O projeto de um algoritmo que utiliza técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) deverá considerar vários critérios da Linguística, além ...

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O projeto de um algoritmo que utiliza técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) deverá considerar vários critérios da Linguística, além ...

O projeto de um algoritmo que utiliza técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) deverá considerar vários critérios da Linguística, além de técnicas do Aprendizado de Máquina. Suponha que você é responsável por um projeto de Inteligência Artificial que visa à construção de um chatbot para uma rede social. a) Aponte, de forma geral, os principais passos para a construção desse sistema, seguindo um fluxo básico de ideias. b) Descreva cada uma das etapas básicas de um projeto dessa natureza, em que é aplicado o processamento de linguagem natural.

Sistemas da Informação

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FIT

Almyr Master

25/05/2023

Ed · Answer

a) Os principais passos para a construção de um chatbot utilizando técnicas de processamento de linguagem natural (PLN) são:
1. Definir o objetivo do chatbot e o público-alvo;
2. Coletar e preparar os dados necessários para treinar o modelo de PLN;
3. Escolher e aplicar as técnicas de PLN adequadas para o problema em questão;
4. Treinar o modelo de PLN com os dados coletados;
5. Avaliar o desempenho do modelo e ajustá-lo, se necessário;
6. Integrar o modelo de PLN com a interface do chatbot;
7. Testar e avaliar o chatbot com usuários reais;
8. Fazer ajustes e melhorias no chatbot com base no feedback dos usuários.

b) As etapas básicas de um projeto de chatbot com PLN são:
1. Definição do objetivo e público-alvo: Nesta etapa, é importante definir qual será o objetivo do chatbot e para quem ele será direcionado. Isso ajudará a definir as funcionalidades e o tom de voz do chatbot.
2. Coleta e preparação dos dados: É necessário coletar e preparar os dados que serão utilizados para treinar o modelo de PLN. Esses dados podem ser coletados de diversas fontes, como redes sociais, fóruns, e-mails, entre outros.
3. Escolha das técnicas de PLN: Existem diversas técnicas de PLN que podem ser utilizadas em um projeto de chatbot, como análise de sentimento, reconhecimento de entidades, classificação de texto, entre outras. É importante escolher as técnicas mais adequadas para o problema em questão.
4. Treinamento do modelo de PLN: Com os dados coletados e as técnicas escolhidas, é necessário treinar o modelo de PLN. Isso envolve o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para que o modelo possa aprender a reconhecer padrões e realizar as tarefas desejadas.
5. Avaliação do modelo de PLN: Após o treinamento, é necessário avaliar o desempenho do modelo de PLN e ajustá-lo, se necessário. Isso pode ser feito por meio de métricas de avaliação, como precisão, recall e F1-score.
6. Integração do modelo de PLN com a interface do chatbot: Nesta etapa, o modelo de PLN é integrado com a interface do chatbot, para que ele possa interagir com os usuários.
7. Teste e avaliação do chatbot: O chatbot deve ser testado com usuários reais, para avaliar seu desempenho e identificar possíveis problemas. É importante coletar feedback dos usuários para fazer ajustes e melhorias no chatbot.
8. Ajustes e melhorias no chatbot: Com base no feedback dos usuários, é necessário fazer ajustes e melhorias no chatbot, para que ele possa atender melhor às necessidades dos usuários.

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