Melhor Software de Compreensão de Linguagem Natural (NLU)
O entendimento de linguagem natural (NLU), uma forma de processamento de linguagem natural (NLP), permite que os usuários compreendam melhor o texto por meio de algoritmos de aprendizado de máquina e métodos estatísticos. Esses algoritmos recebem a linguagem como entrada e fornecem uma variedade de saídas com base na tarefa necessária, incluindo marcação de partes do discurso, sumarização automática, reconhecimento de entidades nomeadas, análise de sentimento, detecção de emoções, análise sintática, tokenização, lematização, detecção de idioma e mais.
Alguns exemplos de casos de uso incluem chatbots, aplicativos de tradução e ferramentas de monitoramento de mídias sociais que escaneiam o Facebook e o Twitter em busca de menções. Os algoritmos de NLU são um exemplo de algoritmo de aprendizado profundo e podem ser uma oferta pré-construída em uma plataforma de IA.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Entendimento de Linguagem Natural, um produto deve:
Fornecer um algoritmo de aprendizado profundo especificamente para interação com linguagem humana Conectar-se com pools de dados de linguagem para aprender uma solução ou função específica Consumir a linguagem como entrada e fornecer uma solução como saídaMelhor Software de Compreensão de Linguagem Natural (NLU) Em Um Relance
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Seu conteúdo e aplicativos multilíngues com tradução automática rápida e dinâmica disponível em milhares de pares de idiomas.
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Derive insights from unstructured text using Google aprendizado de máquina.
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Azure AI Language é um serviço gerenciado para desenvolver aplicações de processamento de linguagem natural. Identifique termos e frases-chave, analise o sentimento, resuma textos e construa interface
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Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que utiliza aprendizado de máquina para encontrar insights e relacionamentos em texto. Amazon Comprehend identifica o idioma
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Claude é um modelo de linguagem de última geração (LLM) desenvolvido pela Anthropic, projetado para servir como um assistente de IA útil, honesto e inofensivo. Com suas capacidades avançadas de racioc
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scite é uma ferramenta de pesquisa premiada que ajuda os usuários a descobrir, entender e avaliar melhor a pesquisa através de Citações Inteligentes. As Citações Inteligentes exibem o contexto da cita
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Os poderosos modelos pré-treinados da API de Linguagem Natural permitem que os desenvolvedores trabalhem com recursos de compreensão de linguagem natural, incluindo análise de sentimento, análise de e
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Stanford CoreNLP fornece um conjunto de ferramentas de análise de linguagem natural que podem fornecer as formas básicas das palavras, suas partes do discurso, se são nomes de empresas, pessoas, etc.,
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A Level AI desenvolve tecnologias avançadas de IA para revolucionar a experiência do cliente. Nossas soluções nativas de IA de última geração são projetadas para impulsionar a eficiência, produtivida
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MITIE: MIT Information Extraction é uma ferramenta que inclui a extração de entidades nomeadas e a detecção de relações binárias para o treinamento de extratores personalizados e detectores de relaçõe
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Gensim é uma biblioteca Python que analisa documentos de texto simples para estrutura semântica e recupera documentos semanticamente semelhantes.
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NLTK é uma plataforma para construir programas em Python para trabalhar com dados de linguagem humana que fornece interfaces para corpora e recursos lexicais, como o WordNet, juntamente com um conjunt
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A biblioteca Apache OpenNLP é um conjunto de ferramentas baseado em aprendizado de máquina para o processamento de texto em linguagem natural que suporta as tarefas comuns de PLN, como tokenização, se
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A única solução de automação inteligente integrada de ponta a ponta e de baixo código da indústria Tungsten TotalAgility é uma solução poderosa e completa que combina inteligência de documentos e pro
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Saiba Mais Sobre Software de Compreensão de Linguagem Natural (NLU)
O que é Software de Compreensão de Linguagem Natural?
A compreensão de linguagem natural, um subconjunto do processamento de linguagem natural (NLP), faz previsões ou decisões com base em dados de texto. Esses algoritmos de aprendizado podem ser incorporados em aplicativos para fornecer recursos automatizados de inteligência artificial (IA). Uma conexão com uma fonte de dados é necessária para que o algoritmo aprenda e se adapte ao longo do tempo.
Extrair insights acionáveis de dados numéricos armazenados em sistemas ERP, software de CRM ou software de contabilidade é uma coisa, mas obter insights de fontes de dados não estruturadas é inestimável. Sem software dedicado para essa tarefa, as empresas devem gastar tempo e recursos significativos construindo modelos de compreensão de linguagem natural ou investigando os dados de forma desordenada.
Esses algoritmos podem ser desenvolvidos com aprendizado supervisionado ou não supervisionado. O aprendizado supervisionado envolve treinar um algoritmo para determinar um padrão de inferência alimentando-o com dados consistentes para produzir uma saída geral repetida. O treinamento humano é necessário para esse tipo de aprendizado. Algoritmos não supervisionados alcançam uma saída de forma independente e são uma característica dos algoritmos de aprendizado profundo. O aprendizado por reforço é a forma final de aprendizado de máquina, que consiste em algoritmos que entendem como reagir com base em sua situação ou ambiente.
Os usuários finais de aplicativos inteligentes podem não estar cientes de que uma ferramenta de software cotidiana utiliza um algoritmo de aprendizado de máquina para fornecer automação de algum tipo. Além disso, as soluções de aprendizado de máquina para empresas podem vir em um modelo de aprendizado de máquina como serviço (MLaaS).
O que significa NLU?
NLU significa Compreensão de Linguagem Natural, que é um subconjunto do processamento de linguagem natural (NLP).
Quais tipos de Software de Compreensão de Linguagem Natural existem?
A compreensão de linguagem natural, em sua essência, permite que as máquinas entendam a linguagem humana em forma falada ou escrita. Existem dois métodos principais para isso ser realizado.
Sistemas baseados em aprendizado de máquina
Os algoritmos de aprendizado de máquina usam métodos estatísticos. Eles aprendem a realizar tarefas com base nos dados de treinamento que recebem e ajustam seus métodos à medida que mais dados são processados. Usando uma combinação de aprendizado de máquina, aprendizado profundo e redes neurais, os algoritmos de processamento de linguagem natural refinam suas próprias regras através do processamento e aprendizado repetidos.
Sistemas baseados em regras
Este sistema usa regras linguísticas cuidadosamente projetadas. Essa abordagem foi usada no início do desenvolvimento do processamento de linguagem natural e ainda é utilizada.
Quais são os Recursos Comuns do Software de Compreensão de Linguagem Natural?
A seguir estão alguns recursos principais dentro do software de compreensão de linguagem natural que podem ajudar os usuários a entender melhor os dados de texto:
Marcação de parte do discurso (POS): Com a marcação de POS, os usuários podem analisar o texto por partes do discurso. Isso pode ajudar a decompor frases em partes componentes para entendê-las.
Reconhecimento de entidade nomeada (NER): As frases são compostas por várias entidades, desde nomes de ruas até sobrenomes, lugares e mais. Com o NER, é possível extrair essas entidades. Essas entidades extraídas podem então ser alimentadas automaticamente em outros sistemas.
Análise de sentimento: A linguagem pode ser positiva, negativa ou neutra. Usando técnicas de análise de sentimento, é possível inserir texto e receber o sentimento (positivo ou negativo) desse texto.
Detecção de emoção: Semelhante à análise de sentimento, a detecção de emoção pode detectar a emoção da linguagem humana, seja escrita ou falada. Apesar das pesquisas que a apoiam, esse método tem sido questionado, e sua veracidade tem sido desafiada.
Quais são os Benefícios do Software de Compreensão de Linguagem Natural?
A compreensão de linguagem natural é útil em muitos contextos e indústrias diferentes.
Desenvolvimento de aplicativos: O NLU impulsiona o desenvolvimento de aplicativos de IA que simplificam processos, identificam riscos e melhoram a eficácia.
Eficiência: Aplicativos alimentados por NLU estão constantemente melhorando devido ao reconhecimento de seu valor e à necessidade de se manterem competitivos nas indústrias em que são usados. Eles também aumentam a eficiência de tarefas repetitivas. Um exemplo importante disso pode ser visto no eDiscovery, onde o aprendizado de máquina criou avanços massivos na eficiência com que documentos legais são analisados e os relevantes são identificados.
Escalabilidade: Os humanos são ótimos em análise, mas suas habilidades de análise podem falhar quando a quantidade de dados é vasta e quando precisam produzir resultados em tempo recorde. A tecnologia alimentada por NLU não fica estressada, pressionada ou cansada. Ela pode analisar uma quantidade (relativamente) pequena de dados ou um grande corpus de texto com facilidade, rapidez e precisão. Isso pode ser escalado em conjuntos de dados de texto de uma empresa e vários casos de uso.
Descoberta de tendências: O NLU pode fazer um ótimo trabalho ao encontrar tendências e padrões em dados de texto. Através de nuvens de palavras, gráficos e mais, o NLU pode fornecer aos usuários uma visão profunda do que está acontecendo abaixo da superfície.
Empoderamento de usuários não técnicos: Muita tecnologia de NLU no mercado é sem código ou de baixo código, o que permite que usuários não técnicos se beneficiem da tecnologia. Acabaram-se os dias em que era necessário recorrer a um cientista de dados ou profissional de TI para entender dados de linguagem.
Quem Usa Software de Compreensão de Linguagem Natural?
O NLU tem aplicações em quase todas as indústrias. Algumas indústrias que se beneficiam de aplicativos de NLU incluem serviços financeiros, cibersegurança, recrutamento, atendimento ao cliente, energia e regulamentação.
Marketing: Aplicativos de marketing alimentados por NLU ajudam os profissionais de marketing a identificar tendências de conteúdo, moldar estratégias de conteúdo e personalizar o conteúdo de marketing.
Finanças: As instituições de serviços financeiros estão aumentando o uso de aplicativos alimentados por NLU para se manterem competitivas com outras no setor que estão fazendo o mesmo. Alguns exemplos podem incluir a análise de milhares de sinistros de seguros e a identificação daqueles com alto potencial de serem fraudulentos. O processo é semelhante, e o algoritmo de aprendizado de máquina pode digerir os dados para alcançar o resultado desejado mais rapidamente.
Recursos humanos: Currículos são longos e cheios de palavras. Como tal, a tecnologia de compreensão de linguagem natural pode ajudar os recrutadores a analisar grandes quantidades de currículos e outros dados de texto para entender melhor os candidatos.
Quais são as Alternativas ao Software de Compreensão de Linguagem Natural?
Alternativas ao software de compreensão de linguagem natural podem substituir esse tipo de software, parcial ou completamente:
Software de aprendizado de máquina: O software de compreensão de linguagem natural (NLU) está especificamente conectado e é usado para dados de texto. Se alguém está procurando algoritmos de aprendizado de máquina de uso mais geral, o software de aprendizado de máquina seria uma boa categoria a seguir.
Software de análise de texto: O software de NLU é voltado para a incorporação de capacidades de NLU em outros aplicativos ou sistemas. O software de análise de texto, no entanto, é uma solução de uso geral construída para analisar qualquer dado de texto. Empresas que desejam se concentrar na análise de seus dados de texto, como de pesquisas, sites de avaliação, mídias sociais e ferramentas de atendimento ao cliente, podem aproveitar o software de análise de texto para alcançar esse objetivo. Este software permite que as empresas consolidem e analisem seus dados de texto em uma única plataforma.
Software Relacionado ao Software de Compreensão de Linguagem Natural
Soluções relacionadas que podem ser usadas junto com o software de compreensão de linguagem natural incluem:
Software de chatbots: Empresas que procuram uma solução de IA conversacional pronta para uso podem aproveitar os chatbots. Ferramentas especificamente voltadas para a criação de chatbots ajudam as empresas a usar chatbots prontos para uso, com pouca ou nenhuma experiência em desenvolvimento ou codificação necessária.
Software de plataformas de bots: Empresas que desejam construir seu próprio chatbot podem se beneficiar de plataformas de bots, que são ferramentas usadas para construir e implantar chatbots interativos. Essas plataformas fornecem ferramentas de desenvolvimento, como frameworks e conjuntos de ferramentas de API para a criação de bots personalizáveis.
Assistentes virtuais inteligentes (IVAs): Empresas que desejam IA conversacional com fortes capacidades de compreensão de linguagem natural devem considerar os IVAs. Os IVAs entendem uma variedade de diferentes intenções a partir de uma única expressão e podem até entender respostas que não foram explicitamente programadas usando o processamento de linguagem natural (NLP). Com o uso de aprendizado de máquina e aprendizado profundo, os IVAs podem crescer de forma inteligente e entender um vocabulário mais amplo e linguagem coloquial, além de fornecer respostas mais precisas e corretas a solicitações.
Desafios com Software de Compreensão de Linguagem Natural
Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.
Preparação de dados: Uma preocupação potencial é preparar os dados para serem ingeridos pela ferramenta de NLU. Os dados precisam ser armazenados adequadamente, seja em um banco de dados ou data warehouse. Os usuários podem precisar de TI ou de um administrador dedicado para garantir que a ferramenta de análise de texto possa consumir os dados.
Resistência à automação: Um dos maiores problemas potenciais com aplicativos alimentados por aprendizado de máquina, como o NLU, reside na remoção de humanos dos processos. Isso é particularmente problemático ao olhar para tecnologias emergentes como carros autônomos. Ao remover completamente os humanos do ciclo de desenvolvimento de produtos, as máquinas recebem o poder de decidir em situações de vida ou morte.
Segurança de dados: As empresas devem considerar opções de segurança para garantir que os usuários corretos vejam os dados corretos. Elas também devem ter opções de segurança que permitam aos administradores atribuir diferentes níveis de acesso à plataforma para usuários verificados.
Quais Empresas Devem Comprar Software de Compreensão de Linguagem Natural?
O reconhecimento de padrões pode ajudar empresas de diversos setores. Previsões eficazes e eficientes podem ajudar essas empresas a tomar decisões informadas por dados, como precificação dinâmica com base em uma variedade de pontos de dados.
Varejo: Um site de e-commerce pode aproveitar uma interface de programação de aplicativos (API) de NLU para criar experiências ricas e personalizadas para cada usuário.
Entretenimento: Organizações de mídia podem aproveitar o NLU para analisar seus roteiros e outros conteúdos para catalogar e categorizar seu material.
Finanças: As instituições financeiras podem analisar contratos e realizar análise de sentimento e reconhecimento de entidade nomeada para entender melhor esses documentos e escalar operações.
Como Comprar Software de Compreensão de Linguagem Natural
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Software de Compreensão de Linguagem Natural
Se uma empresa está começando e procurando comprar seu primeiro software de NLU, onde quer que esteja no processo de compra, o g2.com pode ajudar a selecionar o melhor software de aprendizado de máquina para ela.
Ter uma visão holística do negócio e identificar pontos problemáticos pode ajudar a equipe a criar uma lista de verificação de critérios. A lista de verificação serve como um guia detalhado que inclui recursos necessários e desejáveis, incluindo orçamento, recursos, número de usuários, integrações, requisitos de segurança, soluções em nuvem ou locais, e mais. Dependendo do escopo da implantação, pode ser útil produzir um RFI, uma lista de uma página com alguns pontos descrevendo o que é necessário de uma plataforma de aprendizado de máquina.
Comparar Produtos de Software de Compreensão de Linguagem Natural
Crie uma lista longa
Desde atender às necessidades de funcionalidade do negócio até a implementação, as avaliações de fornecedores são uma parte essencial do processo de compra de software. Para facilitar a comparação, após as demonstrações estarem completas, ajuda preparar uma lista consistente de perguntas sobre necessidades e preocupações específicas para fazer a cada fornecedor.
Crie uma lista curta
A partir da lista longa de fornecedores, é aconselhável reduzir a lista de fornecedores e chegar a uma lista mais curta de candidatos, de preferência não mais que três a cinco. Com essa lista em mãos, as empresas podem produzir uma matriz para comparar os recursos e preços das várias soluções.
Conduza demonstrações
Para garantir que a comparação seja completa, o usuário deve demonstrar cada solução na lista curta com o mesmo caso de uso e conjuntos de dados. Isso permitirá que a empresa avalie de forma comparativa e veja como cada fornecedor se compara à concorrência.
Seleção de Software de Compreensão de Linguagem Natural
Escolha uma equipe de seleção
Antes de começar, é crucial criar uma equipe vencedora que trabalhará junta durante todo o processo, desde a identificação de pontos problemáticos até a implementação. A equipe de seleção de software deve consistir em membros da organização que tenham o interesse, habilidades e tempo certos para participar desse processo. Um bom ponto de partida é ter de três a cinco pessoas que preencham funções como o principal tomador de decisões, gerente de projeto, proprietário do processo, proprietário do sistema ou especialista em recursos humanos, além de um líder técnico, administrador de TI ou administrador de segurança. Em empresas menores, a equipe de seleção de fornecedores pode ser menor, com menos participantes multitarefas e assumindo mais responsabilidades.
Negociação
Os preços na página de preços de uma empresa nem sempre são fixos (embora algumas empresas não cedam). É imperativo abrir uma conversa sobre preços e licenciamento. Por exemplo, o fornecedor pode estar disposto a dar um desconto para contratos de vários anos ou por recomendar o produto a outros.
Decisão final
Após esta etapa, e antes de se comprometer totalmente, é recomendado realizar um teste ou programa piloto para testar a adoção com um pequeno grupo de usuários. Se a ferramenta for bem utilizada e bem recebida, o comprador pode ter confiança de que a seleção foi correta. Caso contrário, pode ser hora de voltar à prancheta.
Quanto Custa o Software de Compreensão de Linguagem Natural?
O software de NLU geralmente está disponível em diferentes níveis, com as soluções mais básicas custando menos do que as de escala empresarial. As primeiras geralmente carecem de recursos e podem ter limites de uso. Os fornecedores podem ter preços escalonados, nos quais o preço é adaptado ao tamanho da empresa dos usuários, ao número de usuários ou ambos. Essa estratégia de preços pode vir com algum grau de suporte, seja ilimitado ou limitado a um certo número de horas por ciclo de faturamento.
Uma vez configurados, eles geralmente não requerem custos de manutenção significativos, especialmente se implantados na nuvem. Como essas plataformas frequentemente vêm com muitos recursos adicionais, empresas que desejam maximizar o valor de seu software podem contratar consultores terceirizados para ajudá-las a obter insights de seus dados e aproveitar ao máximo o software.
Retorno sobre o Investimento (ROI)
As empresas decidem implantar software de aprendizado de máquina com o objetivo de obter algum grau de ROI. Como estão procurando recuperar as perdas que gastaram no software, é fundamental entender os custos associados a ele. Como mencionado acima, essas plataformas geralmente são cobradas por usuário, o que às vezes é escalonado dependendo do tamanho da empresa.
Mais usuários naturalmente se traduzem em mais licenças, o que significa mais dinheiro. Os usuários devem considerar quanto é gasto e comparar isso com o que é ganho, tanto em termos de eficiência quanto de receita. Portanto, as empresas podem comparar processos entre antes e depois da implantação do software para entender melhor como os processos foram melhorados e quanto tempo foi economizado. Elas podem até produzir um estudo de caso (para fins internos ou externos) para demonstrar os ganhos que viram com o uso da plataforma.
Tendências do Software de Compreensão de Linguagem Natural
Automação
Com a adoção do NLU e a automação de tarefas repetitivas, as empresas podem alocar sua força de trabalho humana para projetos mais criativos. Por exemplo, se um algoritmo de aprendizado de máquina exibe automaticamente anúncios personalizados com base no texto de um usuário, a equipe de marketing humana pode trabalhar na produção de material criativo.
Tecnologia de voz
A voz é um método primordial de interagir com os outros. É natural que agora conversemos com nossas máquinas usando nossa voz e que as plataformas para esses voicebots tenham visto grande sucesso. A voz faz a tecnologia parecer mais humana e permite que as pessoas confiem mais nela. A voz provará ser uma interface natural crucial que medeia a comunicação humana e as relações com dispositivos em um mundo impulsionado por IA.
Inteligência artificial (IA)
A IA está rapidamente se tornando um recurso promissor de muitos, senão da maioria, tipos de software. Com o aprendizado de máquina, os usuários finais podem identificar padrões nos dados, permitindo que façam sentido do conteúdo e os ajudem a entender o que estão vendo. Esse reconhecimento de padrões está alimentando a ascensão de chatbots mais poderosos e contextualmente conscientes.
