Como Criar um Aplicativo de Compreensão de Linguagem Natural Usando o Azure?

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:

1. Aceitar uma entrada de linguagem natural do usuário: Isso pode ser um texto digitado ou uma frase falada.
2. Interpretar a intenção do usuário: Aqui entra o modelo de linguagem, que analisa o significado semântico.
3. 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:

1. 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

1. 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:

1. Treinamento:

• Ensine o modelo com enunciados e intenções.
• Use exemplos variados para garantir precisão.

1. Teste:

• Avalie o desempenho com testes interativos ou conjuntos de dados com rótulos conhecidos.

1. Publicação:

• Implante o modelo em um ponto de extremidade público.

1. 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

1. 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.

1. O que são entidades pré-definidas?

• São padrões prontos do Azure para entender informações como datas, números e moedas.

1. 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?