NLP API Per la sintesi del testo (elaborazione del linguaggio naturale)

L'elaborazione del linguaggio naturale consiste nell'analizzare il testo o il parlato per estrarne il significato e quindi agire in base a tale significato. NLP tecniche sono utilizzate in molte applicazioni, come la traduzione automatica, il riassunto automatico, i sistemi di risposta alle domande, i sistemi di recupero delle informazioni, la classificazione dei testi e altro ancora. In questo contesto, esamineremo da vicino il nostro endpoint Text Summarization all'interno del nostro sito NLP API .

Informazioni sulle API di elaborazione del linguaggio naturale

Le API per l'elaborazione del linguaggio naturale sono strumenti di apprendimento automatico preaddestrati per valutare il tono del testo, analizzare la sintassi, identificare le entità e classificare i contenuti. Questa tecnologia consente agli sviluppatori di comprendere ed estrarre informazioni rilevanti da qualsiasi testo con cui stanno lavorando per determinare il sentiment dei clienti o per ottenere informazioni sulle conversazioni online relative ai loro prodotti o servizi. NLP è un campo che combina apprendimento automatico, informatica e linguistica.

Breve storia dell'elaborazione del linguaggio naturale

L'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è il processo di comprensione, analisi e generazione del linguaggio naturale. Esiste fin dagli anni '50, quando gli scienziati informatici iniziarono ad esplorare modi per far comprendere ai computer i linguaggi umani. Da allora, NLP si è evoluto a passi da gigante con lo sviluppo di algoritmi più sofisticati e di potenti risorse informatiche come le reti neurali. Oggi NLP è utilizzato in una vasta gamma di applicazioni come chatbot, motori di ricerca, servizi di traduzione automatica e assistenti digitali come Alexa o Siri.

Come funzionano le API di elaborazione del linguaggio naturale?

Le API per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sono un tipo di AI che permette ai computer di comprendere il linguaggio umano. Questo avviene attraverso vari approcci come l'analisi del testo, la categorizzazione e la comprensione del linguaggio naturale. In generale, le API di NLP ricevono un testo, come una frase o un paragrafo, e producono risultati che contengono il significato del testo, il suo sentimento o la sua emotività e altri dati.

Perché le API di NLP sono importanti?

NLP Le API sono necessarie per integrare il software di elaborazione del linguaggio naturale nei sistemi esistenti. Questo software permette agli sviluppatori di analizzare e classificare il testo in modo rapido e preciso, superando le capacità umane. Una volta aggiunto a un sistema, può essere utilizzato per una serie di scopi come la comprensione del sentiment dei clienti, l'acquisizione di informazioni UX e il collegamento delle richieste alle prove di pagamento.

TextCortex NLP API per la sintesi del testo

Stai cercando un programma di elaborazione del linguaggio naturale API per la sintesi del testo che possa essere integrato direttamente nella tua architettura software esistente? Accomodati, prendi un drink e dai un'occhiata al nostro Text Summarization API basato sui modelli Transformer.

La nostra documentazione: https://docs.textcortex.com/api/paths/texts-summarizations/post

API Panoramica: https://textcortex.com/text-generation-api

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Come funziona TextCortex API ?

La sintesi del testo è semplicemente il processo di riassumere un blocco di testo per renderlo più breve.

Supponiamo di avere il seguente blocco di testo:

Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) è un modello linguistico autoregressivo rilasciato nel 2020 che utilizza il deep learning per produrre testi simili a quelli umani. Dato un testo iniziale come prompt, produrrà un testo che continua il prompt. L'architettura è una rete trasformatrice di soli decodificatori con un contesto lungo 2048 token e una dimensione senza precedenti di 175 miliardi di parametri, che richiede una memoria di 800 GB. Il modello è stato addestrato utilizzando un pre-addestramento generativo; viene addestrato per prevedere il token successivo in base ai token precedenti. Il modello ha dimostrato un forte apprendimento a zero e a pochi colpi su molti compiti. Successore del GPT-2, il GPT-3 è il modello di predizione linguistica di terza generazione della serie GPT creata da OpenAI, un laboratorio di ricerca sull'intelligenza artificiale con sede a San Francisco. GPT-3, presentato a maggio 2020 e in fase di beta testing a luglio 2020, fa parte di una tendenza dei sistemi di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede l'uso di rappresentazioni linguistiche pre-addestrate.

Un modello di riepilogo restituirebbe qualcosa di simile:

GPT-3 è il modello di previsione linguistica di terza generazione rilasciato da OpenAI nel 2020. Si tratta di un modello linguistico autoregressivo con una rete di trasformatori solo decoder, un contesto di 2048 token e 175 miliardi di parametri che richiedono una memoria di 800 GB. È stato addestrato utilizzando un pre-training generativo per prevedere il token successivo in base ai token precedenti e ha dimostrato un forte apprendimento a zero e a pochi token in molti compiti.

Puoi integrare questi modelli nei tuoi sistemi e utilizzare le funzionalità generative di AI per offrire un'esperienza perfetta ai tuoi utenti. Una volta che ti sei collegato al nostro API, l'unica cosa che devi fare è inviare una richiesta POST con le informazioni necessarie per creare un riepilogo.

Perché utilizzare la sintetizzazione API?

Il riassunto del testo può essere utilizzato in molte situazioni. Facciamo un paio di esempi di utilizzo nella vita reale.

Notizie

I responsabili di ruoli commerciali e di marketing devono spesso dedicare una notevole quantità di tempo alla lettura delle notizie. L'utilizzo di materiale riassuntivo può aiutarli a risparmiare energie e ore preziose.

Creazione di contenuti

Quando le aziende producono regolarmente più contenuti, è probabile che debbano condensare ogni articolo in un titolo o in un riassunto per poterlo condividere sui canali dei social media.

Parsing di documenti legali

Automatizzare il processo di lettura e comprensione dei documenti legali può essere un ottimo modo per risparmiare tempo. Invece di dover leggere tutti i dettagli, le persone possono ottenere un riassunto di ciò che è stato incluso nel documento.

Generazione di rapporti

Inoltre, la riepilogazione può essere utile per generare rapporti che possono essere richiesti ai clienti, alla direzione o ai colleghi.

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