Técnicas de PNL: Os métodos mais poderosos de processamento de linguagem natural

Nas atuais Técnicas de PNL: Os métodos mais poderosos de processamento de linguagem natural, as empresas têm acesso a grandes volumes de dados, dados que precisam ser compreendidos para proporcionar uma melhor experiência ao cliente, aumentar sua vantagem competitiva, simplificar os processos internos e muito mais.

O aproveitamento dos dados e a extração das informações contidas neles exigem métodos de processamento de linguagem natural (PLN). Mais especificamente, são necessárias as técnicas mais avançadas de PLN.

A importância das técnicas de PNL na era digital

Basicamente, a programação neurolinguística analisa a maneira pela qual o pensamento recebe e interpreta um estímulo e como isso afeta o comportamento do indivíduo.

Uma das premissas da PNL é que o indivíduo percebe a mensagem por meio de seus sentidos, mas de acordo com seu sistema de representação dominante (visual, cinestésico ou auditivo).

Técnicas de PNL: The Most Powerful Natural Language Processing Methods, essa mesma estrutura é repetida. A mídia e os sistemas digitais foram projetados, implementados e orientados por pessoas, portanto, a PNL também se aplica à comunicação pela Internet e aos dados armazenados pelos sistemas de informação. Como?

Mensagens enviadas e recebidas em e-mails, redes sociais, plataformas e em aplicativos como o WhatsApp, ou dados produzidos por processos internos ou no site, Técnicas de PNL: Os métodos mais poderosos de processamento de linguagem natural que transmitem emoções. Nesse sentido, as ferramentas de PNL ajudam a entender o processamento interno de outras pessoas.

Tudo isso representa uma enorme quantidade de informações para cada empresa que deve ser analisada, classificada e decifrada usando as melhores técnicas de PNL baseadas em IA para que as máquinas possam analisar todos os aspectos dos dados.

Mais informações:

O que é processamento de linguagem natural? PNL para iniciantes

Como saber se sua empresa precisa usar técnicas de PNL?

Se a sua empresa gera grandes quantidades de dados e captura dados de terceiros (clientes, fornecedores, concorrentes, parceiros, etc.), você precisa usar técnicas de PNL para gerenciar as informações de forma eficiente e automatizar as tarefas de classificação e análise para, por exemplo:

• Identificar/inferir tópicos e agrupar textos ou documentos.
• Analise sites, avaliações on-line, respostas de pesquisas, etc.
• Ofereça recomendações on-line sobre publicações ou produtos.
• Públicos-alvo do segmento.
• Detectar tendências.
• Faça previsões.
• Traduzir documentos técnicos ou de linguagem complexa.

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Técnicas de PNL para análise de sentimentos

Os métodos de PNL para análise de sentimentos são usados para avaliar todos os tipos de texto a fim de detectar a intenção, o tom e a emoção por trás da mensagem transmitida.

Esses métodos são baseados no uso de ferramentas e softwares que combinam PNL e aprendizado de máquina (áreas de IA). A PNL ajuda a executar técnicas linguísticas para entender a estrutura do texto e reconhecer o significado.

Conteúdo interessante:

Qual é a diferença entre aprendizado de máquina e aprendizado profundo? (Aprendizado de máquina vs. aprendizado profundo)

Exemplos de aplicativos

Essas técnicas de PNL são frequentemente usadas para entender o comportamento do cliente e determinar suas necessidades ou preferências. Portanto, elas podem ser aplicadas em:

• Campanhas de marketing.

• Coleta e classificação de feedback (positivo/negativo).

• Desenvolvimento de produtos que satisfaçam o público.

• Tomar as decisões certas para melhorar a experiência do cliente.

• Detecção de emoções específicas em textos, entre outros aplicativos.

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Técnicas de PNL para classificação de texto

As técnicas de PLN para classificação de texto são baseadas em métodos de aprendizagem profunda. Esse último é um subcampo da aprendizagem automática que usa modelos de rede neural treinados para reconhecimento de tipos de documentos e diferenças com outros textos.

Esses algoritmos neurais profundos classificam automaticamente o texto de acordo com o conteúdo detectado e, em seguida, o atribuem a uma categoria.

Exemplos de aplicativos

Essa tecnologia de linguagem natural é usada em diversos setores, como comercial, jurídico, financeiro, de pesquisa ou em áreas corporativas, como contabilidade ou RH. Veja a seguir alguns exemplos de aplicativos:

• Categorização e gerenciamento de documentação comercial ou financeira.

• Pré-classificação de documentação para companhias de seguros.

• Avaliação de tendências comerciais ou tecnológicas.

• Análise de patentes.

• Gerenciamento de informações de sistemas de suporte automatizados.

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Métodos baseados em regras para classificação de texto em NLP

Anonimização de dados Técnicas de PNL

Anonimização é o processo no qual os valores de identificação de um indivíduo em um conjunto de dados são removidos. Dessa forma, as empresas garantem a proteção das informações confidenciais de uma pessoa, de acordo com o GDPR, e podem armazenar e compartilhar informações com segurança.

Nesse caso, o algoritmo de anonimização executa o processo de NLP usando aprendizado de máquina. Dessa forma, ele identifica e remove ou substitui os diferentes tipos de palavras (entidades) que servem como identificadores em um documento.

Técnicas de PNL baseadas em modelos de
aprendizagem profunda ou de MT adaptativa profunda

As técnicas de PNL que usam modelos de aprendizagem profunda buscam simular a maneira como os seres humanos processam informações e geram conhecimento.

Esses algoritmos, também chamados de redes neurais, são empilhados em uma hierarquia complexa na qual cada nível de abstração é criado por meio do conhecimento (modelo estatístico) gerado pela camada anterior. O sistema executará iterações até obter um resultado preciso aceitável.

Esses são métodos não supervisionados, o que os torna mais rápidos e mais precisos do que o aprendizado de máquina tradicional.

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Redes neurais: IA aplicada ao processamento de linguagem natural

O uso de redes neurais na PNL

Os usos mais comuns das redes neurais na PNL incluem:

• A tradução automática de textos ou linguagem falada.

• Cálculo matemático usando computadores.

• Reconhecimento de fala e imagem.

• A geração de um novo texto, com a gramática, a ortografia e o estilo corretos.

• Detecção de satélites ou tropas no setor militar.

• A automação de tarefas e processos na produção e na segurança do setor.

• Chatbots, para melhorar o gerenciamento de clientes.

Técnicas de PNL para resumo automático

As técnicas de NLP para resumo automático são usadas para pesquisar as frases mais representativas de um documento e criar um resumo ou uma visão geral dele (resumo extrativo). A mineração de dados e o aprendizado de máquina são usados para essa finalidade.

A sumarização automática também pode ser abstrativa, usando sistemas que resumem o texto, mas usando a compreensão do contexto e palavras não presentes no texto de entrada. O resumo automático também pode ser realizado em imagens.

Perspectivas futuras no desenvolvimento de técnicas de PNL

As técnicas de programação neurolinguística estão sendo cada vez mais usadas para tornar a tecnologia, como IA, aprendizado de máquina ou IoT, mais natural. É uma maneira de tornar a interação entre máquinas e seres humanos mais ampla e eliminar os limites existentes até o momento.

Assim, a PNL continuará a ser usada para permitir que as pessoas interajam de forma confortável e calorosa com sistemas inteligentes em todos os aspectos de suas vidas, por exemplo, em sistemas que fornecem informações úteis ou sistemas de gerenciamento de dados de clientes.

Na Pangeanic, oferecemos serviços linguísticos de alta qualidade, com soluções de PNL desenvolvidas com linguagem baseada em IA, como tradução automática de qualidade quase humana ou anonimização, com o objetivo de proteger a privacidade do cliente.

Nossas soluções também contam com a tecnologia NLP para categorizar qualquer tipo de documento, bem como para obter resumos ou análises de sentimentos em qualquer idioma.

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