5 exemplos de processamento de linguagem natural (NLP)

O 5 Natural Language Processing examples é perfilado pela BTW Media porque evidências publicadas o vinculam à infraestrutura da internet, governança, dependências operacionais ou visibilidade de mercado.

• O processamento de linguagem natural (NLP) está na vanguarda da tecnologia de ponta, permitindo que as máquinas entendam, interpretem e gerem a linguagem humana.
• Embora os termos IA e NLP possam evocar imagens de robôs futuristas, já existem exemplos básicos de NLP em ação em nosso dia a dia.
• Da análise de sentimentos e tradução de idiomas a chatbots e resumo de texto, os exemplos abordados neste blog ilustram a ampla gama de aplicações do NLP.

As sutilezas da linguagem muitas vezes escapam à consideração consciente, pois a comunicação ocorre de forma intuitiva, baseando-se em pistas semânticas como palavras, sinais ou imagens para transmitir significado. Argumentou-se que a aquisição da linguagem, assim como andar, torna-se mais natural na adolescência através da repetição e do treinamento. No entanto, ao contrário de atividades estritamente regulamentadas, como seguir as regras de trânsito, a linguagem carece de regras rígidas, como evidenciado por exceções como "I antes de E, exceto depois de C".

Embora a aquisição da linguagem pareça fácil para os humanos, ela apresenta desafios formidáveis para os computadores devido à abundância de dados não estruturados, à falta de regras formais e à ausência de contexto ou intenção do mundo real.

Em resposta a esses desafios, depende-se cada vez mais do aprendizado de máquina e da inteligência artificial (IA), que mostram uma capacidade crescente de lidar com interações homem-máquina e realizar tarefas de forma autônoma. À medida que a IA e a análise aumentada progridem, o processamento de linguagem natural (NLP) também evolui. Apesar da percepção de que IA e NLP evocam imagens futuristas de robôs, as aplicações básicas do NLP já estão integradas no dia a dia. Aqui estão vários exemplos notáveis de NLP em ação.

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1.Filtros de e-mail

Os filtros de e-mail são uma das aplicações mais básicas e iniciais do NLP online. Isso começou com filtros antispam, que detectam certas palavras ou frases que sinalizam uma mensagem indesejada. Mas a filtragem melhorou, assim como as primeiras adaptações do NLP. Uma das aplicações mais recentes e difundidas do NLP está na classificação de e-mails do Gmail. O sistema reconhece se os e-mails pertencem a uma das três categorias (principal, social ou promoções) com base em seu conteúdo.

Para todos os usuários do Gmail, isso ajuda a manter uma caixa de entrada de tamanho gerenciável com os e-mails importantes e relevantes que você deseja ver e responder rapidamente.

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2. Assistentes inteligentes

Os assistentes inteligentes como Siri da Apple e Alexa da Amazon reconhecem padrões de fala através do reconhecimento de voz, depois inferem o significado e fornecem uma resposta útil. Nos acostumamos a poder dizer "Ei Siri", fazer uma pergunta, e ela entende o que dissemos e responde com respostas relevantes com base no contexto. E estamos nos acostumando a ver Siri ou Alexa aparecerem em nossa casa e vida diária quando interagimos com eles através de objetos como termostato, interruptores, carro, etc. Agora esperamos que assistentes como Alexa e Siri entendam pistas contextuais para melhorar nossas vidas e facilitar certas atividades, como pedir itens, e até apreciamos quando elesrespondem com humorou respondem a perguntas sobre si mesmos. Nossas interações se tornarão mais pessoais à medida que esses assistentes aprenderem a nos conhecer melhor. Como explica um artigo do New York Times"Por que podemos em breve viver no mundo da Alexa": "Algo maior está se preparando. Alexa tem as melhores chances de se tornar a terceira grande plataforma de computação de consumo desta década."

3. Resultados de pesquisa

Os mecanismos de busca usam NLP para exibir resultados relevantes com base em comportamentos de pesquisa semelhantes ou na intenção do usuário, para que o cidadão comum encontre o que precisa sem ser um especialista em termos de pesquisa. Por exemplo, o Google não apenas prevê pesquisas populares que podem corresponder à sua consulta quando você começa a digitar, mas também leva em conta todo o contexto e reconhece o que você está tentando dizer, em vez das palavras exatas da pesquisa.

Alguém pode inserir um número de voo no Google e obter o status do voo, digitar um símbolo de ação e receber informações sobre a ação, ou uma calculadora pode aparecer ao inserir uma equação matemática. Essas são algumas das variações que você pode observar durante uma pesquisa, pois o NLP na pesquisa associa a consulta ambígua a uma entidade relativa e fornece resultados úteis.

4.Texto preditivo

A correção automática, o preenchimento automático e o texto preditivo estão tão enraizados em nossa experiência com smartphones que muitas vezes negligenciamos sua presença. Assim como os mecanismos de busca, o preenchimento automático e o texto preditivo antecipam nossas palavras com base em nossas digitações, sugerindo opções relevantes ou completando nossas frases. A correção automática, por outro lado, às vezes modifica palavras para melhorar a coerência geral. Vale notar que esses recursos se adaptam e evoluem com nosso uso, personalizando-se ao longo do tempo para nossos padrões linguísticos únicos.

Esse toque personalizado frequentemente dá origem a experiências divertidas, onde usuários compartilham frases inteiramente compostas por texto preditivo, oferecendo vislumbres surpreendentemente íntimos de seus hábitos linguísticos. Tais fenômenos atraíram a atenção de diversos meios de comunicação, destacando a fascinante interação entre tecnologia e expressão pessoal.

5.Tradução de idiomas

Um dos sinais reveladores de trapaça em seus deveres de espanhol é que, gramaticalmente, é um desastre. Muitos idiomas não permitem tradução literal e têm ordens diferentes para a estrutura das frases, o que os serviços de tradução anteriormente negligenciavam. Mas eles percorreram um longo caminho. Graças ao NLP, os tradutores online podem traduzir idiomas com mais precisão e apresentar resultados gramaticalmente corretos. Isso é infinitamente útil quando se tenta se comunicar com alguém em outro idioma. Além disso, ao traduzir de outro idioma para o seu, as ferramentas agora reconhecem o idioma com base no texto inserido e o traduzem.