#Natural Language Processing

0 Seguidores · 3 Postagens

O Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da inteligência artificial que foca em permitir que os computadores entendam, interpretem e gerem linguagem humana de forma natural. Com as técnicas do PLN, os computadores podem analisar e extrair significado de dados de linguagem humana, como texto e fala, para realizar tarefas como análise de sentimento, tradução de idiomas, resumo de textos, reconhecimento de entidades nomeadas e muito mais.

Artigo Heloisa Paiva · Jul. 27 4m read

Público

Aqueles interessados em explorar novos casos de uso da IA Generativa

Compartilha ideias e a lógica por trás do treinamento de IA generativa para reconhecimento de padrões.

Desafio 1 - Simples, mas não simplista

Um desenvolvedor aspira a conceber uma solução elegante para requisitos. O reconhecimento de padrões (como expressões regulares) pode ser resolvido de várias maneiras. Qual delas é a melhor solução de código?

Uma IA pode postular uma solução elegante de reconhecimento de padrões para uma variedade de amostras de dados, do simples ao complexo?

Considere os três valores de string:

0
0 0
InterSystems Oficial Danusa Calixto · Out. 10, 2024

Recentemente, disponibilizamos uma nova versão do InterSystems IRIS no Vector Search Early Access Program, apresentando um novo índice Approximate Nearest Neighbor baseado no algoritmo de indexação Hierarchical Navigable Small World (HNSW). Essa adição permite pesquisas altamente eficientes e aproximadas de vizinhos mais próximos em grandes conjuntos de dados vetoriais, melhorando drasticamente o desempenho e a escalabilidade da consulta.

0
0 0
Artigo Heloisa Paiva · Jul. 23, 2024 8m read

Olá Comunidade,

Nesse artigo, demonstrarei os seguintes passos para criar seu próprio chatbot utilizando spaCy (spaCy é uma biblioteca de software de código aberto para o processamento avançado de linguagem natural, escrita nas linguagens de programação Python e Cython):

  • Passo 1: Instalar as livrarias necessárias

  • Passo 2: Criar o arquivo de padrões e respostas

  • Passo 3: Treinar o modelo

  • Passo 4: Criar uma aplicação ChatBot baseada no modelo treinado

Comecemos

0
0 0