais dos clientes sobre a marca. Como clientes, dificilmente participamos de feedbacks de pesquisas de clientes. A maioria dos sentimentos reais dos clientes, portanto, está presa em dados não estruturados. Notícias, postagens em blogs, bate-papos e atualizações de mídia social contêm grandes quantidades desses dados, o que é mais natural e pode ser usado para conhecer os sentimentos 'reais' dos clientes sobre o produto ou serviço. Os produtos de software de compreensão de linguagem natural ajudam as empresas a analisar esses dados dispersos e fazer inferências práticas.
• Atendimento ao cliente – O Natural Language Understanding é capaz de se comunicar com indivíduos não treinados e pode entender sua intenção. NLU é capaz de entender o significado, apesar de alguns erros humanos, como erros de pronúncia ou letras ou palavras transpostas. Ele também usa algoritmos que dividem a fala humana em ontologia estruturada e pesca o significado, intenção, sentimento e o cerne da fala humana. Um dos objetivos mais importantes do NLU é criar chatbots ou bots de interação humana que possam se comunicar efetivamente com humanos sem qualquer supervisão humana. Existem vários produtos de software, como o Nuance, que já estão envolvidos na interação com o cliente.
• Negociação automatizada – A automação de negociação no mercado de capitais não é mais um fenômeno novo. Estão agora disponíveis vários produtos e plataformas de software que analisam os movimentos do mercado, o perfil das indústrias e a solidez financeira de uma empresa e, com base na análise técnica, desenham os padrões de negociação. Ferramentas avançadas de compreensão de linguagem natural que examinam várias fontes, como demonstrações financeiras, relatórios, notícias de mercado, são a base dos sistemas de negociação automatizados.
• Inteligência de mercado – “O que os concorrentes estão fazendo?” é uma das informações mais importantes que as empresas precisam em tempo real. A informação influencia os mercados. A troca de informações entre os diversos stakeholders projeta e redesenha a dinâmica do mercado o tempo todo. Acompanhar de perto o status de uma indústria é essencial para desenvolver uma estratégia poderosa, mas os canais de distribuição de conteúdo hoje (feeds RSS, mídias sociais, e-mails) geram tanta informação que tem sido cada vez mais difícil manter um controle sobre essas informações não estruturadas. , conteúdo de várias fontes. Os mercados financeiros começaram a usar ferramentas de compreensão de linguagem natural rigorosamente para acompanhar a troca de informações no mercado e ajudá-los a alcançá-la imediatamente.

Devido a funções tão variadas realizadas por programas de compreensão de linguagem natural, sua importância no comércio, negócios, comércio e indústria está aumentando cada vez mais. É uma jogada inteligente aprender programas de compreensão de linguagem natural para garantir uma carreira de sucesso.
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Qual é a melhor maneira de aprender Compreensão de Linguagem Natural?

A melhor maneira de se preparar para um futuro melhor em empreendimentos tecnológicos é entender os algoritmos da Inteligência Artificial. O Diploma de Pós-Graduação em Aprendizado de Máquina e IA da UpGrad oferece a chance de dominar conceitos como Redes Neurais, Processamento de Linguagem Natural, Modelos Gráficos e Aprendizado por Reforço. O aspecto mais exclusivo deste curso é o suporte de carreira. E, a orientação do setor, que o ajudará a se preparar para uma intensa concorrência no setor, dentro do seu trabalho real. Então, vamos aprender a usar produtos de software amplamente utilizados na indústria mencionados anteriormente, como NLKT. Este programa visa produzir cientistas de dados completos e profissionais de IA com conhecimento profundo de matemática, experiência em ferramentas/linguagens relevantes e compreensão de algoritmos e aplicativos de ponta.
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