Como Criar um Aplicativo de Compreensão de Linguagem Natural Usando o Azure?
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Já se perguntou como aplicativos como assistentes virtuais entendem sua voz ou texto? A mágica por trás disso é o Processamento de Linguagem Natural (NLP), uma tecnologia que permite que máquinas compreendam e respondam de forma inteligente à linguagem humana. Aqui, vamos explorar como criar um aplicativo de compreensão de linguagem natural (NLU) usando o Azure, destacando suas funcionalidades e ferramentas.
Introdução ao Reconhecimento de Linguagem Natural
O reconhecimento de linguagem natural é o coração do NLP. Ele envolve três etapas principais:
- Aceitar uma entrada de linguagem natural do usuário: Isso pode ser um texto digitado ou uma frase falada.
- Interpretar a intenção do usuário: Aqui entra o modelo de linguagem, que analisa o significado semântico.
- Executar uma ação apropriada: Como ligar um dispositivo, responder uma pergunta ou realizar uma pesquisa.
No Azure, isso é feito com a CLU (Compreensão da Linguagem Coloquial), um serviço especializado para criar componentes NLU que integram conversação de ponta a ponta.
Intenções e Enunciados: A Base do NLP
Para que o modelo compreenda uma frase, é preciso ensinar a ele o que procurar. Isso é feito por meio de:
- Enunciados: Exemplos de entrada fornecidos pelos usuários, como:
- "Que horas são?" ou "Me diga a hora."
- Intenção: GetTime
- "Qual é a previsão do tempo?" ou "Preciso de um guarda-chuva?"
- Intenção: GetWeather
- "Ligue a luz" ou "Ative o ventilador."
- Intenção: TurnOnDevice
- Intenções: O significado semântico atribuído aos enunciados, como obter informações climáticas ou ativar dispositivos.
Além disso, você pode adicionar entidades para enriquecer o contexto, como especificar a hora ou o nome de um dispositivo.
Entidades: Dando Contexto às Intenções
Entidades são partes do texto que adicionam detalhes importantes às intenções. No Azure, elas podem ser:
- Aprendidas: Criadas e treinadas com exemplos personalizados.
- Lista: Um conjunto fixo de valores pré-definidos.
- Pré-definidas: Entidades comuns que o Azure já entende, como:
- Quantidade: Idade, número, porcentagem, moeda.
- Data e hora: "Amanhã às 7 PM," "Próxima semana," "23 de junho de 1976."
- Outros: E-mails, URLs, números de telefone.
Funcionalidades do Serviço de Linguagem de IA do Azure
O Azure oferece dois grandes grupos de recursos para NLU:
- Recursos pré-configurados: Prontos para uso sem treinamento adicional.
- Resumo
- Reconhecimento de entidades nomeadas
- Detecção de informações pessoais (PII)
- Análise de sentimentos
- Detecção de idioma
- Recursos aprendidos: Exigem treinamento e personalização.
- Compreensão de idioma da conversa (CLU)
- Reconhecimento de entidade nomeada personalizada
- Classificação de textos personalizada
- Respostas a perguntas
Como Colocar o Modelo em Prática?
Para utilizar um modelo no Azure, siga essas etapas:
- Treinamento:
- Ensine o modelo com enunciados e intenções.
- Use exemplos variados para garantir precisão.
- Teste:
- Avalie o desempenho com testes interativos ou conjuntos de dados com rótulos conhecidos.
- Publicação:
- Implante o modelo em um ponto de extremidade público.
- Revisão:
- Monitore previsões reais e ajuste o modelo com novos enunciados para melhorar continuamente.
Curiosidades e Dados Interessantes
- Sabia que? O NLP é tão poderoso que pode interpretar frases até com erros gramaticais e gírias.
- Dado relevante: Um estudo da Gartner estima que 70% das interações com clientes em 2025 serão feitas via chatbots ou assistentes virtuais, muitos baseados em NLP.
- Fun fact: A CLU no Azure pode reconhecer intenções com precisão superior a 90% após o treinamento adequado.
Dúvidas Comuns
- Qual a diferença entre NLP e NLU?
- NLP é o termo abrangente para o processamento da linguagem, enquanto NLU foca na compreensão do significado e intenção.
- O que são entidades pré-definidas?
- São padrões prontos do Azure para entender informações como datas, números e moedas.
- Preciso ser especialista para usar a CLU do Azure?
- Não! Com as ferramentas visuais e tutoriais do Azure, até iniciantes podem criar modelos eficientes.
Com as ferramentas do Azure, criar um aplicativo de compreensão de linguagem natural nunca foi tão simples e acessível. Que tal começar a desenvolver o seu agora?