Processamento de Linguagem Natural IT Powerpoint Apresentação Slides
Processamento de Linguagem Natural A PNL é um campo da ciência da computação notadamente, um ramo da IA que diz respeito à capacidade dos computadores de interpretar texto e palavras faladas da mesma maneira que os humanos. Confira nosso modelo de TI de PNL projetado com competência que fornece uma breve ideia sobre os problemas atuais de negócios, como e-mails de spam, dados não estruturados e os benefícios da PNL na eliminação dos problemas. Nesta apresentação do PowerPoint, abordamos a visão geral do processamento de linguagem natural, incluindo várias abordagens, técnicas, ferramentas e funciona. Além disso, este modelo contém componentes, fases, arquitetura e seus desafios e dificuldades com computadores. Além disso, este modelo inclui processamento de linguagem natural com outras tecnologias, como mineração de log, mineração de texto e uma diferença entre NLP clássico e baseado em aprendizado profundo. Além disso, este PPT atende à implementação da PNL em sua aplicação em diversos setores, como negócios, saúde, mineração na web, etc. implementação e um roteiro. Baixe este modelo 100% editável e personalize-o com base nas necessidades agora.
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Recursos desses slides de apresentação do PowerPoint:
Entregar um PPT informativo sobre vários tópicos usando esta apresentação em Powerpoint de TI de processamento de linguagem natural. Este deck foca e implementa as melhores práticas do setor, fornecendo assim uma visão panorâmica do tópico. Com setenta e nove slides, projetados com recursos visuais e gráficos de alta qualidade, este deck é um pacote completo para uso e download. Todos os slides oferecidos neste deck são sujeitos a inúmeras alterações, tornando-o um profissional em entregar e educar. Você pode modificar a cor dos gráficos, plano de fundo ou qualquer outra coisa de acordo com suas necessidades e requisitos. Adapta-se a todos os verticais de negócios devido ao seu layout adaptável.
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Conteúdo desta apresentação em PowerPoint
Slide 1 : Este slide apresenta o Processamento de Linguagem Natural (TI). Indique o nome da sua empresa e comece.
Slide 2 : Este é um slide da Agenda. Declare suas agendas aqui.
Slide 3 : Este slide apresenta o Índice da apresentação.
Slide 4 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 5 : Este slide mostra o Índice destacando os problemas atuais enfrentados pela empresa.
Slide 6 : Este slide mostra os problemas atuais da empresa, incluindo e-mails de spam, longos tempos de espera para consultas de clientes, etc.
Slide 7 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 8 : Este slide apresenta a importância do processamento de linguagem natural e como ele ajuda a gerenciar dados não estruturados e de grande porte.
Slide 9 : Este slide mostra o tamanho do mercado global de processamento de linguagem natural.
Slide 10 : Este slide mostra a participação no mercado global de processamento de linguagem natural.
Slide 11 : Este slide mostra os Benefícios do Uso do Processamento de Linguagem Natural nos Negócios.
Slide 12 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 13 : Este slide representa o processamento de linguagem natural e como ele recebe fala e texto como entradas.
Slide 14 : Este slide mostra o Advento do Processamento de Linguagem Natural.
Slide 15 : Este slide mostra a compreensão da linguagem natural na PNL e como ela funciona para lidar com as ambiguidades.
Slide 16 : Este slide mostra a geração e os estágios da linguagem natural, incluindo planejamento de documentos, microplanejamento, etc.
Slide 17 : Este slide representa como a PNL se relaciona com a compreensão da linguagem natural e a geração da linguagem natural.
Slide 18 : Este slide apresenta o Índice da apresentação.
Slide 19 : Este slide mostra os Componentes do Processamento de Linguagem Natural.
Slide 20 : Este slide mostra as etapas incluídas no processamento de linguagem natural e seu funcionamento detalhado.
Slide 21 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 22 : Este slide mostra a Arquitetura do Sistema de Processamento de Linguagem Natural.
Slide 23 : Este slide apresenta as Fases da Arquitetura de Processamento de Linguagem Natural.
Slide 24 : Este slide mostra a PNL baseada em regras, a PNL baseada em aprendizado de máquina e o modelo de PNL baseado em aprendizado profundo.
Slide 25 : Este slide exibe o Índice da apresentação.
Slide 26 : Este slide representa como o processamento de linguagem natural funciona por meio de processamento morfológico, análise sintática, análise semântica, etc.
Slide 27 : Este slide mostra como funciona o processamento de linguagem natural.
Slide 28 : Este slide mostra o pipeline típico de processamento de linguagem natural, descrevendo como as informações são processadas no processamento de linguagem natural.
Slide 29 : Este slide mostra Abordagens ao Processamento de Linguagem Natural.
Slide 30 : Este slide mostra os algoritmos de processamento de linguagem natural, como algoritmos baseados em regras e algoritmos de aprendizado de máquina.
Slide 31 : Este slide mostra as principais funções dos algoritmos de PNL, como classificação de texto, extração de texto, etc.
Slide 32 : Este slide mostra as Tarefas Realizadas no Processamento de Linguagem Natural.
Slide 33 : Este slide apresenta o Índice da apresentação.
Slide 34 : Este slide mostra as técnicas de análise sintática usadas na PNL, como lematização, segmentação morfológica, etc.
Slide 35 : Este slide mostra as técnicas de análise semântica usadas na PNL, como reconhecimento de entidade nomeada (NER), desambiguação de sentido de palavra, etc.
Slide 36 : Este slide representa as principais ferramentas de processamento de linguagem natural, como NTLK, IBM Watson, etc.
Slide 37 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 38 : Este slide descreve os desafios do processamento de linguagem natural, como precisão, tom de voz e inflexão, etc.
Slide 39 : Este slide representa as razões pelas quais os computadores têm dificuldade com o processamento de linguagem natural.
Slide 40 : Este slide exibe o Índice da apresentação.
Slide 41 : Este slide representa o papel da PNL na análise e mineração de logs, incluindo reconhecimento de padrões, normalização de texto, etc.
Slide 42 : Este slide mostra a Comparação entre PNL e Mineração de Texto.
Slide 43 : Este slide representa a PNL clássica e a PNL baseada em aprendizado profundo e como as operações são realizadas em ambas as abordagens.
Slide 44 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 45 : Este slide mostra as Melhores Práticas de Processamento de Linguagem Natural em Python.
Slide 46 : Este slide representa o plano de implementação do projeto para Processamento de Linguagem Natural.
Slide 47 : Este slide mostra os casos de uso da PNL, incluindo o tradutor do Google, assistentes de reconhecimento de voz, etc.
Slide 48 : Este slide apresenta o programa de treinamento para funcionários, incluindo departamentos, nomes de funcionários, cronograma de treinamento, etc.
Slide 49 : Este slide representa o orçamento para implantação da PNL na empresa elaborando os gastos com marketing.
Slide 50 : Este slide apresenta o relatório orçamentário detalhado para implementação do processamento de linguagem natural na empresa.
Slide 51 : Este slide mostra como o processamento de linguagem natural é usado hoje.
Slide 52 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 53 : Este slide apresenta os aplicativos de negócios de processamento de linguagem natural.
Slide 54 : Este slide representa a análise de sentimento em aplicativos de negócios de PNL e como os dados gerados online.
Slide 55 : Este slide mostra a aplicação comercial da PNL no atendimento ao cliente automatizando o atendimento ao cliente.
Slide 56 : Este slide representa a aplicação de negócios da PNL em chatbots para realizar tarefas como reconhecimento de intenção, aprendizado de máquina, etc.
Slide 57 : Este slide mostra Aplicativos de Negócios - Gerenciando Canais de Publicidade.
Slide 58 : Este slide apresenta a aplicação da PNL no setor de saúde.
Slide 59 : Este slide mostra as aplicações de NLP em mineração na web, incluindo sumarização de automação.
Slide 60 : Este slide representa as aplicações de aprendizado profundo da PNL, incluindo tradução automática, modelagem de linguagem, etc.
Slide 61 : Este slide mostra as aplicações dos algoritmos de aprendizado profundo.
Slide 62 : Este slide mostra a aplicação de PNL na mineração de texto, incluindo sumarização, marcação de parte da fala, etc.
Slide 63 : Este slide apresenta o Índice da apresentação.
Slide 64 : Este slide mostra o Impacto da Implementação do Processamento de Linguagem Natural.
Slide 65 : Este slide exibe o Índice da apresentação.
Slide 66 : Este slide mostra o Plano de 30-60-90 Dias para Implementação da PNL na Empresa.
Slide 67 : Este slide mostra o Índice da apresentação.
Slide 68 : Este slide mostra o roteiro para implementar o processamento de linguagem natural na empresa.
Slide 69 : Este slide é intitulado como Slides Adicionais para avançar.
Slide 70 : Este slide mostra as desvantagens do processamento de linguagem natural.
Slide 71 : Este slide mostra ícones para processamento de linguagem natural (TI).
Slide 72 : Este slide mostra o gráfico de barras com a comparação de dois produtos.
Slide 73 : Este é o slide Nossa Meta. Indique os objetivos da sua empresa aqui.
Slide 74 : Este slide mostra o Quebra-cabeça com ícones e textos relacionados.
Slide 75 : Este é um slide de linha do tempo. Mostrar dados relacionados a intervalos de tempo aqui.
Slide 76 : Este slide mostra o diagrama de Venn com caixas de texto.
Slide 77 : Este slide mostra Post It Notes. Poste suas notas importantes aqui.
Slide 78 : Este é um slide de Geração de Ideias para apresentar uma nova ideia ou destacar informações, especificações, etc.
Slide 79 : Este é um slide de agradecimento com endereço, números de contato e endereço de e-mail.
Slides de apresentação em Powerpoint de TI de processamento de linguagem natural com todos os 79 slides:
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FAQs
Natural Language Processing can provide a range of benefits for businesses, including automating tasks, improving customer service, and gaining insights from unstructured data. By automating tasks such as customer support or data analysis, businesses can save time and money while improving efficiency. NLP can also help businesses better understand customer needs and sentiment through sentiment analysis and other techniques.
The components of Natural Language Processing include morphology, syntax, semantics, and pragmatics. Morphology deals with the study of words and their structure, syntax deals with the study of sentence structure and grammar, semantics deals with the study of meaning, and pragmatics deals with the study of language in context.
Natural Language Processing works by breaking down language into its constituent parts, such as words and grammar, and then analyzing those parts to extract meaning. This can involve a range of techniques, including morphological analysis, parsing, semantic analysis, and natural language generation.
There are a variety of Natural Language Processing algorithms, including rule-based algorithms, machine learning algorithms, and deep learning algorithms. Rule-based algorithms rely on predefined rules to analyze language, while machine learning algorithms use statistical models to learn from data. Deep learning algorithms are a type of machine learning algorithm that use neural networks to analyze data.
Some common challenges with Natural Language Processing include the ambiguity of language, the complexity of grammar and syntax, and the variability of language across different contexts and domains. Additionally, Natural Language Processing algorithms can struggle with sarcasm, irony, and other forms of figurative language. These challenges can make it difficult to achieve high levels of accuracy in Natural Language Processing applications.
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