As 10 principais tendências de processamento de linguagem natural (PNL) para o futuro
A IA e o aprendizado de máquina nos presentearam com coisas maravilhosas. PNL ou Processamento de Linguagem Natural é um deles. É uma das aplicações mais proeminentes da IA. Estamos usando essa tecnologia no nosso dia a dia, mesmo sem saber. Tradutores, aplicativos de reconhecimento de fala e chatbots são, na verdade, produtos baseados em PNL. Gigantes da tecnologia como Google e Microsoft estão fazendo novos desenvolvimentos em PNL todos os anos. Se você é um entusiasta da IA, deveria se aprofundar na PNL. Frio! Nós ajudamos você. Basta ler o artigo e conhecer as principais tendências de PNL sobre as quais a maioria dos cientistas de dados está falando.
Principais tendências de processamento de linguagem natural (PNL)
A PNL é uma habilidade que vale a pena aprender. Para isso, você precisa ter uma ideia sobre IA, ML, algoritmos e métricas de ML. Além disso, você precisa saber com que tipo de modelos de PNL os cientistas de dados de hoje estão trabalhando. Portanto, listamos as 10 principais tendências de PNL que você pode seguir para avanços futuros.
01. Análise de sentimento
Para qualquer marca, é importante saber o que as pessoas pensam sobre seus produtos. A mídia social é uma plataforma enorme para monitorar as perspectivas das pessoas. Mas será difícil fazer o processo manualmente. Esperançosamente, temos PNL. Ele automatiza todo o processo. Agora, você pode extrair os sentimentos das pessoas a partir de comentários e postagens sobre um produto nas redes sociais.
O processo é chamado de análise de sentimento. Ele analisa os pontos de vista, opiniões e perspectivas das pessoas sobre qualquer tópico. A pesquisa de mercado ficou mais confortável devido ao processo. Se você deseja iniciar um negócio, use a análise de sentimento e projete seu produto de acordo com as necessidades das pessoas. Há menos chance de fracasso do seu produto se você estudar as opiniões das pessoas usando a análise de sentimento.
02. PNL multilíngue
A PNL multilíngue é uma tendência importante da PNL. Os modelos monolíngues podem lidar com um único idioma, enquanto os modelos multilíngues podem lidar com vários idiomas ao mesmo tempo. A tradução de um idioma para outro é um exemplo de PNL multilíngue. Você só pode detectar palavras em inglês usando modelos regulares de PNL. Mas usando modelos multilíngues, você pode identificar palavras em inglês, bem como em espanhol, francês e português.
O Facebook apresentou o M2M-100, um modelo multilíngue que pode processar 100 idiomas sem depender do inglês. A Microsoft inovou em um modelo semelhante, o modelo Turing. É o maior modelo já publicado, possuindo 17 bilhões de parâmetros. O modelo supera a maioria dos modelos de última geração disponíveis. Esses tipos de PNL multilíngue facilitaram a troca de sentimentos em todo o mundo.
03. Chatbots e assistentes virtuais
Devido à situação do COVID-19, houve um aumento nos tickets de suporte ao cliente em todos os setores. É um grande desafio lidar com todos esses tickets manualmente. Chatbots e assistentes virtuais são treinados especificamente para atender vários clientes ao mesmo tempo e de forma mais eficaz. Operar tickets de clientes consome muito tempo. No entanto, os chatbots dispensam os agentes desta tarefa e permitem-lhes concentrar-se em tarefas de maior valor.
As empresas agora percebem a importância e a eficácia dos chatbots. Para atender à crescente demanda, os desenvolvedores trazem novos recursos todos os dias. Os chatbots aprendem em movimento. Quanto mais interrogam os clientes, mais aumenta a sua eficiência. Eles agora podem lidar com conversas complexas e realizar tarefas totalmente novas sem instruções prévias.
04. Monitoramento de Inteligência de Mercado
Manter-se atualizado com os desenvolvimentos e demandas em rápida mudança do setor é muito importante. O que era famoso ontem pode não ser necessário amanhã. A PNL é uma ferramenta essencial para vigilância e gerenciamento de relatórios de inteligência de mercado para extrair informações vitais para o crescimento estratégico. Esta tendência da PNL orienta os especialistas financeiros na análise da situação do mercado e na tomada de decisões relevantes.
O processo de monitoramento já está em uso em muitas indústrias. A análise de sentimento também é usada nesta tendência para saber sobre a demanda do produto. No futuro, as empresas confiarão fortemente na PNL para fazer novos progressos. A PNL tornou o processo de monitoramento do mercado relativamente fácil.
05. Aprendizado profundo em PNL
Houve um tempo em que algoritmos leves e superficiais de aprendizado de máquina eram usados na PNL. No entanto, os desenvolvedores estão agora incorporando redes neurais profundas na resolução de problemas de processamento de linguagem natural. O ML tradicional na PNL tinha algumas deficiências. O Deep Learning removeu essas desvantagens e aumentou a eficácia.
RNN, CNN e redes neurais recursivas otimizam modelos de PNL e atributos de produtos, como rotulagem de papéis semânticos, incorporação contextual e traduções automáticas. Redes Neurais Recorrentes (RNN) são usadas principalmente em PNL. Eles ajudam o modelo a classificar os textos com precisão. O uso de RNN em PNL logo se tornará uma tendência entre os cientistas de dados, pois torna a classificação de documentos muito eficiente.
06. Combinação de métodos supervisionados e não supervisionados
O treinamento de um modelo com dados rotulados é chamado de aprendizado supervisionado. Por outro lado, o treinamento sem qualquer rótulo é um aprendizado não supervisionado. No caso de treinar um modelo de PNL, a combinação dos dois métodos resulta em melhoria. A aprendizagem supervisionada é normalmente aplicada na classificação de tópicos. O modelo deve ser treinado diversas vezes para chegar a um resultado satisfatório.
A aprendizagem não supervisionada tem a capacidade de detectar padrões. Ele agrupa objetos com base na semelhança. Quando você usa ambos os métodos de aprendizagem em modelos de PNL, o desempenho do modelo aumenta. Os desenvolvedores usam especialmente esses tipos de modelos para análise de texto. A aprendizagem supervisionada detecta os termos complicados em um texto e classes gramaticais, enquanto a aprendizagem não supervisionada examina a conexão entre eles.
07. Detecção de notícias falsas e cyberbullying
As pessoas sempre espalham notícias falsas na internet. Seguir informações não confiáveis pode prejudicar uma pessoa e uma empresa. Você não pode simplesmente ler um artigo e decidir se é falso em segundos. Mas a PNL pode. Ele pode detectar se a notícia é falsa ou não em segundos. Assim, o método economiza tempo e esforço humano e evita a propagação de notícias falsas.
Muitos sites e mídias sociais usam PNL para detectar cyberbullying. Tornou-se uma grande tendência da PNL. Facebook e Twitter usam classificadores de aprendizado de máquina para distinguir discurso de ódio ou linguagem ofensiva. Os desenvolvedores têm trabalhado para impedir o cyberbullying implementando a PNL e tornando a Internet um lugar seguro.
08. Pesquisa Semântica Inteligente
A tecnologia de pesquisa semântica inteligente é uma tendência crescente no mundo de hoje. Sempre buscamos o significado de uma palavra ou frase na internet. Os motores de busca mostram-nos a melhor tradução. Mas há casos em que precisamos do significado interno de uma frase. Traduzir a frase colocando significados de palavras individuais não funcionará nesse caso.
Para resolver este problema, a PNL tem sido aplicada em motores de busca. Agora é possível treinar o modelo com milhões de documentos. O modelo fornecerá significados semanticamente semelhantes. Antigamente, os motores de busca procuravam o significado literal da palavra. Porém, na busca semântica, o significado é colocado com base na origem do conteúdo da palavra. Esse processo tornou nossa experiência de pesquisa bastante frutífera.
09. Transferir aprendizagem em PNL
O Transfer Learning é um famoso método de aprendizado de máquina. Suponha que você queira construir um modelo. Mas você não tem dados suficientes. Nesse caso, você pode coletar um tipo semelhante de modelo e treinar seu modelo com base no modelo anterior. Essa forma de treinar um modelo a partir de outro modelo é chamada de Aprendizagem por Transferência.
Se você usar o Transfer Learning, não precisará construir seu modelo do zero. Isso economiza muito tempo e esforço. A única coisa que você precisa fazer é ajustar um modelo pré-treinado. Você pode usar esse método na PNL. Os desenvolvedores podem resolver tarefas de PNL com dados e tempo limitados. É por isso que se tornou uma das principais tendências da PNL no mundo atual.
10. Recomendação de produto personalizada
O mundo está caminhando para os negócios online. Em 2020, devido ao COVID-19, os mercados online tornaram-se muito famosos. É essencial analisar os padrões de navegação dos clientes. As empresas estão usando técnicas de PNL para analisar tendências de compras e aumentar o envolvimento do cliente. O sistema de recomendação de produtos é uma aplicação da PNL.
Basicamente, uma recomendação de produto é um método de filtragem que tenta identificar e demonstrar os produtos que os consumidores gostariam de comprar. Nos últimos anos, os sistemas de recomendação tornaram-se amplamente populares. Eles são usados em vários campos, incluindo filmes, notícias, livros, trabalhos de pesquisa, música e outros itens.
O que vem a seguir?
É absolutamente claro que a IA e o ML governarão a próxima era. Cada setor terá um gostinho da IA. Uma empresa deve usar a PNL para conhecer as percepções das pessoas sobre seu produto. Além disso, você não pode esperar obter um site seguro e livre de golpes sem PNL. Da detecção de e-mails de spam ao reconhecimento de fala, a PNL está em toda parte. Para se familiarizar com isso, listamos as principais tendências de PNL que a maioria dos cientistas de dados está pesquisando e que a maioria das empresas está aplicando em seus produtos.
Tentamos incluir os mais modernos. O artigo será benéfico para iniciantes. Ainda assim, pode haver algumas deficiências. Deixe-nos saber sua opinião sobre o artigo. E mantenha-se atualizado acessando regularmente nosso site.