Desenvolvimento de Software de Processamento de Linguagem Natural
Desenvolvimento de Software de Processamento de Linguagem Natural

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Processamento de Linguagem Natural ou Processamento de Linguagem é uma disciplina do desenvolvimento de software que visa tornar a linguagem legível por máquinas. Exemplo: Imagine que você tem uma fatura em formato PDF. Agora você deseja extrair a data da fatura desse PDF. Infelizmente, o PDF contém não apenas a data da fatura, mas também uma data de oferta, uma data de vencimento e uma data de nascimento. Essa tarefa requer métodos de processamento de linguagem, uma vez que o PDF (embora digital) não é legível por máquinas. O processamento de linguagem ou "natural Language Processing" é capaz de extrair a data correta do documento e, em seguida, processar o documento. Desenvolvemos sistemas para processamento de linguagem. Não importa se você • deseja tornar o conhecimento da sua empresa pesquisável, • deseja apoiar seu atendimento ao cliente com um chatbot ou • deseja aplicar uma análise estatística de dados em grandes volumes de comentários individuais (por exemplo, comentários em redes sociais, avaliações de produtos, registros de erros), programamos sua solução de software em Python ou C Plus Plus. Escolhemos o caminho mais eficiente para você. O desenvolvimento de software para processamento de linguagem pode incluir, por exemplo: • Uso do "ChatGPT" para processar seus dados • Operação de um "Large Language Model" (LLM, modelo de linguagem) dentro da Alemanha ou da UE • Configuração de seu próprio "Open Source Large Language Model" (LLM, modelo de linguagem) em seus servidores • Desenvolvimento de soluções completamente sem "Large Language Model" (LLM, modelo de linguagem) e, portanto, sem altos custos operacionais e o risco de alucinações O processamento de linguagem também pode ser utilizado na área de software industrial. Aqui, registros de erros, relatórios de produção ou outras coleções de texto podem ser processados por meio de processamento de linguagem de forma que fiquem disponíveis como um conjunto de dados tabular. Isso permite a análise de dados de comportamentos de erro complexos por meio de software industrial.
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