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Inteligência Artificial

1 dezembro 2023

Processamento de Linguagem Natural: uma ponte entre humanos e computadores

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é um campo dinâmico da ciência da computação e da Inteligência Artificial (IA) cujo objetivo é preencher a lacuna de comunicação entre nós e nossos homônimos digitais.

Em um mundo onde a tecnologia continua evoluindo em um ritmo incrível, a busca por interações mais intuitivas e naturais entre humanos e computadores se tornou uma prioridade.

Em sua essência, a PLN trata do uso de algoritmos e modelos para analisar, interpretar e até mesmo gerar linguagem humana. Esses algoritmos são projetados especificamente para permitir que as máquinas entendam palavras escritas e faladas, oferecendo respostas concisas e relevantes ou entendendo as nuances sutis de nossas solicitações.

A PLN abrange uma ampla gama de atividades, desde análise de sentimentos e classificação de texto até tradução automática, reconhecimento de entidades nominais e resumo de textos. Por meio dessas capacidades extraordinárias, a PLN se esforça para melhorar nossas interações com a tecnologia da informação e levar a compreensão da linguagem humana pelos sistemas computacionais a novos níveis.

A ambição final da PLN é permitir que os computadores estabeleçam interações mais naturais e espontâneas conosco. Imagine conversar com um assistente virtual que entende suas perguntas sem esforço e as responde com clareza humana. A PLN é o que torna isso possível.

É claro que o caminho para uma comunicação perfeita entre humanos e computadores não está isento de desafios. Um dos obstáculos mais significativos é equipar as máquinas com a capacidade de compreender a complexidade inerente e a ambiguidade da linguagem humana. As palavras podem ter significados diferentes dependendo do contexto e as expressões podem variar amplamente, tornando desafiador para os algoritmos de PLN compreender a mensagem pretendida com precisão.

O cenário da PLN

Os algoritmos de PLN são baseados em uma ampla gama de tecnologias, que estão evoluindo em um ritmo muito rápido, levando a uma expansão contínua no número e tipos de tecnologias ao longo dos anos. Algumas das principais tecnologias que têm sido amplamente utilizadas incluem:

  • Sistemas baseados em regras
  • Ontologias
  • Gráficos de conhecimento
  • Aprendizado de máquina
  • Aprendizado profundo
  • Modelos linguísticos grandes

Para alcançar seus objetivos ambiciosos, a PLN depende fortemente de grandes quantidades de dados de linguagem natural de várias fontes e contextos. Esses dados são a base para o treinamento de modelos de Machine Learning, permitindo que eles aprendam padrões, associações e relacionamentos dentro da linguagem, de forma semelhante a como os humanos a entendem. Essa é uma das maneiras pelas quais as máquinas começam a entender as complexidades da linguagem humana.

Nesta era de inovação, o Processamento de Linguagem Natural está emergindo como um divisor de águas no campo da comunicação entre humanos e computadores. Não só enriquece nossas experiências tecnológicas, mas também nos permite acessar e disseminar informações com facilidade.

A abordagem Almawave

Na Almawave, o Processamento de Linguagem Natural não é apenas uma parte do que fazemos: é a nossa paixão e a força motriz por trás de todas as nossas ideias. Nossa missão é capacitar outras organizações, fornecendo soluções de PLN de ponta que transformam a maneira como operam.

Acreditamos firmemente que o Processamento de Linguagem Natural tem o potencial de revolucionar todos os aspectos dos negócios. Ao aproveitar o poder da PLN, as organizações podem alcançar resultados extraordinários com menos esforço, minimizando o impacto de tarefas repetitivas em suas equipes. Essa nova eficiência permite que as pessoas se concentrem em atividades de alto valor agregado, onde os seres humanos fazem a diferença em seu trabalho.

A Almawave adota uma abordagem distinta para o Processamento de Linguagem Natural chamada IA Composta. Ao combinar perfeitamente Machine Learning, Deep Learning (usando modelos pré-treinados), raciocínio e gráfico de conhecimento, melhora o desempenho, a experiência do usuário, a transparência e a explicitação. Essa combinação permite que nossas soluções descubram novas possibilidades, identifiquem padrões, extraiam insights e entreguem resultados personalizados, aumentando a satisfação do usuário.