Lógica de Programação

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Definir os conceitos de processamento de linguagem natural.

Aprendendo com Exercícios

mês passado

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39 pág.

Processamento de Linguagem Natural e Reconhecimento de Voz

ESTÁCIO EAD

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Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da inteligência artificial que se concentra na interação entre computadores e humanos por meio da linguagem natural. Os principais conceitos incluem: 1. Tokenização: Dividir um texto em unidades menores, como palavras ou frases. 2. Análise Sintática: Estudar a estrutura gramatical das frases. 3. Análise Semântica: Compreender o significado das palavras e frases. 4. Reconhecimento de Entidades Nomeadas: Identificar e classificar palavras ou frases em categorias, como nomes de pessoas, lugares, etc. 5. Geração de Linguagem Natural: Criar texto em linguagem natural a partir de dados estruturados. Esses conceitos ajudam a desenvolver aplicações como chatbots, tradutores automáticos e sistemas de recomendação.

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Nesse contexto, o processamento de linguagem natural é muito importante, para que a máquina exerça funções como:
Ler textos, a fim de extrair informações.
Escutar falas e diálogos, a fim de contribuir com a discussão.
Expressar-se em texto ou som, a fim de se fazer entender.

Para que a máquina entenda o que está se falando, primeiro é necessário organizar o dado semiestruturado (texto) em algo mais compressivo para o computador: os números.

Um texto é composto de sentenças e que, por sua vez, são compostas de sujeito, verbo e predicado. Cada uma dessas partes é composta essencialmente por palavras. Desse modo, concluímos que os níveis hierárquicos de nossos dados são:
texto
sentenças
palavras

O conjunto de textos é chamado de corpus, e o conjunto de corpus é chamado de corpora.

Dependendo do tipo de problema de PLN, podemos ver tokenização por sentenças, mas isso é raro. Assim, nosso texto passa a ser um vetor de palavras.

Depois que decompomos o texto em partes atômicas, devemos analisá-las de acordo com as subáreas de processamento de linguagem natural, a saber:
Análise sintática
Análise semântica
Análise pragmática

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Aplicar técnicas de processamento de linguagem natural com NLTK.

Aplicar técnicas de reconhecimento de voz com PyAudio.

Nesse contexto, o processamento de linguagem natural é muito importante, para que a máquina exerça funções como:
Ler textos, a fim de extrair informações.
Escutar falas e diálogos, a fim de contribuir com a discussão.
Expressar-se em texto ou som, a fim de se fazer entender.

Para que a máquina entenda o que está se falando, primeiro é necessário organizar o dado semiestruturado (texto) em algo mais compressivo para o computador: os números.

Um texto é composto de sentenças e que, por sua vez, são compostas de sujeito, verbo e predicado. Cada uma dessas partes é composta essencialmente por palavras. Desse modo, concluímos que os níveis hierárquicos de nossos dados são:
texto
sentenças
palavras

O conjunto de textos é chamado de corpus, e o conjunto de corpus é chamado de corpora.

Dependendo do tipo de problema de PLN, podemos ver tokenização por sentenças, mas isso é raro. Assim, nosso texto passa a ser um vetor de palavras.

Depois que decompomos o texto em partes atômicas, devemos analisá-las de acordo com as subáreas de processamento de linguagem natural, a saber:
Análise sintática
Análise semântica
Análise pragmática

Com pelo menos a análise sintática feita, podemos começar a transformar textos em estruturas matemáticas.

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Para que a máquina entenda o que está se falando, primeiro é necessário organizar o dado semiestruturado (texto) em algo mais compressivo para o computador: os números.

Um texto é composto de sentenças e que, por sua vez, são compostas de sujeito, verbo e predicado. Cada uma dessas partes é composta essencialmente por palavras. Desse modo, concluímos que os níveis hierárquicos de nossos dados são:textosentençaspalavras

O conjunto de textos é chamado de corpus, e o conjunto de corpus é chamado de corpora.

Dependendo do tipo de problema de PLN, podemos ver tokenização por sentenças, mas isso é raro. Assim, nosso texto passa a ser um vetor de palavras.

Depois que decompomos o texto em partes atômicas, devemos analisá-las de acordo com as subáreas de processamento de linguagem natural, a saber:Análise sintáticaAnálise semânticaAnálise pragmática

Com pelo menos a análise sintática feita, podemos começar a transformar textos em estruturas matemáticas.

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Nesse contexto, o processamento de linguagem natural é muito importante, para que a máquina exerça funções como:
Ler textos, a fim de extrair informações.
Escutar falas e diálogos, a fim de contribuir com a discussão.
Expressar-se em texto ou som, a fim de se fazer entender.

Um texto é composto de sentenças e que, por sua vez, são compostas de sujeito, verbo e predicado. Cada uma dessas partes é composta essencialmente por palavras. Desse modo, concluímos que os níveis hierárquicos de nossos dados são:
texto
sentenças
palavras

Depois que decompomos o texto em partes atômicas, devemos analisá-las de acordo com as subáreas de processamento de linguagem natural, a saber:
Análise sintática
Análise semântica
Análise pragmática