El Procesamiento del Lenguaje Natural consiste en analizar el texto o el habla para extraer su significado y, a continuación, emprender acciones basadas en ese significado. Las técnicas de NLP se utilizan en muchas aplicaciones, como la traducción automática, el resumen automático, los sistemas de respuesta a preguntas, los sistemas de recuperación de información, la clasificación de textos, etc. En este contexto, revisaremos detenidamente nuestro punto final Resumir texto dentro de nuestro NLP API .

Acerca de las API de Procesamiento del Lenguaje Natural

Las API de procesamiento del lenguaje natural son herramientas de aprendizaje automático que han sido preentrenadas para evaluar el tono del texto, así como para analizar la sintaxis, identificar entidades y clasificar contenidos. Esta tecnología permite a los desarrolladores comprender y extraer información relevante de cualquier texto con el que trabajen para determinar el sentimiento de los clientes u obtener información sobre las conversaciones en línea relacionadas con su producto o servicio. NLP es un campo que combina el aprendizaje automático, la informática y la lingüística.

Breve historia del Procesamiento del Lenguaje Natural

El procesamiento del lenguaje natural (NLP) es el proceso de comprensión, análisis y generación del lenguaje natural. Existe desde los años 50, cuando los informáticos empezaron a explorar formas de hacer que los ordenadores entendieran las lenguas humanas. Desde entonces, NLP ha evolucionado a pasos agigantados con el desarrollo de algoritmos más sofisticados y potentes recursos informáticos, como las redes neuronales. Hoy en día, NLP se utiliza en una amplia gama de aplicaciones, como chatbots, motores de búsqueda, servicios de traducción automática y asistentes digitales como Alexa o Siri.

¿Cómo funcionan las API de Procesamiento del Lenguaje Natural?

Las API de procesamiento del lenguaje natural (NLP) son un tipo de AI que permite a los ordenadores comprender el lenguaje humano. Esto se consigue mediante varios enfoques, como el análisis de texto, la categorización y la comprensión del lenguaje natural. En términos generales, las API de NLP toman un texto, como una frase o un párrafo, y luego emiten resultados que contienen el significado del texto, su sentimiento o emotividad, junto con otros datos.

¿Por qué son importantes las API de NLP ?

NLP Las API son necesarias para integrar el software de procesamiento del lenguaje natural en los sistemas existentes. Este software permite a los desarrolladores analizar y clasificar texto con rapidez y precisión, superando la capacidad humana. Una vez añadido a un sistema, puede utilizarse para diversos fines, como comprender el sentimiento de los clientes, obtener información sobre la experiencia del usuario y conectar las solicitudes con los comprobantes de pago.

TextCortex's NLP API para Resumir Textos

¿Estás buscando un Procesamiento del Lenguaje Natural API para la Resumificación de Textos que puedas integrar directamente en tu arquitectura de software existente? Haznos el favor, tómate una copa y echa un vistazo a nuestra herramienta de Resumir Textos API basada en modelos Transformer.

Nuestra Documentación: https://docs.textcortex.com/api/rutas/textos-resumen/post

API Visión general: https://textcortex.com/generación-de-texto-api

Regístrate y obtén créditos gratuitos al instante para probar nuestro API. (Ve a la Configuración de tu cuenta para generar tu Clave API después de haber iniciado sesión).

¿Cómo funciona TextCortex API ?

El resumen de textos es simplemente el proceso de resumir un bloque de texto para hacerlo más breve.

NLP API para resumir textos

Supongamos que tienes el siguiente bloque de texto:

El Transformador Generativo Preentrenado 3 (GPT-3) es un modelo autorregresivo de lenguaje lanzado en 2020 que utiliza el aprendizaje profundo para producir texto similar al humano. Dado un texto inicial como indicación, producirá un texto que continúe la indicación. La arquitectura es una red de transformadores sólo decodificadora con un contexto de 2048 tokens y un tamaño sin precedentes de 175.000 millones de parámetros, que requiere 800 GB para su almacenamiento. El modelo se entrenó mediante preentrenamiento generativo; se entrena para predecir cuál es el siguiente token basándose en los tokens anteriores. El modelo demostró un fuerte aprendizaje de cero disparos y pocos disparos en muchas tareas. El sucesor del GPT-2, el GPT-3 es el modelo de predicción lingüística de tercera generación de la serie GPT creada por OpenAI, un laboratorio de investigación de inteligencia artificial con sede en San Francisco. GPT-3, que se presentó en mayo de 2020 y estaba en fase de pruebas beta en julio de 2020, forma parte de una tendencia en los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) de representaciones lingüísticas preentrenadas.

Un modelo de resumen devolvería algo así:

GPT-3 es el modelo de predicción lingüística de tercera generación lanzado por OpenAI en 2020. Es un modelo autorregresivo de lenguaje con una red de transformadores sólo decodificadora, un contexto de 2048 tokens y 175.000 millones de parámetros que requieren 800 GB de almacenamiento. Se entrenó utilizando un preentrenamiento generativo para predecir cuál será el siguiente token basándose en los tokens anteriores, y ha demostrado un sólido aprendizaje de cero y pocos tokens en muchas tareas.

Puedes integrar estos modelos en tus propios sistemas y hacer uso de las capacidades generativas de AI para ofrecer una experiencia sin fisuras a tus usuarios. Una vez conectado a nuestro API, lo único que tienes que hacer es enviar una solicitud a POST con la información necesaria para crear un resumen para.

nlp api para resumir

¿Por qué utilizar el resumen API?

El resumen de textos puede ser útil en muchas situaciones. Vamos a darte un par de ejemplos de usos en la vida real.

Revista de noticias

Los responsables de marketing y funciones comerciales a menudo tienen que dedicar una cantidad de tiempo considerable a leer las noticias. Utilizar material resumido puede ayudarles a conservar tanto su energía como unas horas preciosas.

Creación de contenidos

Cuando las empresas producen varias piezas de contenido con regularidad, es probable que necesiten condensar cada artículo en un titular o resumen para poder compartirlo en los canales de las redes sociales.

Análisis sintáctico de documentos jurídicos

Automatizar el proceso de lectura y comprensión de documentos legales puede ser una forma estupenda de ahorrar tiempo. En lugar de tener que leer todos los detalles, la gente podría obtener un resumen de lo que se incluye en el documento.

Generación de informes

Además, la integración puede ayudar a generar informes que pueden ser necesarios para los clientes, la dirección o los compañeros de trabajo.

Regístrate y obtén créditos gratuitos al instante para probar nuestro API. (Ve a la Configuración de tu cuenta para generar tu Clave API gratis después de haber iniciado sesión. Regalamos créditos de 5 $).