O Processamento de Linguagem Natural envolve a análise de texto ou fala para extrair significado do mesmo, e depois tomar medidas baseadas nesse significado. NLP técnicas são utilizadas em muitas aplicações, tais como tradução automática, resumo automático, sistemas de resposta a perguntas, sistemas de recuperação de informação, classificação de texto e muito mais. Neste contexto, iremos rever de perto o nosso ponto final de Resumação de Texto dentro do nosso NLP API .

Sobre as APIs de Processamento de Linguagem Natural

APIs de processamento de linguagem natural são ferramentas de aprendizagem de máquina que foram pré-treinados para avaliar o tom do texto, bem como analisar a sintaxe, identificar entidades, e classificar conteúdos. Esta tecnologia permite aos programadores compreender e extrair informação relevante de qualquer texto com que estejam a trabalhar, de modo a determinar o sentimento do cliente ou ganhar conhecimentos em conversas online relacionadas com o seu produto ou serviço. NLP é um campo que combina aprendizagem de máquinas, informática e linguística.

Breve História do Processamento da Linguagem Natural

O processamento da linguagem natural (NLP) é o processo de compreender, analisar e gerar linguagem natural. Existe desde os anos 50, quando os cientistas informáticos começaram a explorar formas de fazer com que os computadores compreendessem as línguas humanas. Desde então, NLP evoluiu a passos largos com o desenvolvimento de algoritmos mais sofisticados e poderosos recursos informáticos, como as redes neuronais. Actualmente, NLP é utilizado numa vasta gama de aplicações, tais como chatbots, motores de busca, serviços de tradução automática e assistentes digitais como o Alexa ou o Siri.

Como funcionam as APIs de Processamento de Linguagem Natural?

O processamento da linguagem natural (NLP) APIs são uma espécie de AI que permite aos computadores compreenderem a linguagem humana. Isto é realizado através de várias abordagens como a análise de texto, categorização e compreensão da linguagem natural. De um modo geral, NLP APIs recebem texto como uma frase ou parágrafo e depois produzem resultados que contêm o significado do texto, o seu sentimento ou emocionalidade, juntamente com outros dados.

Porque é que NLP APIs são importantes?

NLP As APIs são necessárias para a integração de software de processamento de linguagem natural em sistemas existentes. Este software permite aos programadores analisar e classificar o texto de forma rápida e precisa, ultrapassando a capacidade humana. Uma vez adicionado a um sistema, pode ser usado para uma variedade de propósitos, tais como compreender o sentimento do cliente, ganhar conhecimentos UX e ligar pedidos a provas de pagamento.

TextCortexs NLP API para Sumarização de Texto

Estás à procura de um Processamento de Linguagem Natural API para Resumos de Texto que possas integrar directamente na tua arquitectura de software existente? Por favor, estás à vontade, toma uma bebida e vê o nosso Text Summarization API alimentado por modelos Transformer.

A nossa Documentação: textcortex. .com/api/caminhos/texts-summarizations/post

API Visão geral: textcortex .com/geração de texto...api

Inscreve-te e recebe créditos instantâneos grátis para experimentar o nosso API. (Vai às Definições da tua Conta para gerar a tua chave API depois de teres feito o login).

Como é que funciona TextCortex API ?

O resumo de texto é simplesmente o processo de resumir um bloco de texto de modo a torná-lo mais curto.

NLP API para sumarização de texto

Digamos que tens o seguinte bloco de texto:

Generative Pre-training Transformer 3 (GPT-3) é um modelo de linguagem autoregressiva lançado em 2020 que utiliza aprendizagem profunda para produzir texto semelhante ao humano. Dado um texto inicial como um prompt, ele irá produzir texto que continua o prompt. A arquitectura é uma rede de transformadores apenas de descodificadores com um contexto de 2048 a 2048 e um tamanho sem precedentes de 175 biliões de parâmetros, requerendo 800GB para armazenar. O modelo foi treinado usando o pré-treino generativo; é treinado para prever qual é o próximo token baseado em tokens anteriores. O modelo demonstrou uma forte aprendizagem de zero e poucos disparos em muitas tarefas. O sucessor do GPT-2, GPT-3, é o modelo de previsão de linguagem de terceira geração numa série GPT criada pelo OpenAI, um laboratório de pesquisa de inteligência artificial baseado em São Francisco. O GPT-3, que foi introduzido em Maio de 2020, e estava em testes beta desde Julho de 2020, faz parte de uma tendência em sistemas de processamento de linguagem natural (NLP) de representações linguísticas pré-treinadas.

Um modelo de sumarização devolveria algo como isto:

GPT-3 é o modelo de previsão da terceira geração de linguagem lançado pela OpenAI em 2020. É um modelo de linguagem autoregressiva com uma rede de transformadores apenas descodificadores, um contexto de 2048 a 2048, e 175 biliões de parâmetros que requerem 800GB para serem armazenados. Foi treinado usando o pré-treino generativo para prever qual o próximo token é baseado em tokens anteriores e demonstrou uma forte aprendizagem de zero e poucos tokens em muitas tarefas.

Podes integrar estes modelos nos teus próprios sistemas e fazer uso das capacidades generativas AI para proporcionar uma experiência ininterrupta aos teus utilizadores. Quando estiveres ligado ao nosso API, a única coisa que precisas é de enviar um pedido para POST com a informação necessária para criar um resumo para.

nlp api para sumarização

Porquê usar o Summarization API?

O sumário de texto pode ser usado de forma útil em muitas situações. Vamos dar-te um par de exemplos de usos na vida real.

Revisão de Notícias

Os responsáveis pelo marketing e papéis comerciais têm muitas vezes de dedicar uma quantidade considerável de tempo à leitura das notícias. A utilização de material resumido pode ajudá-los a conservar tanto a sua energia como as suas preciosas horas.

Criação de conteúdos

Quando as empresas estão a produzir vários conteúdos regularmente, é provável que tenham de condensar cada artigo numa manchete ou num resumo para que possa ser partilhado nos canais das redes sociais.

Parsing de Documentos Legais

Automatizar o processo de leitura e compreensão de documentos legais pode ser uma óptima forma de poupar tempo. Em vez de ter de ler todos os detalhes, as pessoas podiam obter um resumo do que estava incluído no documento.

Geração de Relatórios

Além disso, o resumo pode ajudar a gerar relatórios que podem ser necessários para clientes, gerência ou colegas de trabalho.

Inscreve-te e recebe créditos instantâneos grátis para experimentar o nosso API. (Vai às Definições da tua Conta para gerar a tua chave API de graça depois de teres feito o login. Nós damos $5 créditos).