PLN e Suas Aplicações
Para garantir confiança e concluir este curso com sucesso, recomendamos fortemente que você conclua os seguintes cursos previamente (basta clicar neles para começar):
Processamento de Linguagem Natural (PLN) representa uma interseção fundamental entre inteligência artificial (IA), linguística e ciência da computação, com foco na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural.
O objetivo principal do PLN é permitir que computadores compreendam, interpretem e gerem texto em línguas humanas de forma valiosa e significativa. Essa tecnologia sustenta diversas aplicações utilizadas diariamente, como mecanismos de busca, assistentes de voz, serviços de tradução de idiomas e chatbots de atendimento ao cliente.
Aplicações de PLN
As tecnologias de PLN foram integradas de forma contínua em diversos aspectos do nosso cotidiano, aumentando a conveniência e a eficiência. Algumas aplicações notáveis incluem:
- Mecanismos de busca: aprimoramento da relevância dos resultados de busca ao compreender a intenção por trás das consultas;
- Assistentes virtuais: fornecem suporte a assistentes ativados por voz como Siri, Alexa e Google Assistant, permitindo que compreendam e respondam a comandos de voz;
- Tradução de idiomas: possibilitam a tradução em tempo real de idiomas, eliminando barreiras de comunicação em todo o mundo;
- Análise de sentimento: análise de opiniões, sentimentos e emoções a partir de dados textuais, amplamente utilizada no monitoramento de redes sociais e na gestão de marcas;
- Chatbots e atendimento ao cliente: o PLN impulsiona chatbots e soluções de atendimento ao cliente, incluindo modelos como o ChatGPT, para fornecer respostas automáticas e instantâneas a consultas de clientes, o que aumenta a eficiência do serviço e melhora a experiência do usuário.
Obrigado pelo seu feedback!
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Can you explain more about how NLP works?
What are some other real-world examples of NLP applications?
Why is NLP important in today's technology landscape?
Awesome!
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Aplicações de PLN
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- Mecanismos de busca: aprimoramento da relevância dos resultados de busca ao compreender a intenção por trás das consultas;
- Assistentes virtuais: fornecem suporte a assistentes ativados por voz como Siri, Alexa e Google Assistant, permitindo que compreendam e respondam a comandos de voz;
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- Análise de sentimento: análise de opiniões, sentimentos e emoções a partir de dados textuais, amplamente utilizada no monitoramento de redes sociais e na gestão de marcas;
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